그 결과, IT를 즉시 생산적으로 사용할 수 있는 기술과 지식을 갖춘 사람을 찾는데 오랜 시간이 걸렸다.
지금 분석의 세계에서도 비슷한 현상이 벌어지고 있는 것일까?
모바일 기기, 사물인터넷(Internet of Things), 피트니스(Fitness) 및 건강용 웨어러블(Wearable), 기타 디지털 데이터 출처로부터의 얻은 엄청난 양의 데이터와 함께 이 모든 정보를 수집하고 분석할 수 있는 툴에 대한 일반인들의 접근성이 증가하면서 빅데이터(Big Data)가 소비재화되고 있다.
핏비트(Fitbit) 활용기를 작성한 기사를 간단한 예로 들어보자. 이 웨어러블 활동 추적기는 걸음 수, 소모된 열량, 걸어간 거리, 올라간 계단 수 등을 측정해 핏비트 사용자에게 데이터를 그래픽 형태로 제공한다.
또한 사용자는 데이터 포인트를 변경해 자신의 물리적인 활동에 대한 새로운 통찰력을 얻음으로써 그래픽을 바꿀 수 있다.
필자 또한 핏비트를 소유하고 있으며, 필자가 일상적으로 사용하는 핏비트와 기타 툴들이 필자에게 소중한 데이터 과학 기술을 제공하고 있다는 사실을 인정한다.
데이터 분석가이자 컨설턴트인 메타 브라운은 필자의 환상을 산산조각 냈다. 브라운은 "데이터를 보는 것은 데이터를 이해하고 유의미한 분석을 수행하는 것과는 다르다"고 말했다. 브라운은 "일부 적절한 분석 훈련과 함께 핏비트와 같은 데이터 장난감은 분석을 지속적으로 상기시키는데 도움이 될 수도 있다"고 말했다.
만약 자신이 하나의 기업으로써 분석 문화를 구축하고 싶다면, 이런 측면에서 접근하는 것도 나쁘지 않다.
대중을 위한 툴
또한 소비자들을 위한 더욱 복잡한 데이터가 등장하고 있다. 핏비트는 상대적으로 원시적이지만 차세대의 건강 및 피트니스 관련 모니터링 기기는 훨씬 정교해 심박, 근육 활동, 젖산 레벨, 기타 생체 데이터를 추적할 것이다.
출처. 스크린샷 촬영 - 크리스 너니
데이터 훈련 또는 데이터 장난감?
더욱 복잡한 데이터는 자연히 더 나은 분석 툴을 필요로 할 것이며, 많은 소비자들이 그 사용법을 익히게 될 것이다.
이런 종류의 '셀프 서비스' 툴은 이미 기업 부문에서 등장하고 있다. 액터릭스(Alteryx), 플랫포라(Platfora), 등의 여러 기업들은 교육 수준이 높은 데이터 과학자들뿐만이 아니라 조치가 가능한 데이터를 신속하게 분석하고 이에 대응하기 원하는 일반적인 영업부문 직원들을 위해 개발된 특화된 분석 플랫폼을 판매하고 있다.
분석업체 EMA(Enterprise Management Associates)의 연구 이사인 존 바이어스는 "지난 수년 동안, 많은 기업이 진정한 데이터과학자는 세상에 3,000명밖에 없다는 사실을 인지하는 경우를 목격했다"고 말했다. 그래서 기업들은 기술적 복잡성을 낮추고 사람들이 더욱 쉽게 이용할 수 있도록 할 것을 원한다.
마이어스는 디지털 경제에서의 경쟁 속도 때문에 영업 부문의 사람들은 데이터를 신속하게 접근, 수집, 분석할 수 있어야 한다고 주장했다.
물론, 분석에 대해 알고 있는 사람들에게 사용하기 쉬운 분석 툴을 제공하는 것이 현명해 보이지만, 브라운은 분석이 중요하다면 이것으로는 부족하다고 충고했다.
브라운은 "훈련이 없다면 대부분의 사람은 데이터를 통해 무엇을 할 수 있고 무엇이 현실적이며 개인적인 사례가 어떻게 비즈니스와 연관될 수 있는지 이해할 수 없을 것"이라고 설명했다.
그리고 여기에서 핏비트가 빛을 발한다. editor@itworld.co.kr
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