더 큰 데이터를, 더 잘게 쪼게고, 더 자주 분석 한 후, 바로 operation 되도록

점차 일하는데 공간이 더 이상 제약조건이 되지 않는다는 걸 체감하게 된다.

어제 오후에는 교보문고에서 책 구경을 하다가 손목 위에서 드르르 진동하는 시계 화면에 뜬 메일 제목을 보고서, 바로 핸드폰을 꺼내서 이메일에 답장을 했다. 해외 출장 가는 고객사 직원이 한국에서 사가지고 나가야 할 분석 관련 책 추천을 해달라는 메일을 보내왔고, 당장 구입할 책은 없으니 그냥 출국하라는 내용의 답장이었다. 답장하고 trello를 열어서 직원에게 할 일을 assign 하는 5분 정도 시간 동안 휴일 오후의 서점은 내 사무실이 되었다.

반대의 경우도 마찬가지다. 시댁 부엌에 앉아 한참 전을 부치다가도 크게 눈치 보지 않고 잠깐 COC에 접속해서 자이너트 몇 마리 뽑아놓고 다시 하던 일을 계속한다. 어려운 시댁 부엌도 1분 동안은 편안한 내 방 침대 위가 된다.

쇼핑도 마찬가지고 은행 일도 마찬가지다. 밤 11시 30분, 늦게까지 반가운 사람들과 맥주 한 잔 하고 귀가하는 길에 ‘아 맞다, 강의장 대여료 오늘까지 내야 하는데’ 하는 생각에 뱅킹앱을 열어서 송금하는 3분 동안은 지하철 안이 주거래 은행이 되고 구매팀 사무실이 된다.

몇 년 전만 해도 ‘상대편이 오늘까지 이메일을 보내주기로 했기 때문에’ 퇴근 못 하고 사무실 PC 앞을 지키고 앉아있기도 했고, 새벽이나 주말에 이메일을 보내는 것으로 부하직원이 출근 했다는 사실을 어필 하기도 했지만 이젠 다 옛날 이야기가 되었다.

앱이 발달할 수록 고객이나 사용자의 context는 더 작고 짧은 단위로 쪼개지고 서로 뒤섞인다. 데이터 분석의 입장에서 보면, 이런 식으로 공간이 task를 구분하는 역할을 더 이상 수행하지 못하는 것이 상당히 난저한 일이다. 고객이나 사용자가 특정한 공간에 체류한다는 사실로 사용자가 어떤 context 하에 있을 것으로 추정하는 ‘space-occasion mapping’ 중 다수가 무력해지기 때문이다.

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IoT 기기로부터 송출되는 센서 정보를 포함해서 갈수록 더 많은 데이터가 수집되겠지만, 데이터의 양이 많아지고 원천이 다양해질 수록, 지역이나 시간대, 행동(이벤트)의 순서와 같이 분석 가설 수립에 도움이 되는 정보들이 사라지거나 뒤섞이기 쉽다는 의미이다. 이것이 분석이 사람 손을 타지 않고(가급적 적게 타고) 시스템화 되어야 하는 이유이기도 하다. 더 큰 데이터를, 더 잘게 살펴보고 더 빨리 분석 한 후, 바로 operation에 반영할 수 있도록.

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