Data-driven, Data-informed or Data-inspired

비지니스에서 Data 는 강력한 무기가 될 수 있다. Data 를 활용하는 접근법으로는 크게 3가지가 있다.

Data-Driven 은 의사 결정과 전략 수립 과정에서 객관적인 데이터와 통계적 증거를 중심으로 판단하는 방식을 말한다. 이는 직감이나 경험에만 의존하지 않고, 실제 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 이를 바탕으로 행동하는 것을 의미한다. 데이터를 의사 결정의 주요 요인으로 사용(Data-Driven Decision-Making) 하는 것이 가장 큰 특징이다.

Data-Inspired 는 데이터를 아이디어나 영감의 원천으로 활용하지만, 결정의 주요 근거로는 삼지 않는다. (e.g 사용자 행동 데이터를 보고 새로운 제품 아이디어 착안)

Data-Informed 는 데이터와 함께 직관, 경험도 고려하는 것을 의미한다. (e.g 고객 피드백 데이터를 참고하되, 전문가 의견도 반영하여 제품 개선)

어느 하나의 접근법만 맹목적으로 사용하는 것은 좋지않고 MIX 하여 사용하는 것이 좋을 것 같다. Data 로 의사 결정을 내리기 위해서는 충분한 모수가 필요할 것이며, 정합성도 중요할 것이다.

Data 활용의 궁극적인 목적은 수익(revenue) 이라고 생각한다.

Data 로 새로운 Product 를 출시하기에 충분히 많은 회사가 있다고 가정하자. 그러면 그 회사는 Data 가 많기 때문에 무궁무진한 가능성을 가진 회사일까? 나는 그렇지 않다고 생각한다. 실제로 외식업계 예약 플랫폼 회사에 종사한 적이 있었는데, 많은 Data 를 가지고 있음에도 불구하고, 그걸 잘 활용하진 못한 케이스를 봤다. 왜 그럴까 생각해봤을때, Data 기반으로 예측(prediction) 되는 수익 모델을 만들어야 하는데, Data 기반으로 제대로된 의사결정을 내릴 수 있는 조직 구조가 아니었다. 또한, 브랜드(brand) 에 대한 특정 이미지가 강하게 박혀있으면, Vertical Service 를 추가하더라도, 새로운 유저를 모으고 브랜드에 대한 다양한 이미지를 심는 다는 행위가 어려운 것 같다.

내가 생각하는 Data 활용의 궁극적인 목적은 데이터를 기반으로 예측을 하고 관련한 Product/Service 를 출시 하여 안정적인 Cache Flow 를 구축 하는 것이라고 생각한다.

국내에서 Data 를 가장 잘 활용하는 기업이라고 생각되는 곳 중 하나는 Toss 이다. 초기 브랜드와 시장에서의 위치 그리고 강력한 결제 데이터를 기반으로 다양한 파생 상품/서비스를 출시하고 Cache Flow 를 구축하려는 움직임이 눈에 띄게 보이는것 같다.