데이터 드리븐 디자인

데이터 드리븐 디자인 - UX 디자이너를 위한 데이터 마인드 안내서
이현진 지음 / 유엑스리뷰 / 2024년 7월

웹시대가 시작되면서 디자인어와 개발자가 같이 일을 하기 시작했습니다.  그런데  몇년전부터 빅데이터시대가 열리기 시작했습니다. 이제 데이터가 개발자와 디자이너사이에 끼어서 둘사이를 조율하기 시작한거죠. 그것이 바로 <데이터드리븐 디자인>입니다.  데이터를 통해 어떻게 디자인과의 접점을 찾아서 고객중심의 디자인을 만들어가는 방법을 소개합니다. 

저자는 이현진 홍익대 조형대학 디자인컨버전스학부 교수입니다. 카이스트 산업디자인과 학사와 석사를 하시고 다시 미시간대 석사를 하셨습니다. LG전자 디자인연구소일하셨습니다. 1세대 UX디자인교육자라고 합니다.  학교에 들어가서 UX디자인, 모바일디자인 등을 교육했으면 특히 R을 공부하시면서 데이터드리븐 디자인에 큰 관심을 가진 분입니다. 

과거 디자인 방법론은 다양한 방법이 있습니다. 물론 지금도 자주사용하는 방법인 문헌연구, 에스노그래픽연구, 메케이팅리서치, 사용자경험리서치, 시각적 탐구 등  고객이 원하는 것을 알아내기 위해 리서치종류는 다양하게 개발되어 있습니다. 대기업일수록 리서치는 필수로 거치는 단계입니다. 그런데 지금은 기술환경이 변화를 했습니다.  온라인쇼핑몰이나 SNS데이터들이 대량으로 발생함으로 이제는 이 디지털 데이터를 분석하는 것이 매우 중요한 상황이 되었습니다. 샘플분석뿐아니라 이제는 모집단을 분석하는 것도 가능해졌습니다.  이러한 분위기속에 기술이 발전해서 데이터기반 디자인은  활용사례가 증가했다고 합니다. 데이터의 정량화, 디자인설계를 통해 의사결정에 적극적으로 도입을 하고 있습니다. 이러한 방향은 게임체인저로 여겨질 정도입니다만 한편으로도 다양한 방법이 쏟아져 나와서 디자이너가 못따라가는 측면이 강하기에 저자도 '상상'이라는 표현을 사용하며 자신이 생각하는 방식을 제시합니다. 

Design with EDA는 저자가 제시하는 방법론이라고 합니다. 이는 디자인 프로세스와 데이터과학의 융합이라고 합니다. 데이터관점에서 디자인문제를 이해하는 방법이고 통계적 기법을 사용합니다.  만약 불투명한 결과가 도출된다면 A/B테스트를 통해 보충이 가능합니다.  디자인씽킹의 더블다이아몬드모델에서 나오는 데이터들을 분석하여 결과를 도출하는 연구방법론입니다. 이를 통해 나오는 결과를 대시보드를 사용하여 모델링하는 것까지 고려하고 있습니다. 당연히 대시보드는 시각화자료들도 포함되어서 현안을 도출하고 의사결정에 중요한 결정요인으로 사용하게 됩니다. 

UX디자이너가 데이터분석을 통해 디자인에 반영하는 것 쉬울까?  누구나 새로운 것을 한다는 건 쉬운 일은 아닙니다. 더우기 디자이너에게는 데이터분석은 어쩌면 개발자의 영역이란 생각도 들겁니다.  그러나 개발자는 디자이너가 아닙니다. 디자인의 설득력을 높이는 것은 디자이너의 몫일 겁니다. 데이터 분석은 디자이너가 해야 하며 그것으로 개발자와 협업을 해야 합니다. 디자인에 관한 도메인은 디자이너의 몫이기 때문입니다. 물론 저자는 50대가 되서야  통계와 프로그래밍이 절묘하게 결합된 데이터과학을 공부했다고 합니다.  그런데 생성형AI덕에 데이터만 제공해도 생성형AI가 답을 내주는 있으므로 어려움없이 데이터과학을 디자인에 적용할 수있기에 디자이너들의 두려움을 덜었으면 합니다. 이제 디자인의 디지털화를 본격화를 해야 할 때라고 봅니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.