데이터 드리븐 디자인

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

 AI 시대에 챗 GPT와 같은 인공지능은 미래의 디자이너들에게 독이 될까 아니면 진화를 이루는 다음 과정으로의 단계, 툴이 될까.

비즈니스 솔루션 중에 (데이터 드리븐 디자인 씽킹)이라는 말이 있다.

기업과 조직의 창의적 문제해결 방법으로 기획, 전략, 마케팅 등 다양한 분야에서 디자이너들의 감수성과 창의적인 프로세스를 이용하는 방법이다. 줄여선 혁신을 위한 전략적인 사고방식이라고 말한다.

 이미 글로벌 빅데이터 기업인 애플, 구글, 아마존, 마이크로소프트 등에서도 팀단위로 디자인 씽킹을 채용하고 있다. 그 중에서도 디자인팀들은 <데이터 드리븐 디자인>을 통해 사업구도의 의사결정을 내린다. 특히 기업 내의 이미지와 같은 컨셉을 만드는 UX디자이너에게 권장되는 스킬인데 이는 방대한 데이터의 이해와 선별, 트렌드를 바탕으로 인사이트를 도출해야 하기에 특별한 노력과 능력을 요한다. 그 과정을 거쳐온 사람들의 이야기를 듣자면 그들에게 필요한 것은 데이터 이해 정보의 수집 ‘데이터 문해력’이라고 한다.

 시대의 변환 기술적으로 접근하고 디자이너의 전문성에 살리며 살아남을 것인가 말해서 전공자 아니면 쉽게 다가오지 못할 수도 있다. 하지만 기술적인 프로세스가 아닌 시대 전환의 과정에서 디자이너들이 어떻게 변화의 과도기에서 살아남는지 활용의 전략을 통해 마인드를 리셋하는 것이 본 도서의 취지라고 봐도 무난하다. 데이터는 일반적인 결과의 보고가 아닌 융합의 대상으로 접근하는 것이 그 막막함과 어려움을 줄여준다 한다.

과정에는 프로젝트의 선정과 선언, 목표에 대한 상정 외의 변수 선정, 데이터 도식화와 수치로 나열, 수학과 통계에서 변수의 파악, 데이터의 전처리, 데이터 셋 구축과 가용성 좋은 도식화, 패턴의 발견과 디자인 컨셉 도출를 바탕으로 빅데이터를 분석한다. 책에서는 실례로 서울 미세먼지에 대한 분석을 하고 있어 탐구적 데이터 분석이 가능하다. 빅데이터를 바탕으로 데이터 기반화가 필요한데 이는 컨셉에 맞는 프롬프트를 챗 GPT에 쉽게 도출할 수 있다고 한다. 다양한 변수의 정의와 연구분석에 대한 갈래가 어려울 수 있지만 기본적인 가져오기, 정리하기, 탐구하기, 소통하기를 실행한다면 그 심화과정도 충분히 수행 가능하다고 한다.

정의 분석 내용, 그것을 통한 콘텐츠와 상품화. 책에서는 디자인 프로세스의 전반 과정에 필요한 것을 데이터의 발산, 수렴, 반복임을 잊지 말며 기존의 관점에서 시대적변화의 산물을 변수와 큐레이션을 통해 디자인 콘셉트를 도출할 것을 당부한다. 그래야만 디자이너와 빅데이터의 경계를 허문 융합이 가능해진다고 말한다.

이를 극복하기 위해서는 과도기 과정의 전문가들이 소통이 우선되어야 한다고 한다. 고객 경험과 리서치에 대한 이해가 틀리고 여러 전문분야의 협업이 필요하니까 말이다. 문제해결의 근거 콘셉 도출의 <데이터 드리븐 디자인>. 펼쳐진 AI 시대 우리의 데이터 문해력을 높여 올바른 데이터 활용으로 도와 자신의 경쟁력을 높여 줄 것이다.