빅데이터가 아니라 행동역학이다.

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구글은 빅데이터를 어떻게 활용했는가 - 기업의 창의성을 이끌어내는 사물인터넷과 알고리즘의 비밀
벤 웨이버 지음, 배충효 옮김 / 북카라반 / 2015년 3월

빅데이터가 아니라 스몰 데이터다.

 데이터의 생성 양ㆍ주기ㆍ형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집ㆍ저장ㆍ검색ㆍ분석이 어려운 방대한 데이터를 말한다. 빅데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 나타났다. ...(중략) 빅데이터는 초대용량의 데이터 양(volume), 다양한 형태(variety), 빠른 생성 속도(velocity)라는 뜻에서 3V라고도 불리며, 여기에 네 번째 특징으로 가치(value)를 더해 4V라고 정의하기도 한다.

-네이버 지식백과에서 발췌 

 빅데이터. 제가 이 용어를 알게 된 것은 11기 신간 평가단 활동을 하면서 만난 『빅데이터, 경영을 바꾸다』를 읽은 후였습니다. 그로부터 3년이 지난 지금 빅데이터는 이제 더이상 생소한 단어가 아닙니다. 인터넷 서비스와 광고를 제공하는 기업들은 사용자의 패턴을 분석해서 맞춤형 제품과 서비스를 제공한지 오래입니다. 서울시는 서울 전역을 지름 1 km의 1,252개 구역으로 나눠 심야시간인 자정부터 5시까지 수집된 약 30억건의 통화량을 분석해서 심야버스 노선을 최적화했습니다. 국민건강보험공단과 다음소프트는 빅데이터를 이용한 전염병 예보 시범 서비스를 공동으로 개발해서 운용하고 있습니다. 이처럼 빅데이터는 우리가 잘 아는 영역뿐만 아니라 전혀 예상 못한 다양한 분야에서 그 위력을 떨치고 있습니다. 

 이런 빅데이터에 대해 저 또한 관심을 가지고 있었기에 이번에 선정된『구글은 빅데이터를 어떻게 활용했는가』를 받자마자 기대를 가지고 펼쳐보았습니다. 하지만 이 책은 빅데이터란 단어를 사용하고 있지만, 실제로 빅데이터를 다루고 있지 않았습니다. 정작 이 책이 다루고 있는 소재는 기업을 비롯한 조직 1개와 그 내부 조직원들입니다. 아직은 (거대한 집단을 다루는)빅데이터보다는 상대적으로 (소규모 조직을 다루는)'스몰 데이터'를 다루고 있다고 말하는 것이 정확할 것입니다. 이런 '스몰 데이터'를 통해서 MIT 미디어랩의 혁신가인 저자 벤 웨이버는 직원들이 실제로 어떻게 일하고, 협력하며, 혁신을 이루어내는지 발견하는 방법을 제시하고 있습니다. 과연 그 방법이란 무엇일까요?  

빅데이터가 아니라 행동 역학이다.

 이렇게 새롭게 등장한 배지가 소시오메트릭 배지다. 소시오메트릭 베지는 그 크기가 포커 카드만 하고, 무게는 25센트 동전 5개만 할 정도로 작고 가볍다. 소시오메트릭 배지에는 기존의 모든 센서 장치가 통합되어 있다. ...(중략)소시오메트릭 배지는 충전 없이 일주일 노동시간인 주 40시간 연속 데이터 저장이 가능하다. 또 내부에 데이터 분석 알고리즘이 장착되어 있어 통상 근로자의 1년치에 해당하는 행동 분석 데이터를 4기가바이트 SD 메모리 카드에 저장할 수 있다. 

-p.40에서

 먼저 기술적으로는 소시오메트릭 배지와 이메일, 그 밖의 다른 정보를 사용합니다. 이렇게 얻은 데이터를 분석하는데 1930년대 사회 과학자들이 개발한 '소셜 네트워크(social network)'라는 개념을 사용합니다. 이 방법으로 연구자들은 조직 사이에서 일어나는 관계의 양상을 수량적으로 계산하고 해석할 수 있게 되었습니다. 저자는 이런 직원들간의 네트워크 방식이 회사 내에서 정보의 흐름과 업무 방식에 중대한 영향을 끼친다고 말합니다. 즉, 소셜 네트워크를 통해서 우리는 직원들의 생산성이나 직업 만족도를 측정하고, 향상시킬 수 있는 방법을 모색할 수 있습니다. 방법론으로는 최첨단 공학 기술을 사용하고, 해석법으로는 고전적인 사회과학 이론을 이용한 저자의 노하우는 가히 통섭의 모범 사례라 해도 과언이 아닙니다. 

 저자인  벤 웨이버는 자신의 방법론을 행동 역학(epidemiology)-집단으로 일어나는 현상의 인과관계에 관하여 검토하는 학문-이라고 표현하고 있습니다. 구글이야말로 데이터를 행동 역학 분야에서 활용하는 면에서 선두주자라고 저자는 평가합니다. 구글은 '피플 애널리틱스(People Analytics)'라고 불리는 인재 경영 팀을 운용함으로써 인재 채용, 조직 혁신, 인수 합병 모두 승승장구하고 있다고 말입니다. 책의 원제도 이를 따라서『People Analytics: How Social Sensing Technology Will Transform Business and What It Tells Us about the Future of Work 』라고 되어 있습니다. 다만 한국어판 제목에서는 대중에게 친숙한 '빅데이터'로 대체했는데 정확한 표현은 아니라고 생각합니다. 차라리 사물인터넷이나 센서 기술이란 표현을 쓰는 것이 더 명확하지 않았을까 예측해 봅니다.         

빅데이터가 아니라 사람이다.

 앞으로 모든 빅데이터 기술이 일상생활에 자리 잡을 것이다. 직원의 업무는 지금과 별반 달라지지 않을 것이다. 다만 달라지는 것이 있다면, 그것은 업무 환경과 기업 문화다. 빅데이터를 광범위하게 활용하면 직원들은 자연스럽게 자신의 역략을 최대한 발휘할 것이고, 즐겁게 일할 것이다.

-p.316에서 

 소시오메트릭 배지를 기반으로 한 행동 역학으로 저자는 "왜 기업에서 커뮤니케이션이 중요한가", "기업의 생산성을 어떻게 끌어올리까", "누가 창의적인 인재인가"라는 질문을 던진 후, 독창적인 해답을 내놓고 있습니다. 그에 의하면 적절한 휴식시간이 커뮤니케이션을 활발하게 하고, 직원들간의 거리를 최소화함으로써 생산성을 높일 수 있고, 창의성은 개인이 아닌 직원들간 협력을 통해서도 달성이 가능하다고 합니다. 저자는 ‘기업 문화’나 ‘창의성’처럼 여태껏 기업 경영에서 ‘주관적인’ 영역으로만 인식해왔던 요소들을 정확히 측정하는 방법(책 소개에서)을 우리에게 전수하고 있습니다. 얼마 전 부적절한 관계로 물의를 일으킨 모연예인의 표현을 빌리자면 "커뮤니케이션, 생산성, 창의적"이라고나 할까요? 

 최첨단의 기술을 다루면서도 저자가 거듭 강조하고 있는 것은 사람입니다. 업무를 다루는 것도 사람이고, 문화를 만들어가는 것 또한 사람이기 때문입니다. 어쩌면 우리는 조직이 분열해서 사람이 만들어지는 것이 아니라 사람이 모여서 하나의 조직을 이룬다는 진리를 너무나 쉽게 잊고 지내는지도 모르겠습니다. 사람을 잊은 조직에서 어떠한 일이 일어나는지 우리는 최근 '땅콩회항' 사건을 통해서 목격한 바 있습니다. 재판 결과 역시도 우리의 예상을 벗어나지 못한 씁쓰레한 판결만을 남기고 끝이 났습니다. 만약 탑승객과 승무원 모두 소시오메트릭 배지를 달고 있었다면 결과는 달라졌을까라는 가정을 해보며 글을 마칩니다. 

* 알라딘 공식 신간평가단의 투표를 통해 선정된 우수 도서를 출판사로부터 제공 받아 읽고 쓴 리뷰입니다.