그게 그렇게도 좋아?

내일 모래면 중학생이 되는 종은이는 그닥 열심히 책을 읽지 않는다. 단 하나 만화책 종류만 빼곤.

만화책도 아무거나 보는 건 아니고, <마법천자문>, <파워바이블>, <삼한지> 같은 종류를 열심히 본다. 어떤 책을 읽든 다 도움이 된다고 생각하고 있는 터라 무슨 책을 읽더라도 터치할 생각은 없는데 만화책 중심으로만 책을 읽다보니 아무래도 문장을 해석하거나 다른 책을 읽을 때 어려움이 많아 보인다.

그래서 지금 약속을 한게 아르센 뤼팽-내가 어릴 때는 아르센 루팡이라고 불렀는데- 시리즈를 읽으면 그에 상응하는 마법천자문 책을 사주기로 약속했다.

초등학교 입학전부터 보던 마법천자문은 19권까지 봤는데 지금 나온 27권까지 꼭 보고 싶다고 해서 그걸 읽기엔 너무 커버리지 않았냐고 했더니 표지에 있는 청소년 권장 도서라는 문구를 가리키면서 중학생도 청소년이니 읽어도 문제가 없는 책이란다.

아르센 뤼팽 시리즈는 20권 남은 마법천자문-아직까지 몇권이 더 나올지는 모르지만 현재 시점으로-은 8권. 일단 서로를 신뢰하는 의미에서 마법천자문 4권, 뤼팽시리즈 3권을 샀다.

이런 방법을 통해서라도 만화 외에도 읽어야 할 책이 많다는 걸 알았으면 좋겠다. 그렇게만 된다면야 만화책도 얼마든지 읽는 거 환영한다.

개발 경험이 있는 사람에겐 도움이 될 듯

빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍 - 데이터 고급 분석과 통계 프로그래밍을 위한 ㅣ 에이콘 클라우드 컴퓨팅 시리즈
노만 매트로프 지음, 권정민 옮김 / 에이콘출판 / 2012년 8월

최근 몇년전부터 IT업계에서 밥을 먹고 사는 사람들에게는 직접 그일을 하건 전혀 관계없는 업무를 하건 Big Data라는 말을 자주 듣게 된다. 거기에 하둡이며, 맵리듀스, 몽고DB 등등 예전의 개발 패러다임과는 다른 새로운 솔루션, 개발도구들에 대한 이름을 접하면 또 뭔가 새로운 것들을 배워야 이바닥에서 버틸 수 있나 하는 생각이 들곤한다.

Big Data나 Analytics로 불리는 일을 하려면 또하나 피해갈 수 없는 단어가 R이다. 대학에서 통계학을 배우는 친구들은 한번쯤 사용해봤을 오픈소스 프로그램이지만 그런 분야를 경험해 보지 않은 사람들에겐 접할 일이 없는 대상이기도 하다. 그런데 소위 데이터 분석이란 걸 경험해 보려니 통계학적 경험이 전혀 없는 사람도 R이라는 프로그램을 어떻게 다뤄야 하는지 아는게 필요하다.

물론 나도 통계학이라곤 중고등학교 수학시간에 배운 확률, 통계가 전부이고, 대학시절 수치해석이란 수업을 들었지만 교수님이 주신 소스코드를 전산실에서 visual basic이라는 프로그램으로 무슨 내용인지도 모르고 열심히 타이프 한 다음 실행 명령을 해서 결과가 어떻게 나는지만 출력해서 학점을 받은 터라-그것도 거의 20년 가까이 예전의 일이다.- 내가 R이라는 툴을 배운들 어디다 쓸 수 있을까 하는 생각도 들었다.

그나마 다행인건 이책은 통계학을 공부한 사람들을 중심으로 한 접근법이 아니라 프로그래밍을 해본 경험이 있는 사람의 시각에서 접근하는 방법이라 "검은 색은 코드요 흰색은 바탕이다."는 수준을 면할 수 있었다. 기본적인 프로그래밍 문법에서 시작해 다양한 예제를 통해 통계학을 모른다 하더라도 R을 이용해 기본적인 통계를 이용한 분석 프로그래밍이 가능하게 공부할 수 있게 해준다. 프로그래밍에 대한 감각과 경험이 많은 사람의 경우는 어지간히 통계학을 배운 사람보다도 더 나은 결과물을 만들 수 있다는 생각이 들만큼 도움이 될 것 같다. 

그런데 이놈의 IT 영역에 일하는 사람들은 나이먹고 머리가 안돌아가도 어쩔 수 없이 이렇게 공부해야하는 벌을 받아야 하는지...

Have a good time

다른 사이트에서 프로젝트를 하고 계신 부서분과 같이 점심을 먹다가 그분이 오전에 있었던 얘기를 해주셨다.

답도 안나오고 말도 안되는 내용의 회의에 끌려 들어가 의미없이 시간을 보내고 있다가 문득 맞은편 벽에 걸린 시계가 눈에 들어오는데 시계에 적혀 있는 글씨가 "Have a good time" 이었단다. 몇달동안 그회의실에서 수많은 회의로 비생산적인 일을 해왔는데 여지껏 눈에 안들어오던 그문장을 보고 지금 뭐하고 있는건지, 정말 좋은 시간을 가지려면 어디로 가서 뭘 해야 할지 생각이 많은 오전이었단다.

정말 우리가 하루를 살아가면서 자신있게 좋은 시간을 보냈다고 할 수 있는 시간이 얼마나 될까? 물론 그사람이 불성실하고 하는 일에 열의가 없는 경우라면 모르겠지만 여지껏 같은 부서에서 생활하며 나름 업무에 도전적이고 열심인 양반에게서 그런 얘길 들으니 나는 또 얼마나 "Good Time"을 보내며 살아가나 돌아보게 된다.

물론 하루하루 열심히 살고 주어진 일들에 충실하고 남에게 가끔씩은 도움이 되며 살고 있다고 위안을 삼지만 정말 나에게 주어진 시간 중에서 나 스스로 좋은 시간이었냐는 질문에 자신있게 그렇노라고 대답할 수 있는 순간이 얼마나 될지 모르겠다.

구차한 밥벌이에 열중하다 보니 주변의 일에 가끔씩은 외면하고 조금의 귀찮음과 불편함을 견디지 못해 나와 주변 사람을 불편하게 한 건 아닌지...

아뭏든 지금부터라도 하루하루 내자신에게 자신있게 "Good Time"이었다고 말할 수 있도록 좀 더 노력하며 살아야겠다.

각인의 자유로운 발전이 만인의 발전의 근본이 되는 세상

하나 되는 힘, As One - 개인의 행동을 조직의 역량으로 바꾸는 이노베이션
머다드 바가이 & 제임스 퀴글리 지음, 딜로이트컨설팅코리아 옮김 / 청림출판 / 2011년 7월

직장 생활을 하다보면 "일은 사람이 하는게 아니라, 조직이 하는 거다."는 얘기를 많이 듣기도 하고 많이 쓰기도 한다. 예전 어느 책에서 읽었던 내용인데 코사크 기병이 프랑스 기병과 1대 1, 10 대 10으로 싸우면 백전백승할 수 있지만 수백, 수천의 부대끼리 싸우는 전쟁에서는 프랑스 기병이 이기는 이유가 조직의 힘이라는 것이다. 전쟁이나 회사를 떠나서 스포츠와 같은 단체 종목에서도 뛰어난 스타플레이어를 보유하고도 우승과는 인연이 먼 팀이 있는 반면 변변한 스타플레이어 한명없이 국가대표도 제대로 배출하지 못하는 팀이 우승을 하는 경우를 보면 역시 조직이 우선되고 개인은 그조직의 목표를 당성하기 위한 존재여야만 하나? 하는 생각이 들곤한다.

그런데 요즘 기업의 인사관련 연구자료들을 보면 이러한 기존의 생각을 뒤집는 사례들이 많이 나오고 있다. 세계적으로 손꼽히는 컨설팅 펌인 딜로이트에서 내놓은 이책은 조직과 개인, 리더와 구성원의 관계를 장군과 군인, 지휘자와 오케스트라부터 건축가와 건설업자, 의원과 시민 등 다양한 조직과 구성원의 모델로 성공적인 조직관리를 하는 기업과 단체들을 소개하며 새로운 시각으로 보길 권유한다.

"똑똑해진 개인의 창의성과 아이디어를 어떻게 하나 된 힘으로 모을 수 있을까?", "우리 모두가 하나 되어 협업한다면 세상은 놀라운 일로 가득할 것이다."라는 저자들의 선언만이 아니라 조직의 구성원들이 공통의 목표에 동의하고 일이 진행되는 과정들 속에서 소외되지 않고 자신의 정체성을 찾고 자신의 발전을 이루어 가는 과정의 결과가 조직의 발전으로 귀결되는 모델을 찾아야 하지 않을까?

언제부턴가 우리나라의 기업들도 창조적 인재를 찾고, 나라에서도 창조경영을 외치고 있다. 하지만 그러한 창조가 조직을 이루는 구성원들의 발전과 그들 개개인의 존중없이 조직의 이익만을 위한 수단으로써의 외침이라면 그결과는 따져보지 않아도 뻔하지 않을까? 선진기업의 사례들, 역사에서 시사점을 주는 많은 조직 관리의 모델을 둘러보니 조직이 일을 하고, 훌륭한 시스템이 효율적으로 일을 할 수 있도록 하지만 결국 구체적인 일을 하는 건 사람이다.

진정 아름다우려면 어떠한 용도에 쓰여지느냐이다.

데이터의 미학 - 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것 ㅣ 에이콘 데이터 과학 시리즈 6
토비 세가란, 제프 해머바커 지음, 공상휘 옮김 / 에이콘출판 / 2013년 6월

근래 일과 관련해서 데이터에 집중해서 공부를 하고 있다. 예전에는 데이터라는 컨텐츠보다는 어떻게 보여줄 것인지, 어떠한 구조가 개발이 편하고 운영에 편할지, 아니면 어떻게 HW와 SW를 배치해야 효율적인지 하는 점에 관심을 뒀다는 요즘은 조금 더 본질적인 문제로 그러한 모든 시스템에서 사용하는 데이터를 어떤 구조로 어떤 내용으로 담아내는게 목적에 맞는가 하는 점을 고민하고 있다.

흔히들 데이터와 인포메이션을 구분하기 어려워 하는데..-물론 지금도 내가 가지고 있는 정의와 개념이 올바르다고 장담하긴 어렵다.- 김춘수의 <꽃>이 거기에 대한 명확한 답이 아닌가 싶다.

"내가 그의 이름을 불러주기 전에는
그는 다만
하나의 몸짓에 지나지 않았다." -데이터-

"내가 그의 이름을 불러주었을 때,
그는 나에게로 와서
꽃이 되었다. -Information(정보)-

세상엔 수많은 데이터가 있고 데이터를 만들고 사용하는 곳들은 우리가 상상하는 이상의 곳들도 포함되어 있다. 디지털화된 영화나 음악을 포함해서 우리 몸의 유전정보가 다 데이터로 관리되고 "Big Data 분석"이란 이름으로 그것들을 통해 사람의 행동이나 미래에 일어날 일들을 예측하려는 시도가 끊임없이 연구되고 있다. 그리고 예전처럼 단순한 가로 세로의 테이블에 숫자로 보여주는 모양이 아니라 직관적으로 내용을 인지할 수 있는 시각화도 여러 모양으로 연구되고 있다.'

IT쪽 일을 대표적은 3D업종이라고들 얘기하는데 가장 어렵고 힘든 부분이 끊임없이 공부를 해야 한다는 점이다. 몇년 죽어라 공부하고 그걸로 평생을 욹어먹을 수 있으면 좋으련만 하나 제대로 배웠다 싶어도 3~4년 버티기가 힘들다니....

그래도 공부하며 새로운 세상을 배워나가는 일이 나쁘지만은 않아서 다행이다.