16. 데이터 사업 실전 아카데미를 만든다면

16. 데이터 사업 실전 아카데미를 만든다면

데이터와 AI에 대한 교육은 많다. 그런데 사업에 대한 교육은 의외로 찾기 어렵다.

데이터 교육은 보통 데이터에 대한 기본 개념을 배우고 분석 방법을 익히는 과정이다. 개인정보와 관련 법률을 다루는 교육도 있고, 최근에는 생성형 AI와 데이터 활용 교육도 빠르게 늘고 있다. 모두 필요하다. 그런데 교육을 마치고 회사로 돌아와 "그럼 우리 회사 데이터로 사업을 한번 만들어보세요"라고 하면 어려워진다.

어려운 것들은 대부분 하기 싫다로 이어진다. 이런 마음은 데이터를 집중 탐구하고 싶었는데 사업을 담당하게 됐다는 불평으로 이어지기도 하고, 회사차원에서 검토할 일을 개인에게, 팀에게 떠넘긴다는 불만으로 이어지기도 한다.

우리의 경쟁력은 코드 짜기에 있지 않다. 데이터로 대체 뭘 할 건지, 어떤 데이터를 팔 수 있는지, 누가 살 것인지, 법적으로 가능한지, 얼마를 받아야 하는지, 고객에게 무엇을 제안해야 하는지 생각하는 힘에 있다. 데이터를 이해하는 것과 데이터를 업무에 적용하는 것은 조금 다른 일이다.

데이터거래사를 대상으로 진행되는 교육이 있지만 그것보다 조금 더 현장에 가까운 과정이 필요하다.

데이터 사업을 위한 실전 아카데미가 있다면, 어떤 것들이 필요할지 생각해 봤다.

첫 번째 과제, 우리 회사의 데이터 자산 찾기

첫 번째 과제는 우리 회사의 데이터 자산을 찾는 것이다. 고객이나 거래 데이터처럼 이미 잘 알려진 것만 보는 것이 아니라 상품, 매장, 위치, 상담, 행동, 제휴, 업무 과정에서 만들어지는 정보까지 범위를 넓힌다. 활용할 만한 데이터 항목 100개를 직접 찾아보는 것도 방법이다. 처음에는 데이터의 양과 상세함이 눈에 들어오지만, 하나씩 살펴보다 보면 질문이 달라진다. 이 정보가 누구에게 필요한가, 어떤 의사결정을 바꿀 수 있는가를 생각하게 된다.

데이터를 찾았다고 모두 사업에 활용할 수 있는 것은 아니다. 개인정보와 신용정보에 해당하는지, 외부 제공이 가능한지, 통계나 가명정보로 활용할 수 있는지 검토해야 한다. 법률을 조문으로 배우는 것과 데이터에 직접 적용해 보는 것은 꽤 다르다. '안 된다'에서 끝나는 것이 아니라, 어떤 조건과 형태라면 가능한지를 찾아가는 것 역시 사업의 일이다.