빅데이터라는 이름의 사후해석

일명 '빅데이터 전문가'로 불리며 빅데이터 강연에 빠짐없이 초대되는 유명 연사가 있다. 그런데 이 분의 얘기를 듣고 있자면 문득 이런 생각이 든다. '맞는 말이긴 한데, 이게 굳이 데이터를 들여다봐야 아는 건가?'

데이터 분석이라는 차별점

대부분이 수긍할 만한 이야기를 한다. 그런데 이게 문제다. 데이터마이닝이라는 표현을 쓴다면, 데이터 속에서 일반적으로 생각하기 어려운 인사이트를 뽑아내야 하는데 시중의 수많은 트렌드 책들과 무엇이 다른지 모르겠다.

하루에 몇만 건 데이터를 수집하고 들여다본다는 것을 차별화 포인트로 얘기하지만, 이런 것은 이제 장비만 있으면 초등학생도 할 수 있는 수준이다. 방법론이 아닌 결과로 차별점을 보여줘야 하는데 거기서 차이가 보이지 않는다.

사후적 해석의 함정

모든 흐름을 마치 본인은 알고 있었다는 듯 "일어날 일이 일어난 거죠"라고 이야기한다. 그런데 정작 앞으로에 대한 구체적인 얘기는 없다. 아메리카노 돌풍을 미리 알았다는 얘기도 사실 믿기 어렵다. 진짜 알고 있었다면 진작에 커피 프랜차이즈를 차렸거나 주식을 샀을 것이다.

나심 탈레브의 말이 떠오른다.

"정말 그 일이 일어나지 않았을 때 손해를 입지 않을 소위 전문가들의 말은 듣지 마라." 결국 모두 사후적 해석처럼 들린다.

무엇보다 이 분이 지속적으로 강조하는 부분이 단기간 트렌드가 아닌 향후 10년을 내다보라는 것인데, 이런 목적이라면 더더군다나 소셜 데이터 분석으로 가능한 것인지 의문이다.