'기술은 해석 통한 통찰이 전제돼야'

그는 기업가도 학자도 아니다. 마음을 읽고 욕망을 보는 번역가다.

"빅데이터는 당신의 통찰과 직관을 보호해줍니다. 시행착오를 줄이고 효율성을 필요로 한다면 소셜 데이터는 기본이죠." 다음소프트는 '기술은 해석이, 해석은 기술이 필요'라는 필요충분조건을 제시하며 기업들의 비즈니스 축을 옮기고 있다. 그리고 기술을 지배하는 '사람이 중심'이 된 비즈니스를 통해 빅데이터 사회에서 성큼성큼 앞서나가고 있다. 기술 10년, 사람 10년을 통해 다양한 방식으로 소비자와 기업 사이에서 번역가 역할을 하고 있는 송길영 부사장을 만났다.

Q: 빅데이터는 기업들이 미래로 가는 데 어떤 역할을 합니까?

A: 빅데이터는 수단이지 목적은 아닙니다. 빅데이터는 그냥 플랫폼입니다. 과거이고 오늘일 뿐입니다. 그런데 미래를 예측하고 계산하기 위해선 반드시 필요합니다. 이것을 어떻게 기업들이 활용하는지가 관건이죠.

우리(다음소프트)는 사람을 이해하고 싶었습니다. 그리고 사람들이 내뱉는 일상의 언어를 통해 문제를 발견하는 작업을 벌여왔습니다. 그렇게 해서 나온 데이터를 가지고 소비자들이 무얼 원하는지 예측하고 전략을 구상하자는 겁니다.

우리 고객을 넘어 잠재 고객이 될 수 있는 사람들의 니즈를 파악해서 블루오션을 만들어 내기도 합니다. 멀리 있지 않지만 갈 수 없을지 모릅니다. 다리를 건너야 하니까요. 빅데이터는 우리가 원하는 그곳(경쟁력 있는 비즈니스)에 가기 위한 다리 역할을 합니다.

Q : 기업들은 투자를 해야 하고 많은 이해와 조건을 필요로 합니다. 데이터 관리, 활용에 어떤 접근이 선행되어야 한다고 생각합니까?

A: 걱정은 산업을 만들고 욕망은 산업을 이끌어 갑니다. 결국 큰 걱정일수록 큰 산업을 만들 수 있죠. 그런데 기계는 걱정을 하지 않습니다. 데이터를 기록하고 보관할 뿐입니다. 빅데이터는 문제를 제시하지 못합니다. 다만 사람이 데이터를 해석하고 고민해야 합니다. 그래서 그 조직에서 통찰을 존중해 주는지가 결정적입니다. 기업의 '의사결정 문화'를 바꾸는 데는 리더의 의지와 함께 합리적인 근거가 마련되어야 합니다. 그것이 빅데이터 사회에서 선행되어야 할 점이라 생각합니다. 그리고 소셜 데이터는 리더나 구성원들의 통찰을 보호해 주는 근거가 됩니다.

결국 다음소프트는 성공을 보장하는 것이 아니라 실패를 줄여주는 일을 하는 것이죠. 기업엔 많은 아이디어와 서비스, 상품이 있습니다. 하지만 결과를 긍정적으로 상상해서 비즈니스를 무턱대고 하진 않습니다. 우리는 데이터를 들여다봅니다. 데이터는 집단정서를 말하기 때문이죠. 이것을 볼 수 있으면 사회 전체의 움직임을 파악할 수 있습니다. 결국 소비자들이 무엇에 관심이 있고 무엇을 좋아하는 지 알게 됩니다. 기업들이 데이터의 가치와 함께 이를 분별하고 해석하는 전문가들을 찾아야 합니다. 하지만 우리나라에는 그런 전문가 집단이 많지 않습니다. 단순한 기술자가 아니라 해석할 수 있는 기술자가 기업들에게 필요합니다.

Q : 빅데이터는 기업들에게 어떤 영향을 줄 거라고 생각합니까?

A: 기업들이 자신들의 제품이나 서비스의 가치를 고객들에게 잘 전달하면 기업 가치는 상승합니다. 그런데 자신들의 가치를 강요하며 판매하는 경우가 있습니다. 소비자들은 현명하죠. 생각은 행동에 앞서 있기 때문에 반드시 그런 기업가치는 하락할 것입니다. 가치를 잘 전달하면 되는데 기존의 방식에 대한 문제를 모릅니다. 문제를 모르니까 진짜 문제가 발생하는 것이죠. 빅데이터의 가치는 기술을 전제로 합니다. 그리고 그 기술은 해석을 통한 통찰이 전제되어야 진정한 가치를 지닙니다. 빅데이터는 기업들에게 소비자들의 마음을 읽음으로써 좀더 가치 있는 기업과 제품임을 증명할 수 있도록 도와줍니다.

Q : 다음소프트만의 경쟁력은 무엇입니까?

A: 언어를 좀 더 이해할 수 있다는 점은 필요조건 정도라고 생각합니다. 기술이 강하다고 해서 더 좋은 결과를 만들어 낼 수 있는 것도 아니죠. 다음소프트의 엔진에는 인문학도들이 있습니다. 해석하고 번역하는 데 있어 접근자체가 다릅니다. 기계도 중요하지만 그것을 다루는 사람이 누구냐가 더 중요합니다. 나는 기술 10년, 인문10년 차입니다. 데이터에 대한 기술과 해석이 왜 공존해야 하는지 알고 있습니다. 우리는 기계가 할 수 없는 질문을 던지고 고민하죠. 질문이 훌륭하면 답변이 훌륭해질 수밖에 없습니다. 그렇게 인문, 역사, 철학, 예술 등 다양
한 분야에 대해 이해와 바탕이 있는 구성원들이 데이터를 기반으로 인사이트를 얻습니다. 여기에서 강력한 경쟁력이 나옵니다.