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우리는 일을 해서 돈을 벌고, 타인과 관계를 맺으며, 보람도 얻습니다. 지금 한국에서 일하는 사람들의 다양한 일 이야기를 ‘월급사실주의’ 동인 소설가들이 만나 듣고 글로 전합니다.

불안하다. 불안한 이유는 원인과 결과가 명징하지 않기 때문이다. 지금 이 모양, 이 꼴인 이유를 도저히 알 수가 없다. 앞날도 마찬가지다. 그래서 불안하다. 이 불안을 해소하기 위해 사람들은 갖은 방법을 쓴다. 새 남은할부금확인 해가 되면 인터넷 운세 관련 사이트에 들어가 토정비결을 보고, 중요한 일을 앞두고선 역술에 능하다는 점집을 찾는다. 안 좋은 일이 생길 때는 용하다는 무당과 상담하여 굿을 하기도 한다. 다 불안하기 때문이다. (참고로 사주 명리학은 일반인들의 생각과 달리, 주어진 데이터를 귀납적으로 추론하는 통계학이 아니라 사람이 태어난 연월일시를 변용한 여덟 글자를 음양 카드소지자대출 오행의 상징적 의미에 대입하여 해석하는 일종의 연역적 논리학에 가깝다. 물론 논리 구성의 신빙성이 과학적으로 증명된 바는 없다. 어쨌든 무당과 관련된 풍속, 즉, 무속 범주에는 들지 않는다.)
기업도 불안하긴 매한가지다. 온갖 새로운 기술이 생겨나고 있다. 인공지능도 신기하고, 로봇도 신기한데, 이제 인공지능을 탑재한 로봇이 식당의 홀과 드림큐 1등 추천인 진실맘 주방을 나와 버젓이 거리를 활보한다. 소비자가 체감하는 상품과 서비스의 진부화 속도는 기업의 계획적 진부화(planned obsolescence) 속도를 넘어섰다. 그 결과, 기업 간 경쟁 또한 가속도가 붙는다.
게다가 혼란을 정돈하고, 질서를 부여할 권능을 지닌 정치권력은 오히려 혼란을 가중시킨다. 미국에서 자국 우선주의를 강력히 내세우 nh농협캐피탈 는 도널드 트럼프 대통령이 취임하면서 세계정세 또한 묘연하기만 하다. 금값은 사상 최고치를 경신하고, 환율은 요동친다. 기업 입장에서도, 아, 모든 게 불안하다.
이 불안한 시기에, 기업의 운명과, 상품 및 서비스의 장래에 관하여 ‘길흉화복 인사이트(통찰력)’를 제시한다는 사람이 있어 만나보았다. 1991년생 정 도령(가명) 되시겠다.
신용보증기금 채용 “○○그룹 계열사에서 데이터 분석 업무를 담당하고 있습니다.”
서울 마포구 상암 디지털미디어시티(DMC)의 편백찜 전문점에서 만난 정 도령은 돌잔치에서 보던 복건을 쓰지도 않았고, 오방색 옷을 입지도 않았다. 베이지색 니트에 그보다 조금 진한 색의 치노 팬츠를 입은, 한마디로 단정한 차림의 서른 언저리 직장인 모습 그대로였다.
일단 ‘일하는 사람의 초상’을 그리기 위한 가장 기초적인 질문부터 던져보았다.
“출근이요? 음, 코로나가 많은 것을 바꾸어 놓았는데, 회사 생활도 그런 것 같습니다. 근무시간 유연제가 시행되니까 출근 시간도 어느 정도는 자기에게 맞게 조정할 수가 있거든요. 저는 8시30분 정도에 사무실에 도착합니다. 통근 수단은 버스와 지하철을 그때그때 상황에 맞게 조합해서 이용합니다. 왜냐하면 집인 영등포에서 사무실인 상암동까지 버스든 지하철이든 갈아탈 일이 생기거든요. 그러고 보니, 출퇴근 최적화 경로를 도출하는 일도 데이터 분석과 관련이 있네요. 하하.”
‘데이터’라는 말이 계속 나오는데, 용어부터 정리해야겠다. 데이터 전문가들이 사용하는 데이터의 개념은 우리가 보통 생각하는 자료나 정보와 다른 것일까?
“저희가 이야기하는 데이터는 자료에 가깝습니다. 여기서 자료는 정보와는 다른 개념입니다. 예를 들어, 저희 팀에서 주로 다루는 데이터는 크게 유통 과정에서 쌓이는 유통 데이터, 온·오프라인에서 판매하는 상품 데이터, 그리고 이를 구매한 회원들에 관한 데이터로 나눌 수 있거든요. 이렇게 획득한 데이터는 전처리, 분석, 시각화 등의 과정을 거치게 됩니다. 이를 통해 의사결정에 도움이 되는 ‘정보’가 생성되는 것이죠.”
결국 정 도령이 제공받는 것은 ‘자료’이고, 정 도령이 제공하는 것은 ‘정보’라고 하겠다. 정 도령에게 정보를 받는 사람들은 회사의 경영진, 신상품 개발 부서, 마케팅 관련 부서 등 다양하다. 결국 의사결정이 필요한 곳에는 분석된 데이터, 즉, 정보가 필요하다는 뜻이다.
데이터 애널리스트 정 도령과 무속인 정 도령이 하는 일은 의사결정 도우미라는 기능적인 면에서는 같다. 차이점은 데이터를 기반으로 하느냐, 아니면 신내림을 받아서 하느냐의 차이일 것이다. 문제는 많은 기업의 실무자, 관리자, 심지어 최고경영자까지 데이터 대신 자신의 경험과 감이라는 주술에 기대어 중요한 의사결정을 한다는 사실이다. 데이터 관련 부서를 보유하고 있거나 외부 컨설팅을 통해서라도 데이터를 활용하는 조직이 늘어나고는 있지만, 아직 많은 조직의 의사결정이 주먹구구식으로 이뤄지고 있다.
“데이터를 기반으로 일을 해야 한다고 많은 회사와 개인이 이야기하지만, 정작 실천하는 일은 어려운가 봅니다. 오히려 스타트업은 데이터에 훨씬 열려 있습니다. 이제껏 상품이나 서비스를 경험이나 감에 의지해 개발하고 운영해온 회사라면, 그리고 그 회사가 오랜 시간 동안 흑자로 영위되고 있다면, 데이터의 중요성이나 필요성을 느끼지 못할 확률도 크다고 봅니다. 신생 데이터 부서에 대한 회사 내부의 시선도 곱지 않은 경우가 태반입니다. 논리는 간단합니다. 데이터 부서는 돈을 쓰는 조직이지 돈을 버는 조직이 아니라는 얘기죠. 그러니 데이터 부서를 눈엣가시처럼 여기는 경우도 많습니다.”
특히 구조조정에 민감할 수밖에 없는 사람들은 시대가 변하고 새로운 기술이 적용되는 것을 밥줄에 대한 위협으로 느끼기 쉽다. 역사학자 아널드 제이 토인비의 대표적 저서인 ‘역사의 연구’(A Study of History)에 나오는 ‘도전과 응전’이라는 개념이 떠오른다. 현대 사회를 휩쓸고 있는 디지털 전환(Digital Transformation)이라는 도전에 적절히 응전하지 못하면, 결국 쇠락하는 문명처럼 개인도 기업도 도태되고 말 것이다.
데이터 부서를 둘러싼 견제와 알력에 관한 이야기를 들으니, 어디든 인간관계는 사람을 피곤하게 하는 구석이 있는 것 같다. 일반인들이 생각하기에 데이터 애널리스트는 컴퓨터 모니터만 뚫어져라 쳐다보면서 일하고, 사람 상대할 일은 전혀 없을 거라 여기지만, 그렇지 않다. 기본적인 업무 메커니즘이 사람을 상대하는 일이다. 경영진이나 다른 부서 관계자와 수시로 만나서 의견을 나누어야 한다. 데이터 조직은 조직도상 지원 부서이기 때문에, 다른 부서에서 요청하는 다양한 데이터 관련 소요를 처리하고 지원해야 한다. 데이터 추출이나 대시보드 개발 같은 것들이다. 게다가 데이터 분석 결과를 납득시키는 설득 과정도 빼놓을 수 없는 일이다. 팀 내부 회의도 많다. 문제를 공유하고 해결 방안을 함께 모색해야 한다. 데이터를 외부에 판매하거나 공급하는 경우에는 회사 외부 사람들과도 접촉해야 한다. 데이터 관련 협업 프로젝트도 많아서 외부 고객과도 자주 만난다.



데이터 애널리스트의 작업 도구는 모두 디지털 세상에 들어 있다. 아날로그 세상에서 느끼는 물성은 키보드와 마우스의 촉감뿐이다. ‘지류’로 된 보고서나 메모를 사용하지 않는다. 본인 제공


그렇다면 ‘인간관계’와 함께 직장 생활의 양대 축을 이루는 ‘업무’는 만족스러울까?
“그 누구보다 데이터를 빨리 볼 수 있다는 점이 매력입니다. 예를 들어, 회사에서 광고했을 때, 광고로 유입되는 고객 데이터도 제가 제일 먼저 봅니다. 이 외에도 업무 자체가 논리적 쾌감이 있습니다. 현상이나 문제에 대한 가설을 세우고, 그 가설이 맞는지 데이터로 검증하게 되거든요. 제가 세운 가설이 검증을 통과하면 마치 수학 난제를 푼 것과 같은 만족을 느낍니다.”
정 도령은 데이터에 푹 빠져 있다. 고객이 사이트에 접속하여 얼마나 오래 머물렀는지, 스크롤을 어디까지 내렸는지, 사이트 화면 중에서 어떤 버튼을 클릭했는지 등을 확인하고 분석하는 작업이 재미있기만 하다. 이렇게 분석된 데이터를 활용해 서비스 개선 방안까지 설계한다. 주변에서는 천직이라고 말한다. 정 도령은 자신이 대학생이던 시절부터 커리어가 시작된 것 같다고 느낀다. 졸업 무렵에 번역 에이전시에서 프로젝트 매니저로 일한 적이 있는데, 이때부터 단순히 번역 일정을 관리하는 것을 넘어 정보기술(IT) 기반 서비스를 운영하는 데까지 나아갔다.
사실 데이터 분석은 출근 경로를 짤 때 여러 사정을 참고하는 것처럼 누구나 일상에서 하고 있는 일이다. 다만, 분석을 돈을 받으면서 할 만큼 전문적이냐는 다른 차원의 문제다. 예전에는 통계학이나 컴퓨터공학 전공자들이 데이터 분석 업무를 많이 다루었지만, 지금은 데이터 사이언스 전공이 개설된 대학들도 있다. 자격증도 다양하다. 통계, 조사, 데이터 분석, 시각화, 에스큐엘(SQL: Structured Query Language) 등과 관련한 자격증이 있으면 취업에 유리하다. 하지만 전공이나 자격증 이전에 필요한 자질이 있다고 한다.
“논리적으로 생각하고, 이러한 생각을 다른 사람에게 논리적이고 쉽게 전달할 수 있는 자질이 데이터 애널리스트에게는 정말 중요해요. 기술은 숙련될 수 있고, 노력으로 극복할 수 있는 여지도 크지만, 논리적으로 생각하는 것 자체를 싫어하는 사람은 이 업무에는 맞지 않다고 봐야죠.”
이런 궁금함도 들었다. 데이터 분석을 요즘 각광받고 있는 인공지능이 할 수는 없나? 많은 양의 데이터, 즉, 빅 데이터가 있으면 인공지능이 데이터끼리의 관계를 설명하는 논리도 추출할 수 있지 않을까?
“사실 현재 모습대로라면, 데이터 애널리스트의 직업 전망은 그리 밝아 보이지 않습니다. 급여가 상대적으로 조금 나은 편이긴 하지만, 반대로 구조조정 대상이 되기도 쉽습니다. 아까 말씀드린 것처럼 돈을 쓰는 조직이니까요. 그러나 인공지능을 활용할 줄 아는 애널리스트, 해당 도메인에서 유미의한 인사이트를 제공할 수 있는 실력자라면 수요는 더 늘어날 거라고 봅니다.”
그렇다. 불확실한 상황에서는 불안이 따라붙기 마련이다. 인간에게 불안이 있는 한, 무속이 사라질 리는 없다. 데이터 무속도 마찬가지일 터이다. 인류의 역사와 함께해온 직업이 무당이 아니던가!
편백찜이 거의 바닥을 드러내고, 둘이서 나눠 마신 맥주 한 병이 비워졌다. 한 병 더 주문할까 망설였지만, 정해 놓은 인터뷰 시간이 다 되어서 그냥 일어서기로 마음을 정했다. 정 도령이 외투를 챙겨 들고 주섬주섬 일어난다. 집으로 가느냐고 물었더니, 대학원 수업 들으러 간단다. 정 도령은 회사 다니면서, 박사 과정을 밟고 있었다. 다들 열심히 산다.
*인터뷰이 요청으로 이름 등 일부 내용을 변경했음을 알려드립니다.



소설가 최영



소설가 최영 l 월급사실주의 동인. 장편소설 ‘로메리고 주식회사’, 메타픽션 ‘춘야’ ‘작은 빛’, 공저 앤솔로지 ‘귀하의 노고에 감사드립니다’, ‘킬러 문항 킬러 킬러’ 등을 썼다. 수림문학상 수상.