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 | 빅스데이터 AX팀 강승일 이사 Tableau Ambassador | Salesforce Certified Trainer |
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작년 한 해 동안 저희 팀이 만난 기업들에서 “데이터가 없어서 분석을 못 한다”는 말을 들은 적은 거의 없습니다. 오히려 반대였습니다. 데이터는 있습니다. 대시보드도 있습니다. 교육도 이미 여러 차례 받았습니다. 그런데도 회의실에서는 여전히 엑셀이 열리고, 결정은 감으로 내려집니다. 그래서 올해 하반기 첫 편지는 “무엇을 더 도입할까”가 아니라 “무엇이 막고 있나”로 시작하려 합니다. 저희가 교육장과 닥터세션, 구축 현장에서 실제로 본 것들입니다. |
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| ① 갱신이 사람 손에 걸려 있습니다 |
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국내 한 대형 손해보험사는 모바일 최적화 대시보드를 30~40개 운영하고 있습니다. 숫자만 보면 성공 사례입니다. 그런데 실제 조회수를 열어보면 편차가 극심합니다. 어떤 대시보드는 매일 열리고, 어떤 대시보드는 몇 달째 아무도 열지 않습니다. 원인은 콘텐츠 품질이 아니었습니다. 현업이 직접 데이터를 올려야 갱신되는 구조였습니다. 담당자가 바쁜 주에 업로드를 한 번 건너뛰면, 사용자는 낡은 숫자를 보게 됩니다. 낡은 숫자를 두 번 본 사용자는 세 번째부터 그 대시보드를 열지 않습니다. 활용률은 콘텐츠의 함수가 아니라 신선도의 함수입니다. 사람의 성실함에 갱신을 걸어두면, 그 대시보드의 수명은 담당자의 바쁜 주까지입니다. |
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| ② 무거워서 안 봅니다 |
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가장 흔하고, 가장 과소평가되는 원인입니다. · 한 금융사에서는 “로딩이 오래 걸려 답답하다”는 이유로 사용자가 이탈했습니다. · 한 대형 플랫폼 기업에서는 필터가 수십 개 달리고 하단에 대형 표가 붙은 구조 탓에 조회가 눈에 띄게 느려졌고, 광고 조직에서는 추출 쿼리가 4시간을 넘겨 세션이 끊기는 일까지 벌어졌습니다. 여기서 중요한 건, 이게 사용자 태도의 문제로 오해되기 쉽다는 점입니다. “현업이 데이터를 안 본다”고 보고되지만, 실제로는 못 보고 있는 것입니다. 3초와 30초 사이 어딘가에서 조직의 데이터 문화가 조용히 죽습니다. |
| ③ 데이터가 있어도 ‘연결 가능한 모양’이 아닙니다 |
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최근 한 제조사에서 창고 대시보드를 함께 뜯어본 일이 있습니다. 현업의 호소는 “단수를 여러 개 선택해도 합산이 안 된다”였습니다. 들여다보니 합산이 안 되는 게 아니었습니다. 저장 위치를 식별하는 키 안에 단수 값이 이미 들어가 있어서, 같은 자리에 사각형이 단수 개수만큼 완전히 겹쳐 그려지고 있었습니다. 맨 위 하나만 보였던 겁니다. 같은 회사의 다른 데이터에서는 도착지가 ‘국가,도시’ 한 칸에 묶여 있었고, 거점 이름의 명명 규칙이 중간에 어긋나 있었습니다. “데이터가 부족하다”로 보고되는 문제의 상당수는 키 설계 문제입니다. 진단이 틀리면 처방도 틀립니다. 데이터를 더 모아도 이 문제는 해결되지 않습니다. |
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| ④ 만든 사람과 쓰는 사람이 분리돼 있습니다 |
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초기 구축은 외부 파트너가, 이후 운영은 현업이 맡는 구조가 일반적입니다. 문제는 인수인계 시점에 “어떻게 만들었는가”는 넘어가지만 “왜 그렇게 만들었는가”는 넘어가지 않는다는 점입니다. 실제로 저희가 초기 개발했던 한 탐지 대시보드는, 인수인계 이후 담당자가 유지보수에 진입장벽을 느꼈습니다. 수정할 수 없는 대시보드는 조직의 질문이 바뀌는 순간 사용이 멈춥니다. 그리고 조직의 질문은 반드시 바뀝니다. 여기에 접근 정책이 겹치면 동선이 완전히 끊깁니다. 보안상 다운로드가 막혀 있는 환경이라면, 그 제약을 전제로 대시보드를 설계해야 합니다. “내려받아서 보시면 됩니다”가 통하지 않는 조직에서, 화면 안에서 답이 끝나지 않는 대시보드는 쓰이지 않습니다. |
| 2부. 문화적 원인 | | 사람과 조직이 사용을 막는 경우 |
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| ⑤ 교육을 받은 것과 쓸 수 있는 것은 다릅니다 |
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가장 자주 마주치는 간극입니다. 한 기업의 교육 담당자는 이렇게 말했습니다. “교육 참여는 많습니다. 그런데 실제로 만드는 걸 어려워합니다.” 다른 기업에서는 참가자 대부분이 “기초를 들었으니 나는 중급”이라고 생각하지만, 실제 수행 능력은 그에 못 미치는 경우가 많았습니다. 이건 학습자의 잘못이 아닙니다. 이수는 이벤트고, 활용은 습관입니다. 이벤트로 습관을 만들 수는 없습니다. |
| ⑥ 도움은 이미 잘하는 사람에게만 갑니다 |
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현업 밀착 지원(닥터세션)을 여러 기업에서 운영하며 반복적으로 관찰한 현상이 있습니다. 세션에 오는 사람은 대체로 이미 잘 쓰는 소수라는 것입니다. 정작 막혀 있는 사람은 오지 않습니다. 무엇을 물어야 할지 모르고, 질문 자체가 실력 노출로 느껴지기 때문입니다. 지원 제도를 열어두는 것만으로는 부족합니다. 막힌 사람을 데이터로 찾아내서 먼저 찾아가는 설계가 없으면, 지원은 격차를 줄이는 게 아니라 벌립니다. |
| ⑦ 활용도를 접속 수로만 재고 있습니다 |
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한 기업의 담당자가 남긴 말이 이번 편지를 쓰게 된 계기였습니다. | “MAU는 이미 보고 있습니다. 그런데 잘 쓰고 있는지 못 쓰고 있는지를 판단할 더 나은 기준이 없습니다.” |
정확한 문제 제기라고 생각합니다. 접속 수는 활용의 대리 지표일 뿐, 활용 그 자체가 아닙니다. 매일 열지만 아무것도 바꾸지 않는 대시보드가 있고, 분기에 한 번 열리지만 예산을 움직이는 대시보드가 있습니다. 여기에 조직 구조가 겹칩니다. 카테고리마다 담당 팀이 다르고 실적 관리가 분리된 조직에서는, 대시보드도 조직 경계에서 끊깁니다. 비교가 빠진 대시보드는 현황판이지 의사결정 도구가 아닙니다. |
저희 팀이 고객사와 첫 미팅에서 반드시 던지는 세 문장이 있습니다. 데이터 이야기를 시작하기 전에 먼저 합의하는 문장들입니다. |
| 1 | 지금 무엇을 결정하지 못하고 있습니까? “데이터를 보고 싶다”와 “결정을 못 하고 있다”는 다릅니다. 후자만이 요건이 됩니다. | | 2 | 그 결정은 누가, 얼마나 자주 내립니까? 주 1회 결정에 실시간 대시보드는 과잉입니다. 주기가 설계를 정합니다. | | 3 | 그 화면을 보고 무엇이 달라져야 합니까? 답이 안 나오면 그건 대시보드가 아니라 리포트입니다. 만들 필요가 없습니다. |
이 세 문장을 통과하지 못하는 요구사항은, 만들어도 안 쓰입니다. 저희 경험상 예외가 거의 없었습니다. |
거창한 로드맵 말고, 다음 주에 실제로 할 수 있는 것부터 적었습니다. |
| 1 | 가장 많이 열리는 대시보드 5개와 가장 안 열리는 5개를 뽑아 봅니다 | 30분 | | 2 | 안 열리는 5개에 대해 “왜”를 딱 한 줄씩 적습니다 — 느려서 / 낡아서 / 못 고쳐서 / 질문이 바뀌어서 | 1시간 | | 3 | 갱신이 사람 손에 걸린 것을 전부 표시합니다. 여기가 1순위 개선 대상입니다 | 30분 | | 4 | 가장 무거운 대시보드를 골라, 자주 보는 지표 3개만 남긴 경량 버전을 따로 만듭니다 | 반나절 | | 5 | 경량 버전을 원본과 나란히 두고 한 달간 조회수를 비교합니다 | 한 달 |
4번은 실제로 효과가 확인된 방식입니다. 앞서 언급한 손해보험사도 자주 보는 지표만 추린 모바일형 대시보드로 시작해 확산에 성공했습니다. 무거운 것을 고치는 것보다, 가벼운 것을 새로 만드는 편이 대체로 빠릅니다. |
자가 진단 10문항 “예”가 6개 이상이면 정리가 먼저입니다 1. 우리 팀 대시보드 중 갱신이 사람의 수작업에 걸린 것이 있다 2. 로딩이 10초를 넘는 대시보드가 있다 3. 만든 사람이 퇴사하거나 이동하면 고칠 수 없는 대시보드가 있다 4. 같은 지표를 팀마다 다르게 계산하고 있다 5. 대시보드를 이벤트가 있을 때마다 새로 만들고 있다 6. 교육 이수자는 많은데 실제 제작자는 소수다 7. 지원 세션에 오는 사람이 늘 같은 사람이다 8. 활용도를 접속 수 말고는 설명할 방법이 없다 9. 다른 팀 숫자와 나란히 비교할 수 있는 화면이 없다 10. “이 화면을 보고 무엇이 달라졌나”에 최근 사례를 대지 못한다 |
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마무리 — 정직한 한 마디 올해 현장에서 부쩍 늘어난 질문이 있습니다. “AI가 이걸 다 해결해주지 않나요?” 절반은 맞습니다. 저희도 데이터를 만들고 긁고 자동화하는 앞단에서 AI를 매일 씁니다. 다만 한 고객사 담당자가 정확하게 짚었습니다. “AI는 틀을 빠르게 잡아줍니다. 중간에 비는 부분을 어떻게 메우는지가 관건입니다.” 동의합니다. 그리고 이번 편지에서 다룬 일곱 가지는 대부분 AI가 아직 못 메우는 빈칸입니다. 갱신 구조, 키 설계, 인수인계, 측정 기준 — 전부 도구가 아니라 결정의 문제이기 때문입니다. |
WEBINAR · 8월 25일(화) 오후 2시 그중 앞단을 어떻게 뚫었나 Claude로 데이터를 만들고, Tableau로 보고, Slack으로 흘린 과정을 처음부터 끝까지 보여드립니다. 잘 된 것만 보여드리는 자리는 아닙니다. 3일간 막혔던 지점도 그대로 공유합니다. |
다음 달에는 이 편지의 다음 칸, “쓰이는 대시보드는 무엇이 다른가”를 다룹니다. 읽어주셔서 감사합니다. 빅스데이터 AX팀 드림 |
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빅스데이터 AX팀 강승일 이사
Tableau Ambassador | Salesforce Certified Trainer
작년 한 해 동안 저희 팀이 만난 기업들에서 “데이터가 없어서 분석을 못 한다”는 말을 들은 적은 거의 없습니다.
오히려 반대였습니다. 데이터는 있습니다. 대시보드도 있습니다. 교육도 이미 여러 차례 받았습니다. 그런데도 회의실에서는 여전히 엑셀이 열리고, 결정은 감으로 내려집니다.
그래서 올해 하반기 첫 편지는 “무엇을 더 도입할까”가 아니라 “무엇이 막고 있나”로 시작하려 합니다. 저희가 교육장과 닥터세션, 구축 현장에서 실제로 본 것들입니다.
국내 한 대형 손해보험사는 모바일 최적화 대시보드를 30~40개 운영하고 있습니다. 숫자만 보면 성공 사례입니다. 그런데 실제 조회수를 열어보면 편차가 극심합니다. 어떤 대시보드는 매일 열리고, 어떤 대시보드는 몇 달째 아무도 열지 않습니다.
원인은 콘텐츠 품질이 아니었습니다. 현업이 직접 데이터를 올려야 갱신되는 구조였습니다. 담당자가 바쁜 주에 업로드를 한 번 건너뛰면, 사용자는 낡은 숫자를 보게 됩니다. 낡은 숫자를 두 번 본 사용자는 세 번째부터 그 대시보드를 열지 않습니다.
사람의 성실함에 갱신을 걸어두면, 그 대시보드의 수명은 담당자의 바쁜 주까지입니다.
가장 흔하고, 가장 과소평가되는 원인입니다.
· 한 금융사에서는 “로딩이 오래 걸려 답답하다”는 이유로 사용자가 이탈했습니다.
· 한 대형 플랫폼 기업에서는 필터가 수십 개 달리고 하단에 대형 표가 붙은 구조 탓에 조회가 눈에 띄게 느려졌고, 광고 조직에서는 추출 쿼리가 4시간을 넘겨 세션이 끊기는 일까지 벌어졌습니다.
여기서 중요한 건, 이게 사용자 태도의 문제로 오해되기 쉽다는 점입니다. “현업이 데이터를 안 본다”고 보고되지만, 실제로는 못 보고 있는 것입니다. 3초와 30초 사이 어딘가에서 조직의 데이터 문화가 조용히 죽습니다.
최근 한 제조사에서 창고 대시보드를 함께 뜯어본 일이 있습니다. 현업의 호소는 “단수를 여러 개 선택해도 합산이 안 된다”였습니다.
들여다보니 합산이 안 되는 게 아니었습니다. 저장 위치를 식별하는 키 안에 단수 값이 이미 들어가 있어서, 같은 자리에 사각형이 단수 개수만큼 완전히 겹쳐 그려지고 있었습니다. 맨 위 하나만 보였던 겁니다.
같은 회사의 다른 데이터에서는 도착지가 ‘국가,도시’ 한 칸에 묶여 있었고, 거점 이름의 명명 규칙이 중간에 어긋나 있었습니다.
진단이 틀리면 처방도 틀립니다. 데이터를 더 모아도 이 문제는 해결되지 않습니다.
초기 구축은 외부 파트너가, 이후 운영은 현업이 맡는 구조가 일반적입니다. 문제는 인수인계 시점에 “어떻게 만들었는가”는 넘어가지만 “왜 그렇게 만들었는가”는 넘어가지 않는다는 점입니다.
실제로 저희가 초기 개발했던 한 탐지 대시보드는, 인수인계 이후 담당자가 유지보수에 진입장벽을 느꼈습니다. 수정할 수 없는 대시보드는 조직의 질문이 바뀌는 순간 사용이 멈춥니다. 그리고 조직의 질문은 반드시 바뀝니다.
여기에 접근 정책이 겹치면 동선이 완전히 끊깁니다. 보안상 다운로드가 막혀 있는 환경이라면, 그 제약을 전제로 대시보드를 설계해야 합니다. “내려받아서 보시면 됩니다”가 통하지 않는 조직에서, 화면 안에서 답이 끝나지 않는 대시보드는 쓰이지 않습니다.
가장 자주 마주치는 간극입니다. 한 기업의 교육 담당자는 이렇게 말했습니다. “교육 참여는 많습니다. 그런데 실제로 만드는 걸 어려워합니다.”
다른 기업에서는 참가자 대부분이 “기초를 들었으니 나는 중급”이라고 생각하지만, 실제 수행 능력은 그에 못 미치는 경우가 많았습니다.
이건 학습자의 잘못이 아닙니다. 이수는 이벤트고, 활용은 습관입니다. 이벤트로 습관을 만들 수는 없습니다.
현업 밀착 지원(닥터세션)을 여러 기업에서 운영하며 반복적으로 관찰한 현상이 있습니다. 세션에 오는 사람은 대체로 이미 잘 쓰는 소수라는 것입니다.
정작 막혀 있는 사람은 오지 않습니다. 무엇을 물어야 할지 모르고, 질문 자체가 실력 노출로 느껴지기 때문입니다.
지원 제도를 열어두는 것만으로는 부족합니다. 막힌 사람을 데이터로 찾아내서 먼저 찾아가는 설계가 없으면, 지원은 격차를 줄이는 게 아니라 벌립니다.
한 기업의 담당자가 남긴 말이 이번 편지를 쓰게 된 계기였습니다.
정확한 문제 제기라고 생각합니다. 접속 수는 활용의 대리 지표일 뿐, 활용 그 자체가 아닙니다. 매일 열지만 아무것도 바꾸지 않는 대시보드가 있고, 분기에 한 번 열리지만 예산을 움직이는 대시보드가 있습니다.
여기에 조직 구조가 겹칩니다. 카테고리마다 담당 팀이 다르고 실적 관리가 분리된 조직에서는, 대시보드도 조직 경계에서 끊깁니다. 비교가 빠진 대시보드는 현황판이지 의사결정 도구가 아닙니다.
저희 팀이 고객사와 첫 미팅에서 반드시 던지는 세 문장이 있습니다. 데이터 이야기를 시작하기 전에 먼저 합의하는 문장들입니다.
“데이터를 보고 싶다”와 “결정을 못 하고 있다”는 다릅니다.
후자만이 요건이 됩니다.
주 1회 결정에 실시간 대시보드는 과잉입니다.
주기가 설계를 정합니다.
답이 안 나오면 그건 대시보드가 아니라 리포트입니다.
만들 필요가 없습니다.
이 세 문장을 통과하지 못하는 요구사항은, 만들어도 안 쓰입니다. 저희 경험상 예외가 거의 없었습니다.
거창한 로드맵 말고, 다음 주에 실제로 할 수 있는 것부터 적었습니다.
가장 안 열리는 5개를 뽑아 봅니다
— 느려서 / 낡아서 / 못 고쳐서 / 질문이 바뀌어서
여기가 1순위 개선 대상입니다
자주 보는 지표 3개만 남긴 경량 버전을 따로 만듭니다
한 달간 조회수를 비교합니다
4번은 실제로 효과가 확인된 방식입니다. 앞서 언급한 손해보험사도 자주 보는 지표만 추린 모바일형 대시보드로 시작해 확산에 성공했습니다. 무거운 것을 고치는 것보다, 가벼운 것을 새로 만드는 편이 대체로 빠릅니다.
자가 진단 10문항
“예”가 6개 이상이면 정리가 먼저입니다
1. 우리 팀 대시보드 중 갱신이 사람의 수작업에 걸린 것이 있다
2. 로딩이 10초를 넘는 대시보드가 있다
3. 만든 사람이 퇴사하거나 이동하면 고칠 수 없는 대시보드가 있다
4. 같은 지표를 팀마다 다르게 계산하고 있다
5. 대시보드를 이벤트가 있을 때마다 새로 만들고 있다
6. 교육 이수자는 많은데 실제 제작자는 소수다
7. 지원 세션에 오는 사람이 늘 같은 사람이다
8. 활용도를 접속 수 말고는 설명할 방법이 없다
9. 다른 팀 숫자와 나란히 비교할 수 있는 화면이 없다
10. “이 화면을 보고 무엇이 달라졌나”에 최근 사례를 대지 못한다
마무리 — 정직한 한 마디
올해 현장에서 부쩍 늘어난 질문이 있습니다. “AI가 이걸 다 해결해주지 않나요?”
절반은 맞습니다. 저희도 데이터를 만들고 긁고 자동화하는 앞단에서 AI를 매일 씁니다. 다만 한 고객사 담당자가 정확하게 짚었습니다. “AI는 틀을 빠르게 잡아줍니다. 중간에 비는 부분을 어떻게 메우는지가 관건입니다.”
동의합니다. 그리고 이번 편지에서 다룬 일곱 가지는 대부분 AI가 아직 못 메우는 빈칸입니다. 갱신 구조, 키 설계, 인수인계, 측정 기준 — 전부 도구가 아니라 결정의 문제이기 때문입니다.
WEBINAR · 8월 25일(화) 오후 2시
그중 앞단을 어떻게 뚫었나
Claude로 데이터를 만들고, Tableau로 보고, Slack으로 흘린 과정을 처음부터 끝까지 보여드립니다.
잘 된 것만 보여드리는 자리는 아닙니다. 3일간 막혔던 지점도 그대로 공유합니다.
다음 달에는 이 편지의 다음 칸, “쓰이는 대시보드는 무엇이 다른가”를 다룹니다.
읽어주셔서 감사합니다.
빅스데이터 AX팀 드림