데이터는 차트가 아니라 돈이 되야 한다/하용호/

http://www.slideshare.net/yongho/ss-52116574

역시나 늘 하용호 대표의 슬라이드는 인사이트가 강력하다.7월달에 데이터 클래스를 배운 내용들이 더러 나왔다.그 중 기억나는 것이 바로 MAB 개념인데, A/B테스트를 보완하는 개념이다.즉 A/B테스트는 200명 중 100명 100명을 뿌리고 나서 사건에 대한 판단을 하게되는데, 이때 문제점은 쓸데없는데에 100명이나 버리게 된다는 것이다. 근데 MAB는 100명 100명을 뿌리는 것이 아니라 20명씩 30명씩 뿌린 다음에 거기서 특이한 반응을 보이는 대상을 발견한 뒤 그런 식으로 뿌리는 과정에서 조차 최적화하여 원하는 결과를 얻어내는 것을 뜻한다.

아무튼,이건 과거에 배웠던 내용을 다시 한번 복습하는 것이고, 이 슬라이드에서 새로운 배울 점들은 우선 역시나 나는 내가 잘하는 것에 더욱 집중하면 되겠다라는 생각을 했다.사실 나는 데이터 분석을 활용하는 사람이 아니라 이해하는 사람이 되어야 하고 의사소통을 위한 것이지 솔루션을 위한 것이 아니라는 사실이다.그래서 context를 파악하는 것이 이런 콘텐츠를 보는 나의 주된 이유다.

가장 크게 깨달은 점은 늘 실험이 중요하다는 것이다.인간의 삶도 보면 보통 분석을 많이 하는데 실험을 안한다. 즉 분석을 하는 이유가 사실 실험을 하기 위한 건데, 이 간극이 너무나도 넓은 것이다. 즉 쉽게 말해서 계획은 졸라게 세우는데 실행은 졸라게 안한다는 것이다.액션은 갈수록 더욱 중요해지고 있다.그 이유는 사회가 데이터로 넘치게 되면서 지식이 지식으로 보존되는 '유효기간'이 굉장히 짧기 때문이다.즉 우리가 어떤 이론으로 알고 있던 것들도 사실 빨리 실행해보지 않으면 그것이 썩은 상태에서 언젠가 우리가 실험하게 되고 액션으로 옮기게 되는 것이다.그래서 늘 실험과 액션을 몸에 베이게 하여 새로운 사실들을 업데이트 해나가는 것이 좋다는 게 가장 큰 교훈이다.

그리고 스타트업을 시작할 때 데이터를 로그 남겨두는 것을 처음부터 해야겠다.로그를 남길려면 무엇을 남겨야되지? 라고 고민이 시작될 것이다.그런 것들도 잘해놓자. 무엇을 남겨둘 것인가는 한정식처럼 수많은 메뉴를 펄쳐놓는 것이 아닌, 라면 한그릇처럼 단순화하는 것이 필요하다.그리고 어떤 사실,이론이 있으면 반드시 직접 확인해보고 실험해보고 그것이 참인지 거짓인지 생각해야된다.실험으로 반드시 검증해야된다.