요즘 우리는 '빅데이터'라는 말을 매일 듣는다. 수천만 명의 구매 기록이나 검색어 순위 같은 방대한 데이터가 세상을 바꾼다고 한다.

하지만 거대한 데이터의 파도 속에서 정작 중요한 단서를 놓치는 경우가 있다. 이때 필요한 것이 바로 '스몰 데이터'이다. 빅데이터가 '거대한 숲'을 보여준다면, 스몰 데이터는 '나무 한 그루'의 상태를 자세히 보여주는 돋보기와 같다.

빅데이터는 우리에게 '무엇'이 일어났는지 알려준다. 예를 들어 특정 운동화의 판매량이 갑자기 줄었다는 사실을 알려주는 식이다. 하지만 '왜' 줄었는지는 명확히 말해주지 않는다.

이때 데이터 분석가는 고객의 일상을 직접 관찰하는 스몰 데이터를 수집한다. 관찰 결과, 운동화 끈이 너무 잘 풀려서 불편해하는 고객의 사소한 행동을 발견할 수 있다. 이 작은 단서 하나가 디자인을 수정하고 다시 판매량을 올리는 핵심 열쇠가 된다.

실제로 유명한 레고(LEGO) 사도 한때 위기를 겪었으나, 아이들이 낡은 운동화를 자랑스러워하는 모습이라는 스몰 데이터에서 힌트를 얻었다. 아이들은 어려운 도전을 극복하고 성취감을 느끼길 원한다는 사실을 깨닫고, 더 복잡하고 정교한 블록을 만들어 재기에 성공했다.

이처럼 숫자의 양이 많다고 해서 무조건 완벽한 정보는 아니다. 때로는 아주 작고 사소해 보이는 개인의 행동이나 습관 속에 세상을 바꿀 혁신의 씨앗이 숨어 있다.

데이터 사이언스는 단순히 컴퓨터 앞에 앉아 숫자를 돌리는 것뿐만 아니라, 사람들의 숨겨진 마음을 읽어내는 세심한 관찰력이 필요한 분야이다. 큰 흐름을 읽는 눈과 작은 디테일을 놓치지 않는 눈, 두 가지가 모두 필요하다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]