Raw data

업무상 느끼는 것이지만 종종 주장하는 말이 있다.

'Raw data'에 많이 노출되어라

컴퓨터 바이러스 엔진을 만드는 개발자가 신종 바이러스를 샘플을 접하지 않고, 그간의 샘플 혹은 분석 자료만 가지고 만든다면, 그 엔진이 가지고 있는 한계는 어떤 단계에서 멈추기 마련이다. (종종 개발 일정이나 그 위험성 때문에 신종 샘플을 분석하는 일은 개발과 분리된 팀에서 진행된다) 고객들의 행동을 분석해 제품에 반영하는 절차를 갖는 개발사에서도 고객을 만나는 일과 개발자가 분리되어 있기 때문에 시장의 목소리를 정리하고 우선순위를 정하는 사람과 실제 제품을 만드는 개발자가 분리되어 있다면, 최종 산출물의 경쟁력이 어떤 수준에서 아쉬울 때가 있다.

'Raw data'로부터 최종 산출물까지의 종합적 사고 대신 누군가의 판단이나 실행에 의존하게 되는 경우로 개발이 되는 것보다 Start up에서는 그 단계가 압축된 경우가 많으므로 더 좋은 구현이 나올 가능성이 크다. 큰 회사에서도 'Raw data'로부터 안목을 기르고 개발 방향을 정하거나 개발의 우선순위를 결정하는 부분에 참여한 개발자가 시간이 지나면 중요한 위치에 올라갈 가능성이 더 크다.

생명체가 환경에 적응하고 적응한 변이들이 축적되어 복잡한 유기체로 발전해 온 원리가 위와 크게 다르지 않다. 그렇게 복잡하게 발전한 결과로서의 인간을 생각해 보자. 인간은 추상화의 능력에서 다른 종을 앞선다. 추상화와 미래에 대한 시뮬레이션으로 위험을 최소화하는 능력을 길러왔다. 일차적인 감각기관은 다른 생명체들과 마찬가지로 자연계로부터 얻을 수 있는 데이터들이다. 그 기반위에 종합하여 패턴을 발견하는 추상적인 감각이 길러진 사람이 더 잘 살아 남는 것이다.

맛에 대한 것도, 소리에 대한 것도, 시장에 대한 것도, 기술에 대한 것도 인간에게는 같은 방식으로 동작하는 전문성이 있다.