고영혁 트레저데이터 데이터사이언티스트데이터에서부터 가치를 만들어낸다고 하면 통찰, 지혜를 뽑아내는 것을 흔히들 생각한다. 본 칼럼의 처음에 이야기했듯이 통찰이 중요하지 않은 것은 아니지만 실질적인 가치를 만들기 위해서는 결국 액션이 필요하다. 그렇다면 데이터와 통찰과 액션 사이의 관계가 무엇이며 데이터 액션을 잘 하기 위해서는 어떤 관점으로 데이터와 지혜를 고려해야 하는 지 잘 이해해야 한다. 데이터가 지혜가 되는 과정을 잘 표현한 개념으로 Ackoff, R.L. 이 1989년에 이야기한 DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom, 데이터-정보-지식-지혜) 이 있다. 다음 그림은 이 개념을 도식화한 DIKW 피라미드이다.
데이터는 사실이나 자극, 상징 체계 등에서 수집될 수 있는데, 단지 어떤 형태로든 존재할 뿐이지 그 자체로는 아무 의미가 없고 가치 판단을 하는 것도 불가능하다. 정보는 어떤 처리 과정(processing)을 통해 구조화된, 즉 하나 이상의 규칙이 부여된 데이터로서, 이 규칙 자체가 하나의 의미가 된다. 이 의미는 사람에게 유용할 수도 있으나 반드시 그럴 필요는 없고 보통 누구, 무엇, 언제, 어디와 관련된 질문에 답을 제시한다. 정보들이 적절하게 모인 지식에서부터는 사람에게 유용해야 할 필요성을 지니며 보통 어떻게 관련된 질문에 구체적인 답을 제시한다. 사람에게 유용해야 하다보니 사람이 겪는 다양한 상황 즉 맥락(context)이 지식을 만들기 위한 정보의 구성에 본격적으로 관여되기 시작한다. 마지막 종착점인 지혜, 통찰은 왜(why)에 대한 답을 제시하는 성격이 강하며, 개인의 경험이 기반이 되고, 관여되는 맥락 역시 개인에게 특화된 맥락들이 중심을 이룬다. 데이터와 정보가 수집의 대상이라면 지식은 배움의 대상이고, 지혜는 배움과 실천의 대상이다. 그리고 데이터, 정보, 지식이 과거의 경험에 기반을 두고 있다면 지혜는 미래에 대응하기 위한 즉 앞으로의 액션을 위한 것이라는 차이점을 지닌다.
다음 그림을 바탕으로 구체적인 사례를 통해 DIKW 를 이해해보자.
강수량은 단지 강수측정기로 측정이 된 하나하나의 값일 뿐이며 그 자체로는 아무 의미가 없는 데이터이다. 그런데 이 데이터에 지역, 기후반복주기, 최대값 등의 규칙을 부여하여 지역별 연간 최대 강수량이라는 수치집합을 뽑아내면 이것은 정보가 된다. 이 정보들에 사람들이 사는 A마을의 특정 맥락인 지형조건, 배수시설 등의 다른 정보를 연결시키면 A마을의 수해 대책이라는 A마을 고유의 지식이 만들어진다. A마을에 살고 있는 사람들은 이 수해 대책 지식 및 다른 지식과 정보들을 활용하여 저마다의 성향과 배경이라는 개인 고유의 맥락에 따라 수해를 이겨내는 개인 고유의 생활 노하우를 터득하고 실행해 옮기는데 이것이 바로 지혜, 통찰이다.
결국 통찰은 가치 있는 액션을 하기 위한 것이고, 이런 관점의 통찰을 제대로 만들기 위해서는 즉, 데이터 액션을 잘 하기 위해서는, 개인과 개인이 처한 환경의 맥락을 다양한 관점으로 살펴보고 고려하는 것이 필요하다. 그리고 데이터-정보-지식-지혜로 진화되는 핵심인 ‘관계’가 어떤 규칙으로 표현되어야 하는지 제대로 고려해야 한다. 이러한 계층적 이해를 통해 필요한 데이터를 어떻게 확보하고 활용할 지에 대한 구체적인 시나리오가 만들어진다.
