이제 대부분의 기업은 좋은 데이터가 효율적인 운영, 올바른 의사결정, 강력한 AI에 필수적이라는 사실을 알고 있다. 적어도 머리로는 말이다. 그러나 좋은 데이터를 생성하는 데 있어 사람의 역할이 얼마나 중요한지는 인식하지 못하고 있다. 실제로 많은 사람이 ‘사람’을 문제의 주요 원인으로 간주한다. 주의력 부족, 새로운 기술을 습득하기 꺼리는 태도, 자신의 일이 기술에 의해 대체될 것이라는 과도한 두려움 등을 탓하곤 한다.
이러한 태도는 필자들이 데이터에 투자함으로써 더 나은 수익을 창출하도록 기업을 돕는 과정에서 목격한 바와 맞지 않다. 실제로 필자들은 훈련, 지원, 지침이 부족함에도 데이터를 올바로 생성, 사용, 분석하기 위해 헌신하는 사람들을 목격한다. 이들은 조직의 영웅이다. 그러나 많은 관리자들은 구성원들이 데이터와 관련해 올바른 일을 하는 것을 더 어렵게 만든다. 의도적인 행동은 아니다. 대부분 무의식적으로 발생한다.
이 점은 많은 관리자들에게 자신과는 상관 없는 이야기처럼 들릴 수 있다. 결국 그들도 최선을 다하기 위해 노력하고 있으며 KPI를 달성하는 데 신경을 쓰고 상사로부터 압박을 받고 있기 때문이다. 물론 관리자가 느끼기에 팀원들은 그렇게 하지 않는다! 하지만 자세히 들여다보면 다음과 같은 사실을 알 수 있다(다음 사례들은 모두 실제 사건이거나 실제 사건을 바탕으로 한 사례다).
시나리오 1: 한 은행에서 경영진은 저임금을 받는 일선 직원들에게 그들이 입력하는 데이터가 비즈니스 운영에 얼마나 중요한지에 대한 교육을 시키지 않으려 했다. 이직률이 높다는 이유로 직원들에게 투자하기를 원하지 않았던 것이다. 그 결과 데이터 품질이 낮아졌고 후속 작업을 하는 직원들이 데이터를 수정해야 했다.
시나리오 2: 재무 부서에서 수년간 근무한 메리는 여러 부서에서 동일한 데이터를 서로 다른 방식으로 입력한 결과 부서별 공급업체 목록이 불일치한다는 사실을 발견했다. 또한 여러 부서에서 동일한 자재를 소규모로 나눠서 구매하기 때문에 조직이 조정해 대량으로 구매하면 수백만 달러를 절약할 수 있다는 사실도 알게 됐다. 하지만 그녀의 보너스는 지급 계정의 정확성에 따라 계산된다. 따라서 이 문제를 해결하려면 보상을 일부 포기하고 이 일에 근무 시간을 할당해야 한다. 그래서 지금은 이 기회에 대해 침묵을 지키고 있다.
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