교육 · 3강
어떤 데이터를 모으고 어디에 두어야 하나
데이터를 모으는 일은 쉬워 보입니다. 열 하나 더, 질문 하나 더. 문제는 나중에 옵니다. 잘못 모은 데이터를 고치는 비용은 잘못 쓴 규칙을 고치는 비용보다 훨씬 큽니다. 규칙은 한 곳에 있지만 데이터는 곳곳에 쌓이기 때문입니다.
데이터를 모으는 일은 쉬워 보입니다. 열 하나 더, 질문 하나 더. 문제는 나중에 옵니다. 잘못 모은 데이터를 고치는 비용은 잘못 쓴 규칙을 고치는 비용보다 훨씬 큽니다. 규칙은 한 곳에 있지만 데이터는 곳곳에 쌓이기 때문입니다.
규칙을 바꾸면 그 효과는 그 순간부터 시작됩니다. 항목을 바꾸면 과거에 모은 기록은 모두 옛 모양 그대로 남습니다. 이제 모양이 둘이 되고, 보고서는 둘 다 세어야 합니다. 기록 수가 늘수록 이 구분 자체가 하나의 일이 됩니다.
가장 흔한 실수는 셋입니다. 아무도 쓰지 않을 항목을 모으는 것, 같은 고객이 여러 줄로 흩어지게 두는 것, 항목 이름이 시간이 지나며 바뀌게 두는 것. 셋 다 처음에는 해롭지 않아 보이다가 나중에 보고서를 망칩니다.
항목마다 질문 하나. 이 정보가 어떤 결정을 바꿀 것인가. 답이 없으면 그 항목도 필요 없습니다. 모으기만 하고 쓰지 않는 데이터는 채우는 부담과 보관 책임을 함께 가져옵니다.
같은 사람이 다른 경로로 쓸 때마다 새 줄이 열리면 고객 수가 실제보다 커 보입니다. 사람을 알아보는 고정 항목을 정하고 기록이 그 항목을 기준으로 갱신되게 하세요.
열 이름을 바꾸면 그 이름을 읽는 모든 자리에서 조용히 빈 값이 돌아올 수 있습니다. 이름은 한 번 정하고 두세요. 바꿔야 한다면 읽는 자리의 목록부터 뽑으세요.
모으는 일만큼 중요한 두 번째 질문입니다. 어느 시스템이 데이터를 쥐고 있는가, 누가 닿을 수 있는가, 얼마나 오래 두는가, 지워달라고 하면 어떻게 지우는가. 이 네 가지 답이 적혀 있지 않다면 데이터를 모으기는 했으나 책임지지는 않은 것입니다.
법적인 면은 따로 쓴 글에서 다뤘습니다. AI와 개인정보 보호: 데이터는 어디로 가는가. 이 강은 무엇을 모을지를 보고, 그 글은 모은 것이 어디에 놓이는지를 봅니다. 한 질문의 두 얼굴입니다.
모으고 계신 항목들이 제 몫을 하는지 함께 살펴볼 수 있습니다. 연락 주시면 됩니다.