데이터 관측 방법론: 읽기 vs 관측

데이터를 본다는 것은 타임라인에 찍힌 점들을 눈으로 따라가는 것이 아닙니다. 그것은 **‘읽기(Reading)‘**에 불과합니다. 진정한 데이터 분석은 현상의 이면에 있는 구조와 맥락을 파악하는 **‘관측(Observation)‘**이어야 합니다.

읽기(Reading)의 한계

• 표면적 해석: 수치의 변화만 볼 뿐, 그 원인을 보지 못합니다.
• 후행적 대응: 일이 터지고 나서야 “아, 수치가 떨어졌네”라고 반응합니다.
• 노이즈 취약성: 일시적인 변동을 추세로 오판하기 쉽습니다.

관측(Observation)의 조건

관측은 가설을 전제로 합니다. “만약 시스템이 정상이라면 데이터는 이러해야 한다”는 기준선(Baseline)이 있어야 비로소 이상 징후를 감지할 수 있습니다.

Outlier Radar 서비스는 바로 이 철학에서 시작되었습니다. 단순히 값이 튀었다고 알림을 보내는 것이 아니라, 과거의 패턴과 맥락을 학습한 모델이 “이것은 평소와 다르다”라고 판단할 때만 신호를 보냅니다.

맥락(Context)의 힘

데이터 100은 그 자체로는 아무 의미가 없습니다. 어제 50이었다면 급증한 것이고, 어제 200이었다면 반토막 난 것입니다. 더 나아가, 경쟁사가 500을 찍고 있을 때의 100은 초라하지만, 시장 전체가 침체기일 때의 100은 선방한 것일 수 있습니다.

시스템 설계자는 데이터를 있는 그대로 보여주는 것에 그치지 말고, 사용자가 올바른 맥락 안에서 데이터를 관측할 수 있도록 인터페이스를 제공해야 합니다.