몇 년 전 누군가 축구를 통해 데이터 전략에 대해 많은 것을 배울 수 있다고 말했다면, 아마도 당신은 축구를 보조 벤치로 내몰고 싶었을 것입니다. 그러나 영국 프리미어 리그의 공식 통계 파트너인 Stats Perform 데이터와 스포츠가 진정으로 함께 어울린다는 것을 확인했습니다. 그리고 축구 클럽의 데이터 과제와 여러분의 조직에서 직면할 수 있는 데이터 과제 사이에는 놀랄 만큼 유사한 점이 많다는 사실도 알게 되었습니다.
따라서 데이터 전략에서 장기적인 가치를 극대화할 수 있는 축구에서 얻은 5가지 핵심 교훈을 소개합니다.
1. 사람의 해석이 없는 데이터는 숫자에 불과합니다.
축구와 비즈니스 모두에서 데이터만으로는 만병통치약이 될 수 없습니다. 데이터는 업무를 더 잘 수행하고 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 그러나 의미를 해석하고, 결과를 전달하고, 중요한 전략과 연관시키는 등 데이터로 작업할 사람은 항상 필요합니다.
축구에서는 풍부한 GPS 추적 데이터, 선수들의 경기력 통계, 부상 취약성 데이터 등을 데이터 과학자가 모두 소화 가능한 정보로 변환하지 않으면 사실상 쓸모가 없습니다. 이러한 인사이트는 감독, 코치, 의료진에게 전달되어 다음 경기에 출전할 팀을 선택하는 데 도움이 됩니다.
조직도 마찬가지입니다. 데이터를 해석하지 않으면 궁극적으로 데이터는 숫자에 불과하기 때문에 데이터를 어떻게 사용하여 고유한 목표를 달성하느냐가 관건입니다. 이는 더 나은 의사 결정을 원하든, 데이터를 사용하여 경쟁 우위를 확보하든, 고객 참여를 개선하든, 단순히 더 큰 투자 수익을 원하든 상관없이 적용됩니다.
2. 데이터를 효과적으로 사용하려면 팀의 노력이 필요합니다.
스포츠나 비즈니스에서 데이터를 효과적으로 활용하려면 적합한 인재로 팀을 구성해야 합니다. 항상 새로운 정보와 아이디어를 찾기 위해 노력하는 팀이 되면 궁극적으로 우위를 점할 수 있습니다.
현재 프리미어 리그 챔피언인 리버풀이 지난 몇 시즌 동안 거둔 성공을 예로 들어보세요. 리버풀에는 위르겐 클롭이라는 세계적 수준의 감독과 최고 수준의 선수단이 있습니다. 하지만 그 뒤에는 세계적인 수준의 연구원과 통계학자로 구성된 팀 전체가 수치를 분석하고 있습니다. 리버풀이 최고의 성적을 낼 수 있도록. 그리고 결정적으로 클롭과 데이터 팀 간의 시너지 효과도 있습니다. 클롭은 팀의 의사 결정에 데이터 과학을 통합하는 데 동참할 뿐만 아니라 이를 수용합니다.
마찬가지로, 데이터 과학자와 팀 내 전문가에 대한 적절한 투자를 통해 데이터의 어떤 영역에 집중할지, 어떻게 데이터를 가장 잘 해석할지 결정할 수 있습니다. 우선순위를 정하고 현명한 결정을 내릴 수 있어 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
이는 팬데믹 기간 동안 조직이 민첩하게 대응하고 의사 결정 시간 단축-의사 결정 주기 - 데이터에 대한 액세스뿐만 아니라 모든 데이터를 사용 가능하고 실행 가능한 인사이트로 신속하게 시각화할 수 있는 적절한 인력이 필요했습니다.
3. 훌륭한 데이터 과학과 훌륭한 리더의 매칭의 중요성
축구나 비즈니스 모두 역사적으로 항상 데이터 기반이었던 것은 아닙니다. 바비 롭슨 경이나 알렉스 퍼거슨 경과 같은 과거의 위대한 감독들의 강점은 직관과 인간 관리 능력에 있었습니다. 하지만 데이터는 우리가 더욱 현명하고 객관적으로 판단할 수 있는 기회를 제공합니다. 그렇다고 인간의 직관을 무시해야 한다는 뜻은 아닙니다. 서로 보완할 수 있습니다.
모든 데이터를 마음대로 사용할 수 있는 감독이라면, 경기가 팽팽히 맞서고 있는 상황에서 교체 벤치를 살펴보고 팀에 결정적인 우위를 점하기 위해 누구를 투입할지 결정할 때 직관에 크게 의존하게 될 것입니다. 하지만 경기 전 선수 선발과 관련해서는 데이터를 통해 특정 선수가 탈진 징후를 보이거나 잠재적인 부상 위험이 있다는 사실을 파악하여 직관으로는 절대 알 수 없는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
올바른 전략과 리더십이 있다면 직관과 뛰어난 데이터 과학을 최대한 활용할 수 있습니다. 이는 데이터를 자산으로 취급하고 반복 가능하고 공통된 방법, 관행 및 프로세스를 통해 조직 전체가 데이터를 사용하는 방법을 중심으로 전략을 정의해야 하는 비즈니스에서 특히 중요합니다. 그렇기 때문에 혁신적인 데이터 기반 기업들은 데이터 과학자뿐만 아니라 이 모든 것을 통합하고 데이터를 조직의 중심에 두는 CDO(최고 데이터 책임자)의 역할에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다.
데이터를 시각화하면 내러티브를 구축하고 복잡한 시나리오를 설명하기가 더 쉬워집니다. 예를 들어, 2019-20 시즌 케빈 데 브라위너의 놀라운 창의성을 포착할 수 있습니다.
4. 간단한 메시지와 데이터 스토리텔링의 역할
데이터를 가장 필요로 하는 사람들의 언어로 이야기해야 합니다. 축구에서는 메시지가 명확할수록 감독의 전술적 결정, 구단의 선수 투자, 선수들의 경기장 내 행동에 영향을 미칠 가능성이 높아집니다.
데이터 시각화, 즉 '데이터 스토리텔링'은 비즈니스에서도 흔히 볼 수 있는 주제이며, 특히 사용하는 데이터를 이해하는 사람이 많을수록 긍정적인 영향을 미치기 쉽다는 것을 이해하는 조직에서는 더욱 그렇습니다. 따라서 데이터 해독 능력은 그 어느 때보다 중요합니다. 클럽이나 비즈니스에서 더 많은 직원이 데이터를 즉시 이해하고 해석할 수 있다면 더 신속하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있을 것입니다.
데이터 스토리텔링은 내러티브를 통해 인사이트를 발견하는 인간의 타고난 학습 능력을 활용합니다. 이는 데이터 커뮤니티 사이에서 대화와 호기심을 불러일으키는 데 도움이 됩니다. 그러나 데이터 스토리텔러는 단순히 인사이트를 더 효과적으로 전달하는 것을 넘어, 효과적인 방법으로 인사이트를 찾고 전달하는 방법을 적극적으로 보여줌으로써 조직 전체에 데이터의 중요성을 전파하는 데 도움을 줍니다.
5. 실시간 예측 지표는 더 이상 성능만을 위한 것이 아닙니다.
이제 축구 클럽은 데이터와 AI 예측력을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있는 잘 정립된 모델을 보유하고 있습니다. 성과를 분석하는 선수와 구단 전체의 성과를 분석하는 모델을 구축했습니다. 그러나 이러한 모델은 앞으로는 정신 건강 및 웰빙. 예를 들어, 마이크로 설문조사를 통해 직원의 에너지 수준과 행복도까지 확인할 수 있습니다.
문제는 마감 기한에 대한 압박, 고용 불안, 원격 근무가 상시화되는 시대에 조직이 동일한 데이터 분석을 사용하여 사무실 스트레스를 줄일 수 있을까요? 분명 그럴 가능성이 있어 보이지만, 데이터 보안에 대한 우려가 커지는 상황과 균형을 맞춰야 할 것입니다.
다음 단계는 무엇인가요?
축구 클럽이든 다른 분야의 기업이든 동일한 원칙이 적용됩니다. 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 무엇에 초점을 맞추고 어떻게 해석할지 결정하려면 사람, 즉 좋은 사람이 필요합니다. 이러한 초점과 설정한 목표는 단기적으로 달성하고자 하는 목표에 따라 결정됩니다. 그리고 이는 장기적으로 조직의 더 큰 전략과 연결되어야 합니다.
이 문제를 제대로 해결하면 업계에 상관없이 최고의 자리에 오를 수 있습니다. 축구 경기에서의 데이터 분석에 대해 더 자세히 듣고 싶으시다면, 조직의 데이터 과제와 유사점을 찾는 데 도움이 될 것입니다. DataXpresso 팟캐스트에서 제가 출연한 내용을 확인해 보세요.
이 글은 원래 Exasol의 블로그에 게재되었습니다.
