이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
비시스템 영역의 업무 지식을 발굴한 경험은 인턴 기간에 현업 팀원들의 업무 방식을 관찰하고 기록하면서, 시스템에 남지 않는 암묵적 지식을 문서화하는 작업을 보조한 것이 있습니다. 담당자만 알고 있는 처리 기준이나 예외 케이스가 시스템 데이터에는 반영되지 않지만, 실제 업무에 큰 영향을 줍니다. 이런 지식을 인터뷰와 관찰로 발굴해 정리하면 업무 매뉴얼과 시스템 개선 요구사항의 기반이 됩니다. 다크 데이터는 수집은 됐지만 분석에 활용되지 않는 데이터를 뜻합니다.
이메일·메모·비정형 파일에 담긴 정보가 여기에 해당하고, 이를 구조화하면 새로운 인사이트를 만들 수 있습니다. 보이지 않는 곳의 지식이 오히려 조직의 핵심 자산이 되는 경우가 많습니다. 이 경험에서 데이터보다 맥락이 더 중요할 때가 있다는 것을 배웠습니다.
비시스템 영역의 다크 데이터를 찾을 때 어디에 있을지 먼저 가설을 세우는 것이 시작이었습니다. 시스템에 기록되지 않지만 업무에 영향을 주는 정보가 어디에 쌓이는지를 먼저 생각했습니다. 담당자들이 자주 쓰는 개인 엑셀 파일, 채팅 로그, 이메일 스레드가 다크 데이터의 주요 위치라는 가설을 세웠습니다.
그 가설을 바탕으로 인터뷰를 구조화하면 처음부터 모든 것을 물어보는 것보다 훨씬 핵심적인 정보를 빠르게 찾았습니다. 암묵지가 어디에 있는지를 먼저 가설로 좁혀야 발굴 작업이 효율적이 됩니다. 어디를 볼지 먼저 가설로 좁히는 것이 다크 데이터 발굴의 출발점입니다.
발굴한 업무 지식이 실제로 쓸모 있으려면 활용 가능한 형태로 구조화되어야 합니다. 담당자 인터뷰로 암묵지를 수집하고, 그것을 기준에 따라 분류해 문서로 정리했습니다. 그 결과물이 처음에는 팀 내 온보딩 자료로 쓰였고, 이후에는 시스템 개선 요구사항의 근거 자료가 됐습니다.
가시적인 결과물이 생기면서 비시스템 지식을 발굴하는 작업 자체에 팀의 신뢰가 생겼습니다. 활용 가능한 문서로 전환됐을 때 비로소 데이터 발굴의 가치가 측정됩니다. 발굴에서 활용까지 연결하는 것이 다크 데이터 작업의 마무리입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 사업기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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