오늘 아침, 편의점에서 뭔가 집어들었을 때 — 잠깐 멈추고 "왜 이걸 골랐지?" 하고 생각해보신 적 있나요?
아마 없으셨을 겁니다. 그냥 손이 먼저 갔을 거예요. 아무 이유 없이. 그냥 그게 거기 있었고, 나는 그걸 집어들었을 뿐.
그런데 그 "아무 이유 없는" 선택 하나하나를, 누군가는 전부 데이터로 보고 있습니다.
내 하루치 행동이 만들어내는 숫자들
롯데멤버스가 2025년에 발간한 '2025 엘포인트 트렌드 인사이트 보고서' 라는 게 있습니다. 쉽게 말하면, 포인트 앱을 쓰는 수천만 명의 소비 기록을 모아서 "요즘 한국 사람들이 뭘 사고, 뭘 아끼고, 어디서 돈을 쓰는지"를 분석한 보고서입니다.
여기서 나온 올해의 키워드가 'B.L.E.N.D' — 섞인다, 경계가 흐려진다는 의미입니다. 온라인과 오프라인, 일과 여가, 저가와 고가 — 예전처럼 딱 잘라 구분이 안 된다는 거예요.
근데 저는 이 단어보다 이 보고서가 만들어질 수 있다는 것 자체가 더 흥미롭습니다.
생각해보세요. 누군가 편의점에서 삼각김밥 하나 사고 포인트 적립을 눌렀습니다. 어제, 오늘, 내일. 수백만 명이 그렇게 삼각김밥을 삽니다. 그 데이터가 쌓이면? "한국 직장인 점심 단가가 얼마인지", "요즘 어떤 시간대에 간편식 소비가 느는지"가 그림처럼 보이게 됩니다.
당신의 삼각김밥 하나가, 어딘가에서 "2025년 소비 패턴 변화"라는 보고서의 한 픽셀이 되는 겁니다.
근데 이 데이터, 진짜 쓸 수 있는 건가요?
여기서 제가 요즘 꽂혀있는 문제가 있습니다.
데이터가 많다 = 인사이트가 좋다? 이게 틀렸습니다.
삼성SDS가 올해 발표한 인사이트리포트, '2026년 데이터 관리 트렌드 – 확산보다 품질과 통제' 를 보면, 지금 기업들의 화두가 완전히 바뀐 걸 알 수 있습니다. 예전엔 "데이터를 얼마나 많이 모으는가"가 경쟁력이었는데, 이제는 "그 데이터가 얼마나 정확하고 믿을 수 있는가"로 싸움의 기준이 옮겨갔습니다.
조금 어려운 말로 하면 '데이터 품질과 거버넌스' — 이걸 그냥 한 마디로 풀면 "쌓인 데이터 중에서 진짜 쓸 수 있는 것만 골라내는 능력" 입니다.
왜 이게 문제가 됐냐고요?
AI가 폭발적으로 늘어나면서, 기업들이 AI한테 데이터를 먹이기 시작했는데 — 쓰레기 데이터를 넣으면, AI도 쓰레기 결론을 내놓더라는 겁니다.
이걸 개발자들 사이에서 "Garbage In, Garbage Out(쓰레기 들어가면 쓰레기 나온다)"이라고 합니다. 아무리 AI가 똑똑해도, 먹이는 데이터가 엉터리면 결론도 엉터리라는 얘기.
찾았다! 이 패턴이 보이시나요? 데이터를 '모으는 시대'에서 '고르는 시대'로 넘어가고 있다는 것. 이게 꼭 기업만의 이야기가 아닙니다.
당신도 매일 이 실수를 하고 있습니다
지티티코리아의 '[2026년 전망] AI·빅데이터 투자 성과 가르는 10대 전략' 보고서를 보면, AI와 데이터 투자에서 실패하는 기업들의 공통점이 나옵니다. 좋은 데이터보다 많은 데이터를 선호하고, "이거 언젠간 쓰겠지"라며 검증 없이 쌓아두는 것.
근데 잠깐, 이거 어디서 많이 들어본 패턴 아닌가요?
우리도 똑같습니다.
스마트폰 건강 앱에 쌓인 걸음수 데이터. 가계부 앱에 기록된 지출 내역. 다이어리 앱에 적어놓은 습관 체크. 심지어 넷플릭스 시청 기록.
전부 '데이터'입니다. 근데 그중에서 실제로 내 행동을 바꾼 정보가 몇 개나 됩니까?
저는 한 때 건강 앱에 하루 걸음수를 매일 기록했는데, 1년 치를 쌓아놓고 정작 "나 살찐 것 같다"는 느낌을 데이터가 아니라 청바지 허리춤에서 먼저 알아챘습니다.
데이터는 있었는데, 쓰지 않았던 거죠.
그래서 내 일상에서 이게 뭔 의미야?
여기서 제가 뽑아내고 싶은 결론이 딱 하나 있습니다.
찾았다! 이 패턴이 보이시나요? — "데이터를 수집하는 것"과 "데이터로 결정하는 것"은 완전히 다른 행동입니다.
