■김혜주 전 롯데멤버스 대표 SK텔레콤·삼성전자·신한은행 등 거친 데이터 전문가 데이터, 정부 정책·기업 사업 관리 등 의사결정 뒷받침 MLB 오클랜드, 데이터 활용해 저비용으로 최상위권 성적 AI 시대, 데이터 스토리텔링 중요도 커져... 일상과 연결해야 규제 완화도 제안... 개인정보 활용 간소화와 보안은 별개
3김혜주 전 롯데멤버스 대표는 오클랜드 애슬레틱스의 '머니볼' 사례를 들어 데이터 해석력의 중요성을 설명했습니다.
4AI 시대에는 데이터를 맥락과 함께 전달하는 '데이터 스토리텔러' 역량이 더 중요해진다고 강조했습니다.
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빅마켓 다저스 0승 4패, 저예산 구단의 데이터가 막다 🧢
돈을 쏟아부은 다저스가 4전 전패로 무너진 장면, 보셨나요? 반대로 예산이 적은 구단들이 가을야구를 지배했어요. 비결은 화려한 영입이 아니라 데이터였습니다. 오늘 레터는 그 데이터가 어떻게 승부를 가르는지 짚어봤어요.
01/ 03📉 숫자 확인부자 구단이 왜 졌을까
오타니 쇼헤이, 야마모토 요시노부 등 올스타를 모은 다저스가 내셔널리그 챔피언십에서 밀워키 브루어스에 0승 4패로 완패했어요. 아메리칸리그에서도 양키스·레드삭스 같은 고액 연봉 구단 대신 탬파베이 레이스가 챔피언십을 따냈습니다. 두 구단 모두 연봉 총액은 MLB 30개 구단 중 중하위권이에요. 김혜주 전 롯데멤버스 대표는 이를 "데이터 기반 경영"의 성과로 짚었습니다.
02/ 03🔍 실체 파악머니볼은 어떻게 통했나
2000년대 오클랜드 애슬레틱스의 데이터 야구가 그 원형이에요. 단장 빌리 빈은 다른 구단이 눈여겨보지 않던 출루율에 주목해 저평가된 선수를 모았습니다. 예산은 최하위권이었지만 2002년 아메리칸리그 역사상 최초의 20연승을 달성했어요. 김 전 대표는 "같은 데이터에서 다른 이야기를 읽어낸 사람이 이긴 것"이라고 평가했습니다. 데이터의 발생 과정과 배경까지 이해해야 진짜 해석이 가능하다는 설명이에요.
03/ 03🧩 빠진 조각AI 시대엔 뭐가 더 필요할까
AI가 분석은 해도 아직 못하는 영역이 있다고 김 전 대표는 말합니다. 문제를 정의하고, 필요한 데이터를 판단하고, 결과를 의사결정자 언어로 전달하는 역할이 그것이에요. 이걸 갖춘 사람을 그는 '데이터 스토리텔러'라고 불렀습니다. 훈련법으로는 "비 오는 날 이사하면 부자가 된다"는 속설을 전입신고 날짜와 기상청 데이터, 이사 후 소비 금액으로 검증해보는 연습을 제시했어요.
🔎 더 보기: 데이터 활용, 뭐가 막고 있나
데이터를 더 쓰려면 뭐가 바뀌어야 할까요. 김 전 대표는 복잡한 개인정보 동의 절차가 오히려 문제라고 봅니다. 동의 절차를 간소화하는 대신 보안을 강화하는 쪽이 낫다는 거예요. 금융과 건강 데이터를 결합하면 수명에 따른 의료비 관리 서비스 같은 게 나올 수 있다고도 덧붙였습니다. 💡 한 가지만 기억한다면 데이터 자체보다 중요한 건 같은 숫자에서 다른 이야기를 읽어내는 해석력이에요. 그 해석을 남에게 전달하는 능력이 AI 시대의 경쟁력이 됩니다. ✍️ 에디터 노트 데이터가 넘쳐나는 시대에 정작 부족한 건 데이터를 해석해 설명할 사람이라는 지적이에요. 그렇다면 조직은 분석 도구보다 '통역사'를 먼저 구해야 하는 걸까요. 🗳️ 투표: 당신의 선택은 직관 vs 데이터? ① 중요한 결정은 데이터로 ② 결국 직관과 경험이 더 믿을 만하다 ③ 둘 다 균형 있게 써야 한다
돈을 제일 많이 쓴 팀이 꼭 이기는 건 아니다 — 올 가을 미국 야구가 보여준 건, 어쩌면 그 반대였습니다.
같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS입니다. 2026년 10월 20일, 한 데이터 전문가와의 인터뷰를 토대로 오늘 이야기를 시작합니다.
오타니 쇼헤이, 야마모토 요시노부, 블레이크 스넬. 이름값으로만 보면 LA다저스를 이길 팀이 없어야 했습니다.
그런데 내셔널리그 챔피언십에서 다저스는 밀워키 브루어스에 네 경기를 내리 졌습니다. 한 번도 못 이기고 탈락한 겁니다. 아메리칸리그 쪽도 비슷했습니다. 뉴욕 양키스나 보스턴 레드삭스처럼 돈을 쏟아붓는 구단 대신, 탬파베이 레이스가 올라갔습니다. 연봉 총액으로 보면 서른 개 구단 중 중하위권인 팀입니다.
왜 이런 일이 벌어졌을까. 전직 롯데멤버스 대표 김혜주 씨는 이 질문에 "데이터"라는 답을 내놓습니다. 그는 SAS코리아, SK텔레콤, KT, 삼성전자, 신한은행을 거치며 데이터 분석 일을 해온 사람입니다. 최근 '클루'라는 책도 냈습니다.
그가 예로 든 건 2000년대 초반 오클랜드 애슬레틱스입니다. 영화 '머니볼'의 그 팀이죠. 당시 단장 빌리 빈은 남들이 안 보던 지표에 주목했습니다. 안타 수가 아니라 출루율, 베이스에 나가는 비율이었습니다. 득점과 가장 직접 연결되는 숫자였거든요.
시장에서 저평가된 선수들을, 이 지표 하나로 싸게 데려왔습니다. 그 결과 예산은 꼴찌권이었는데, 2002년에는 아메리칸리그 역사상 처음으로 20연승을 해냅니다. 돈 없는 팀이 돈 많은 팀을 이긴 겁니다.
김 전 대표는 이걸 이렇게 정리합니다. "같은 데이터에서 다른 이야기를 읽어낸 사람이 이긴 것"이라고요.
여기서 중요한 건, 데이터 자체가 아니라 데이터를 읽는 방식이라는 점입니다. 같은 숫자를 보고도 누군가는 안타 수만 세고, 누군가는 출루율을 봅니다. 그 차이가 성적을 가른 거죠.
이게 야구 이야기로만 끝나진 않습니다. 김 전 대표는 "스포츠 구단과 정부, 기업 등 다양한 주체가 직관적 판단보다 데이터 활용을 통한 의사결정으로 효과를 거두고 있다"고 말합니다. 조직이든 개인이든, 데이터를 다루는 능력이 경쟁력을 가른다는 겁니다.
왜 직관이 아니라 데이터여야 할까. 그의 설명은 비교적 단순합니다. 사람의 판단은 그날 컨디션이나 선입견에 흔들릴 수 있다는 겁니다. 반면 데이터는 객관적인 정보에 바탕을 두고 있어서, 더 합리적인 판단을 뒷받침할 수 있다고요.
다만 여기서 하나 짚어볼 지점이 있습니다. 데이터를 많이 가진 것과, 데이터를 잘 읽는 것은 다른 문제라는 겁니다. 다저스도 데이터를 안 썼을 리는 없습니다. 돈과 선수와 숫자를 다 갖고도 졌다는 사실은, 데이터의 양보다 해석의 질이 더 중요하다는 쪽으로 이 이야기를 밀고 갑니다.
김 전 대표는 이 해석의 능력을 '데이터 스토리텔러'라는 말로 설명합니다. 문제를 정의하고, 필요한 데이터를 고르고, 그 결과를 사람이 알아들을 말로 바꾸는 역할입니다. 그는 이 역할만큼은 "아직 AI가 대신할 수 없다"고 봅니다.
이 능력은 어떻게 기르는가. 그가 제시한 훈련법이 흥미롭습니다. 일상의 궁금한 것을 측정 가능한 데이터로 바꿔보는 연습입니다.
예로 든 게 "비 오는 날 이사하면 부자가 된다"는 속설입니다. 이사 날짜를 전입신고일로 정의하고, 그날의 기상 데이터와 이사 후 소비 데이터를 찾아 연결해보는 식입니다. 속설 하나를 검증 가능한 질문으로 바꾸는 거죠.
다만 이런 훈련도 현실의 벽에 걸립니다. 김 전 대표는 데이터 활용이 활성화되려면 규제도 함께 풀려야 한다고 말합니다. 개인정보 동의 절차가 복잡하면 이용자는 귀찮고, 기업은 데이터를 쌓기 어렵다는 겁니다.
그의 제안은 동의 절차를 간편하게 하는 대신, 보안을 강화하는 쪽입니다. 또 금융과 건강 데이터를 결합하면, 가령 수명에 맞춘 의료비 관리 같은 새로운 서비스가 나올 수 있다고도 내다봤습니다.
여기서 남는 질문이 있습니다. 데이터를 더 많이 모으고 결합하는 쪽으로 가면, 편리함과 개인정보 보호 사이의 균형은 누가, 어떻게 잡을 것인가. 이 인터뷰는 그 답까지 내놓지는 않습니다.
정리하면, 오늘 핵심은 이겁니다. 돈이 아니라 데이터를 읽는 눈이 승부를 갈랐다는 것, 그리고 그 눈은 숫자를 많이 가진 사람이 아니라 숫자에서 다른 이야기를 끌어낸 사람의 것이라는 점입니다.
