세상에 좋은 가치가 많이 있는데 그 중 하나로 측정 가능성이 있다. 측정 가능하지 않은 것은 개선할 수 없는 것이다. 빌 게이츠가 쓴 "가장 어려운 문제에 도전하다"를 읽어보면 더 좋은 설명을 볼 수 있을 것이다.

무엇이든 측정 가능하게 되면, 우리가 그동안 개발해온 각종 다양한 과학적, 공학적 기법들을 적용하여 지식을 축적하고 더 나은 방향으로 전진하는 것이 가능하다. 나는 이러한 성질이 데이터 주도적인 (data-driven) 방법이 지닌 본연의 성질이라고 생각한다. 최근 주목을 받는 데브옵스 (DevOps) 혹은 데이터 과학 (data science), 그로스 해킹 (growth hacking) 등의 분야도 측정된 데이터가 있기에 가능한 것이고 그렇기 때문에 데이터 수집에 다들 열을 올리는 것이다.

이런 데이터 주도적인 방법을 나 자신의 개선에 활용하고 싶은 욕구가 생기는 것은 자연스러운 일이다. 스티븐 울프럼의 "The Personal Analytics of My Life"는 그러한 욕구를 잘 드러내고 있다. 비록 개선과 관련된 직접적인 내용은 없지만, 이렇게 수집된 데이터가 본인에 대해 자신도 자각하지 못했던 많은 사실을 알려줄 수 있으며, 다양한 의사 결정에 큰 힘을 발휘할 수 있음은 쉽게 추측할 수 있다. 비록 위의 글의 대부분은 컴퓨터 앞에서의 활동 기록에 대한 이야기를 하고 있지만 최근에는 오프라인의 데이터를 수집하려는 시도도 많이 있다. Jawbone UP 이나 Fitbit 등의 액티비티 트래커들이 많이 시장에 생겨났고, 스마트폰의 센서를 활용한 Moves 등도 좋은 시도이다.

나 스스로도 객관적으로 자신을 바라보고 개선할 여지를 찾으려고 노력을 미약하게나마 하고 있다. 아직은 데이터 수집을 위한 방법에 여러 아쉬움이 있지만, 아마 앞으로 더 쉽게 더 다양하고 많은 데이터를 얻을 수 있게 해주는 도구들이 나올 것이다. 이러한 도구와 분석 기법의 발달이 굉장히 기대된다.