엔지니어링에 Overengineering이 있다면, 분석에는 Overanalysis가 있다

엔지니어링에 Overengineering이 있다면, 데이터 분석에는 Overanalysis가 있다.

개발 업계에서는 "Don't overengineer"라는 말이 있다. 해결해야 할 문제의 본질보다 솔루션의 복잡도가 불필요하게 높아지는 것을 경계하라는 뜻이다. 이 원칙은 데이터 분석에서도 동일하게 적용된다.

분석가들은 종종 가장 트렌디한 SOTA 모델과 인과추론 등 고급 통계 기법에 집중한다. 복잡한 접근 방식이 더 깊이 있는 인사이트를 도출할 것이라는 믿음 때문이다. 하지만 실무에서 발생하는 비효율은 대부분 이런 Overanalysis에서 비롯된다.

예를 들어, 마케팅 고객 타겟팅 고도화를 위해 K-Means, DBSCAN과 같은 비지도 학습 모델을 먼저 시도했다고 가정해 보자. 그런데 사후 분석을 해보니 고차원 연산을 통해 분류해 낸 'Cluster 1번'이 사실은 '최근 3개월 내 5만 원 이상 구매'라는 단순한 조건으로 추출한 집단과 90% 이상 일치했다.

이처럼 사후 분석을 하다 보면 복잡한 알고리즘이 도출한 군집이 의외로 Rule-based로 설명되는 경우가 빈번하다. 이는 단순한 로직으로 충분히 검증 가능한 결과를 얻기 위해 불필요하게 높은 분석 비용과 시간을 지불한 대표적인 비효율 사례다.

유능한 분석가는 복잡한 문제일수록 가장 단순한 방법으로 baseline부터 세운다. 단순한 로직과 비교해 고도화된 모델이 압도적인 성과를 내지 못한다면 그 복잡함을 굳이 감수할 필요가 없기 때문이다.

데이터 분석의 본질은 화려한 기법을 뽐내는 것이 아니라, 가장 효율적인 방법으로 답을 찾는 '문제 해결' 그 자체다.