시스템을 붙이든 AI를 쓰든, 막히는 지점은 대체로 같습니다. 데이터가 정리돼 있지 않다는 것입니다.
그래서 「정리부터 하자」가 되는데, 여기서 대부분 멈춥니다. 대상이 너무 넓어서입니다. 어디부터가 실제 질문입니다.
#전부 정리하려고 하면 끝나지 않는다
회사에 쌓인 데이터는 몇 년치입니다. 이걸 다 손보려 하면 몇 달이 걸리고 중간에 멈춥니다.
그리고 멈춘 상태가 가장 나쁩니다. 절반 정리된 데이터는 정리 전보다 더 헷갈립니다.
그래서 기준이 필요합니다. 기준은 단순합니다. 지금 판단에 쓰이는 데이터부터.
안 쓰이는 데이터는 정리해도 아무 일도 일어나지 않습니다. 나중에 필요해지면 그때 하면 됩니다.
#「지금 무엇을 못 보는가」에서 시작한다
정리할 대상을 고르는 가장 빠른 방법은 지금 바로 답을 못 하는 질문을 적어 보는 것입니다.
「이번 달 어떤 상품이 남았나」, 「이 거래처와 작년에 얼마를 했나」, 「반품 사유 1위가 뭔가」.
답하려면 여러 파일을 열어야 하거나 사람에게 물어야 한다면, 그 데이터가 첫 대상입니다.
질문이 없으면 정리도 필요 없습니다. 질문이 우선순위를 만듭니다.
#원본이 어디인지부터 정한다
같은 정보가 여러 곳에 조금씩 다르게 있는 게 보통입니다. 엑셀, 메신저, 쇼핑몰 관리자, 누군가의 메모.
정리의 첫 단계는 고치는 게 아니라 어느 것이 원본인지 정하는 것입니다. 원본이 정해지면 나머지는 사본이 됩니다.
원본을 못 정하면 정리해도 다시 갈라집니다. 각자 자기가 아는 곳을 고치기 때문입니다.
그리고 원본은 한 곳이어야 합니다. 「기본은 여기, 예외는 저기」는 결국 두 개입니다.
원본을 정할 때 기준은 「가장 정확한 것」이 아니라 「매일 갱신되는 것」입니다. 정확해도 업데이트가 안 되는 곳은 금방 사본이 됩니다.
#형식을 먼저 통일한다
내용을 고치기 전에 형식을 맞춥니다. 날짜 표기, 금액 단위, 거래처 이름, 상품 코드.
형식이 어긋나 있으면 자동 처리가 전부 막힙니다. 사람 눈에는 같아 보이는 「(주)누크」와 「누크」가 기계에는 다른 회사입니다.
이 작업은 단순하지만 효과가 큽니다. 형식만 맞춰도 집계와 검색이 갑자기 됩니다.
그리고 앞으로 들어올 데이터에도 같은 형식을 강제해야 합니다. 안 그러면 정리한 만큼 다시 어긋납니다.
#빈칸과 중복은 남겨 두고 표시한다
정리하다 보면 비어 있거나 모순되는 데이터가 나옵니다. 여기서 추측으로 채우면 안 됩니다.
추측으로 채운 값은 시간이 지나면 사실처럼 보입니다. 그리고 그 위에서 판단이 내려집니다.
그래서 모르는 것은 모른다고 표시해 둡니다. 빈칸과 「확인 필요」는 다른 값입니다.
나중에 확인되면 채우고, 안 되면 그대로 둡니다. 비어 있는 건 문제가 아니지만 틀린 건 문제입니다.
#한 덩어리를 끝내고 다음으로 간다
여러 영역을 동시에 손대면 전부 절반에서 멈춥니다. 한 덩어리를 끝까지 하고 넘어갑니다.
끝까지의 기준은 「정리했다」가 아니라 「그 질문에 바로 답이 나온다」입니다.
답이 나오면 그 효과가 바로 보이고, 그래야 다음 덩어리를 할 힘이 생깁니다.
그리고 끝난 덩어리는 기록해 둡니다. 무엇을 어떤 규칙으로 정리했는지 적어야 다음 사람이 이어받습니다.
#도구는 마지막에 고른다
「어떤 시스템을 쓸까」를 먼저 정하면, 그 시스템에 맞춰 데이터를 억지로 밀어 넣게 됩니다.
순서는 반대입니다. 무엇을 보고 싶은지 → 어떤 데이터가 필요한지 → 그걸 다루기 좋은 도구.
초기에는 엑셀로 충분한 경우가 많습니다. 형식이 잡힌 엑셀은 나중에 어느 시스템으로든 옮겨갑니다.
형식이 안 잡힌 데이터는 어떤 비싼 시스템에 넣어도 그대로 어긋난 채 들어갑니다.
#정리는 한 번이 아니라 규칙이다
정리를 끝내도 몇 달 지나면 다시 어긋납니다. 새 데이터가 계속 들어오기 때문입니다.
그래서 마지막 단계는 입력 규칙을 정하는 것입니다. 누가, 언제, 어떤 형식으로 넣는가.
규칙이 없으면 정리는 주기적으로 반복되는 큰 작업이 되고, 반복되면 아무도 안 하게 됩니다.
정리의 목표는 깨끗한 상태가 아니라 깨끗한 상태가 유지되는 구조입니다.
이어서 읽기 → 중복과 표기가 문제의 대부분이다
