영화 <머니볼>은 야구팀 구성과 선수 선발 과정에서 데이터를 활용하는 이야기다. 하지만 지금은 데이터 활용 범위가 훨씬 넓어졌다. 선수 선발뿐 아니라, 매일의 훈련 강도를 조절하고 부상을 예방하며 경기 전략을 세우는 과정까지 데이터가 활용된다. 대표 서비스로 TrainingPeaks, Strava 등이 있다.

최근 스포츠 데이터 분석 서비스를 기획하면서 이 시장을 깊게 들여다볼 기회가 있었다. 조사할수록 스포츠는 데이터가 가장 강력한 힘을 발휘하는 분야 중 하나라는 생각이 들었다. IT 업계에서 익숙하게 들어왔던 ‘Data-Driven Decision Making’ 방식이 스포츠에서는 이미 일상이 되어 있었기 때문이다. 운동선수는 매일 훈련하고, 매일 데이터를 생성한다. 훈련 강도를 잘못 조절하면 경기력 저하나 부상으로 이어질 수 있기 때문에 데이터 기반 의사결정의 필요성이 매우 크다. 이렇듯 분석 니즈가 확실하기 때문인지 분석 대시보드는 필요한 지표만 명확하게 보여주고, 훈련 계획과 실제 수행 결과를 한 화면에서 비교할 수 있도록 설계되어 있었다. 특히 흥미로웠던 것은 데이터를 분석하는 데서 끝나지 않았다는 점이다. 코치들은 자신의 훈련 프로그램을 마켓플레이스를 통해 판매하고, 선수들은 데이터를 기반으로 자신에게 맞는 프로그램을 선택한다. 데이터가 하나의 서비스이자 비즈니스 생태계로 이어지고 있었다.

이번 프로젝트를 통해 스포츠 데이터가 훈련과 코칭, 선수 관리, 비즈니스까지 이어질 수 있다는 점을 알게 되었다. 한때 게임 로그를 분석해 왔던 사람으로서, 스포츠 데이터는 선수들로부터 나오는 1차 행동 로그 데이터이기에 매력적이기도 하다. 이 데이터들을 시점에 맞춰 합치고 가공하며 더 해석할 수 있게 만드는 것이 재미있었다.

과거에는 데이터를 통해 게임 운영자의 의사결정을 지원했다. 이번엔 그 대상이 선수와 코치로 바뀌었을 뿐, 본질은 같다는 생각이 들었다. 결국 내가 좋아하는 일은 데이터를 의사결정에 도움이 되는 형태로 만드는 일이라는 것을 다시 한번 느꼈다.

스포츠는 데이터가 가장 빠르게 의사결정으로 이어지는 산업이었다. 앞으로도 그 연결을 만드는 프로젝트를 계속 해보고 싶다.