[Vizable] 데이터 실무 비즈니스 활용사례 특강 후기

https://event-us.kr/vizable/event/42532

[비저블 커리어 특강] 유니콘 스타트업 데이터 팀이 일하는 법

3월 5일 토요일,

내가 현재 활동하고 있는 데이터 시각화 커뮤니티 Vizable에서 마련해준 커리어 특강이 있었다.

 

홍보할때 유니콘 스타트업 기업이라고 하고 기업을 정확히 밝히지 않았다.

팀에서 일하는 내용을 설명해주시는거라 대외비 내용이 있을 수 있다고 하셔서 그렇게 진행한듯 하다.

하지만 눈치가 빠른 사람들은 보라보라한 색감에서 감을 잡지 않았을까 생각한다.

 

 

 

그 기업은 바로!!

 

두구두구..

 

 

마켓컬리다.

컬리 데이터농장팀 팀장님이신 노상래님이 강연을 진행해주셨다.

 

사실 이 강연 전에 비저블 멤버들이 여태껏 만든 대시보드를 소개하는 시간이 앞에 있었다.

멘토링을 참관하다보면 나날이 성장해가는 멘티분들 보면서 나도 같이 성장한다는 느낌을 받는다.

발표 들으면서 여러번 감탄했던 것 같다.

인사이트의 수준이 매우 높아서 기회가 된다면 당사자들 동의를 구하고 포스팅 하고싶은 마음이 크다.

 

아무튼!!

 

컬리 데이터팀이 하는 일을 들여다 보자.

애초에 포스팅한 이유가 특강 내용을 정리하기 위함이었으니.

 

팀장님께서 지금 데이터 농장팀에서 하고 있는 일들을 말씀해주셨다. 

데이터 팀이 하는 일을 씨 뿌리고 나무 키우고 숲을 가꾸는 일과 같다고 말씀해주셨는데 

(참고로 컬리의 데이터팀은 데이터 농장팀이라고 부른다)

 

데이터를 모아 전사적으로 관리하고 인프라를 조성하는 일은 매우 중요한 것 같다.

데이터 리터러시는 이런 환경이 조성이 되어야 가능한 일이기도 하고.

그런 의미에서 데이터 팀을 농장이라고 지은 건 너무 공감이 된다.

컬리의 이미지와도 맞는듯.

 

 

경험했던 일들을 위트있게 설명해주셔서 좋았다.

전사의 데이터 리터러시 문화를 만들기위해 부단히 노력해 오신 것들이 느껴졌다. 

 

 

분석가가 비즈니스를 이해해야 하는건 필수적인 소양으로 느낀다.

분석으로 끝내는게 아니라 비즈니스 임팩트를 줄 수 있는 분석가가 되어야 한다는 걸 다시한번 느꼈다.

 

분석했다고 끝내는게 아니라 분석한 결과물(대시보드, 모델링)을 잘 관리하는 것도 중요하다.

현업에서 잘 쓸 수 있도록 지원해야하고 셀프 분석이 가능하게끔 지원해야 한다는 말씀도 하셨다.

 

사용자를 고려한 대시보드를 설계할때,

KPI 지표 하나를 보더라도 부서마다 의미가 다를 수 있으니

전사의 모든 구성원이 얼라인된 지표를 공유하는 데이터 문화를 조성하는 것이 중요하다고 한다.

 

 

중간 중간 사전에 들어온 질문이나 발표에 대해 궁금한 점들을 물어보는 시간이 있었다.

기억나는 Q&A 몇 가지 적어본다.

 

Q. 친환경 포장재로 제품을 포장하는 것과 같은 의사결정은 어떻게 이루어질 수 있을까?

 

A. 고객의 의사를 알 수 있는 VoC 데이터나 Q&A를 분석한다.

데이터 농장팀은 이러한 raw데이터를 카테고리별로 정리한다. 또 이를 해결했는지를 관리한다.

 

구체적으로 예를 들면,

저번에 결제가 안돼더라. 조금 짜증남. 그런데 토마토는 맛있어요. 이런 VoC를 카테고리별로 정리해서 각각의 부서에 뿌려준다고 한다. 결제가 안되는건 결제팀에 보내는 식으로 체계화되어 있다. 친환경 포장재를 도입한 것도 고객의 VoC로부터 도출된 결과물이라고 볼 수 있다.

 

이런 문화를 갖고 있으니 고객 만족도가 높을 수 밖에.

고객의 목소리를 듣고 이를 서비스에 반영하는 시스템이 매우 중요하다고 느꼈다. 

 

Q. 현업에서 대시보드를 만들어달라는 요청이 들어왔다. 어떻게 커뮤니케이션하는지 궁금하다. 애로사항은 없을까?

 

A. 데이터 농장팀은 거의 모든 부서와 커뮤니케이션 한다. 

애로사항은 분석 요청에 빠져있는 내용이 있거나 의사 결정이 필요한 부분이 있다는 점이다.

 

그래서 기존에 이런 제품이 있는지 사전에 확인해야하고 윗라인과 사전에 조율이 된 내용인지 확인해야 한다.

그래야 만들었는데 또 만들어야 하거나 안쓰거나 잘못된 것을 만드는 일을 사전에 방지할 수 있다.

이런 프로세스들이 체계적으로 잡혀있는 편이다. 

 

사실 당연한 것들이라고 생각할 수 있지만

이런 부분들이 체계적으로 정리가 되어있고 아닌것은 정말 큰 차이를 보인다.

삽질을 미연에 방지하는 빛과 소금같은 시스템!!

 

전체적으로 느낀점

 

강연을 듣고 컬리 데이터팀에서 일해보고 싶다는 생각이 들었다.

이런 조직이라면 재밌게 일할 수 있겠다는 생각이 들었다. 

 

나는 풀무원에서 VoC데이터 분석하고 SCM 혁신과제를 수행한 경험이 있다.

그 경험은 컬리에도 충분히 적용 가능하다고 생각한다.

 

커뮤니케이션 관련해서는 하고 싶은 말이 많다.

조직에 빅데이터 분석팀이 존재했지만, 현업 부서에서 데이터 분석가를 따로 뽑은건 커뮤니케이션의 어려움으로 인한 문제라고 생각한다. 실제로 빅데이터팀과 일할 때 많은 애로사항이 있었다. 접근가능한 DB가 제한되어 있어 답답한 경우가 많았다. 하루면 될일을 1 2주 지연이 발생되는 경우도 있었고 현업에서 데이터를 잘 모른다고 생각하고 갑질 아닌 갑질을 하는 상황이 당시에는 이해하기 어려웠다.

 

현업에서 하는 일들을 이해하는데 많은 시간을 쏟았다.

팀장님의 도움으로 음성공장 견학가서 라인에서 바로바로 생산되는 따끈한 두부를 맛보기도 했고

차디찬 물류창고에서 제품들이 트럭에 실려 배송되는 것도 볼 수 있었다.

그런 점에서 현장을 알아야 데이터 분석의 가치를 안다는 팀장님의 말씀에 충분히 공감한다.

 

운이 좋게 재밌는 프로젝트를 경험했었고 현업의 입장에서 분석을 진행하고 데이터팀과 커뮤니케이션한 경험은 잊지 못할 기억이다. 그 과정에서 좌절을 경험하기도 했었지만 이제는 마음이 맞는 동료들과 이런 문제들을 해결하고 싶다.