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'카카오택시' 부르면 뒤에선 이런 일(?)이 일어난다!

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데이터 경영 시대 : ‘데이터 전문가’들, 어떻게 일하고 있나

데이터 시대가 도래했다. 언젠간 오겠지 했는데 진짜로 왔다. 그 동안 많은 사람들의 기대와 우려를 동시에 받았던 소위 데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법) 개정안이 지난 9월 발효됐다. 데이터는 '4차 산업혁명 시대의 원유'라는 칭호를 받으며 귀한 대접을 받고 있다.

코로나19는 데이터 시대로의 전환을 더욱 앞당겼다. 오프라인에서 이뤄졌던 여러 활동이 온라인 공간으로 이동하면서 더욱 많은 데이터가 쌓이고 있다. 코로나 극복을 위해 지난 7월 정부가 발표한 디지털 뉴딜에서도 데이터는 중요한 화두다.

문재인 대통령이 18일 강원 춘천시의 빅데이터 플랫폼 운영 기업인 더존비즈온 강촌캠퍼스를 찾아 직원들과 차담회를 갖고 있다. 문 대통령은 “디지털 뉴딜이 성공한다면 우리는 포스트 코로나 시대의 디지털 경제를 다른 나라보다 앞서 가서 성공할 수 있을 것”이라고 말했다.

출처춘천=전영한 기자 scoopjyh@donga.com
본격 데이터 경영 시대가 온다

실제 기업 현장에서도 데이터 기반 의사결정이 중요해지고 있다. 빠르게 변화하는 사업환경 속에서 이제는 경영자의 과거 경험과 직감만으로 중요한 결정을 내리기가 쉽지 않다. 이제 데이터는 비즈니스에서 중요한 무기가 되고 있다.

국내 대표 모빌리티 기업인 카카오모빌리티 역시 약 2450만 명 가입자를 보유한 카카오 T 플랫폼을 통해 방대한 데이터를 수집하고 있고, 이를 의사결정에 다방면으로 활용하고 있다. 택시, 대리운전, 내비게이션, 주차, 바이크 등 카카오 T의 여러 서비스가 만들어내는 시공간 데이터는 지금 이 시간에도 기존 서비스를 고도화하거나 신규 서비스를 만들어내는데 귀중한 재료가 되고 있다.

지금부터 실제 현장에서 어떤 과정을 거쳐 데이터가 수집, 분석, 활용되고 있는지 카카오모빌리티 사례를 바탕으로 간략하게 알아보겠다. 우리가 그냥 통으로 데이터 전문가라고 불렀던 사람들이 실제로는 어떻게 세분화되어 있고 각자 어떤 역할을 맡고 있는지도 함께 소개하겠다.

1. 안정적이고 효율적인 데이터 수집, 백엔드 엔지니어

모빌리티 데이터는 기본적으로 시간과 공간의 데이터다. 사용자가 서비스를 요청한 시각, 이동을 위해 출발한 시각과 도착한 시각이 GPS(Global Positioning System) 기반 공간정보와 함께 수집된다. 사용자나 차량의 기초 등록정보, 결제 정보, 앱을 통해 수집되는 이용자의 평가도 중요한 데이터 원천이다.

데이터의 수집은 백엔드 엔지니어(Backend Engineer)가 담당한다. 카카오 T의 여러 서비스에서 생성되는 데이터가 안정적이고 효율적으로 수집될 수 있도록 서버를 구축하고 관리한다. 발생한 데이터가 혁신의 원재료가 될 수 있도록 데이터 수집을 자동화하는 체계를 만드는 역할이다.

출처필자 제공
2. 데이터를 정제하고 가공한다, 데이터 엔지니어

다음은 데이터 엔지니어(Data Engineer) 차례다. 수집된 데이터는 아직 가공되지 않은 '날것'이다. 데이터 엔지니어는 원천데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하여 회사 내부의 다른 구성원들이 사용할 수 있는 형태로 바꾼다. 이 과정을 줄여서 ETL이라고도 부른다. 데이터 엔지니어에게는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하고 관리할 수 있는 능력이 필수적이다.

출처필자 제공
3. 이제부터 '본게임', 데이터 분석가・데이터 과학자

이제 데이터 분석가와 데이터 과학자가 나설 차례다. 정제된 데이터를 재료로 각종 통계적 기법과 데이터 마이닝, 머신러닝 등을 사용해 부가가치를 더한다. 사업에 필요한 여러 가설을 세우고 데이터가 이를 입증하는지 지속적으로 연구한다. 기초적인 사업실적 데이터를 관리하는 것도 이들의 일이다.

분석한 결과를 직관적으로 파악할 수 있도록 시각화하는 작업도 매우 중요하다. 특히 모빌리티 데이터는 시간적, 공간적으로 끊임없이 변화하는 정보이므로 다양한 관점에서 분석결과를 알 수 있도록 구성하는 것이 필요하다.

출처필자 제공

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4. 데이터의 최종 수요자, 사업・전략 담당자

마지막은 사업이나 전략 담당자의 몫이다. 사용자에게 더욱 좋은 서비스를 제공하고 새로운 사업기회를 발굴하기 위해 어떤 데이터를 어떤 방식으로 활용한 것인지 다양한 가설을 염두에 두고 끊임없이 탐구한다. 특이한 지표가 발생했을 땐 어떤 사건이 있었던 것인지, 문제가 되는 경우 이를 어떻게 해결한 것인지도 고민한다.

사업・전략 담당자는 데이터 분석가 및 데이터 과학자와 환상의 호흡을 보여야 한다. 수시로 의견을 주고받으며 필요한 결과물을 만들어내야 한다. 경영진이 의사결정을 할 수 있도록 분석된 결과들을 조합하고 적재적소에 배치해 기획안을 만드는 것도 이들의 역할이다.

데이터 경영의 시대, 데이터 문맹이 되지 않으려면

30여년 전에는 팀 내에서 컴퓨터를 다룰 줄 아는 사람이 한두명 밖에 없었다. 다른 사람들은 필요할 때마다 그들에게 찾아가 문서를 만들어 달라고 부탁했다. 그 때의 '컴퓨터'라는 단어 자리를 이제는 '데이터'가 대체하고 있다.

최근 간단한 분석은 데이터 분석가에게 일일이 부탁하지 않고 직접 처리하는 사람들이 많아지고 있다. 아무 것도 모르는 일반인이라 하더라도 기초적인 SQL(Structured Query Language)을 배우는데는 그렇게 오랜 시간이 걸리지 않는다. 카카오모빌리티 역시 수시로 일반 직원들을 위한 데이터 교실을 열고 있다.

데이터를 직접 만들어내는 회사가 아닌 경우 지금까지 데이터 경영을 남의 일로만 생각했을 수 있다. 그러나 데이터 3법 시행을 시작으로 이제 데이터를 거래하고 공유할 수 있는 시대가 왔다. 우리 사업을 위해 어떤 데이터가 필요하고 이를 어떤 방식으로 활용할 수 있고 또 그 가치를 얼마나 책정할 것인지를 본격적으로 고민할 시점이다. 새로운 시대에 문맹으로 남지 않으려면 지금부터라도 준비가 필요하다.

필자 소개

이재호 카카오모빌리티 디지털경제연구소장

- 카카오모빌리티 디지털경제연구소 소장
- 국가과학기술자문회의 정책조정전문위원회 위원
- 현대경제연구원 산업정책실/비즈니스컨설팅실 연구위원(전)
- 현대자동차 자동차산업연구실 연구위원(전)
- LGCNS 연구개발센터 주임연구원(전)
- 저서 <미래 시나리오 2021>, <스마트 모빌리티 사회>

인터비즈 윤현종 정리
inter-biz@naver.com

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