2023년 3월 회고.

What I did

• 본격적인 수익성 분석을 시작했다.
  • 우리 회사의 비즈니스 모델은 SAAS보다는 마켓플레이스 형태라고 볼 수 있다. 주요 거래 형태에 거래액 기반의 결제 수수료에서 나오고 있다. 이 과정에서 사용하고 있는 PG사나 마켓에 따라서 거래액 대비 수수료가 달라지기 때문에, 이를 취합해서 대시보드로 제공하거나 분석하는 작업을 했다.
  • 여기에 주로 나가는 서버 비용등을 차감하는 형태로 수익성 개선을 위한 방안을 마련하는 작업을 추가로 진행하고 있다. 또한 2월에 산출한 LTV 산출과 관련된 부분을 접목해서, 사용하는 비용 대비 미래의 수익성 등을 접목해서 확인할 수 있는 방법을 고도화 할 예정이다.
  • 이 과정에서 Pricing에 대한 관심을 가지게 되었다. 그 배경은 Shopify는 구독료 등을 받으면서, 다른 형태로 수익을 만들어내고 있지만, 우리 회사는 그렇지 못하기 때문이다. 다만, Shopify를 보면서 문득 '우리 회사가 구독료를 책정한다면 어떤 수준으로 하는 것이 좋을까?'라는 고민을 하게 되었고, 그러다 이런 Pricing 역시 꽤나 중요하게 연구되고 있다는 사실을 알았다. 앞으로 관심을 갖고 공부해봐야겠다.

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• 수익성 분석을 위해, 데이터 파이프라인 설계 작업을 하고 있다. Jupyter Lab을 활용해서 DB에 수집된 데이터를 Clickhouse로 적재하는 작업을 하고 있다. 이 작업을 하면서, Terminal을 활용해서 Git 프로젝트를 관리하는 법부터 예전에 막연하게 배웠던 함수를 만들고 import해서 처리하는 작업 등을 익히고 있다. 덕분에 파이썬 실력 등 분석가에게 필요한 역량이 향상됨을 느꼈다.
  • 사실 처음에는 애매한 기분이 있다. 이 일이 급하기 떄문에, 내가 데이터파이프라인 작업을 배워서 진행하는 것보단 확실히 기존 데이터 엔지니어분들이 해주는 것이 속도는 더 빠르기 때문이다. 그러나 마음을 고쳐먹게 되었다. 데이터 파이프라인 관련 업무를 해볼 수 있는 기회는 얻는 것도 쉽지 않으며, 반대로 생각하면 데이터파이프라인팀에서 쉽게 끝낼 수 있는 일들을, 내가 처리할 수 있도록 알려주는 것이 더 일이기 때문이다. 그렇기에 최대한 이 일을 성공적으로 할 수 있도록 배우는 것이 회사나 나에게 모두 이득이라고 생각했다.
  • 요즘 일을 잘하는 사람, 커뮤니케이션을 잘하는 어떤 사람인가에 대해서 생각해보게 된다. 나에게 이 파이프라인 작업을 설명해주는 회사분이 정말 대단하다고 느꼈다. 눈앞에서 terminal과 jupyter에 코드를 뚝딱뚝딱 써내려가는 것도 멋지지만, 이 작업을 상당히 간결하게 설명해줬다. 처음에 Jira의 가이드 문서를 볼 때는 너무 복잡해서 내가 이것을 하는게 맞을까 생각도 했는데, 나름대로 복잡한 과정을 꽤나 간략하게 설명해주셨다. 이 분의 설명을 듣고 나도 할 수 있겠다는 생각을 할 수 있었다. 이처럼 전문적인 작업과 지식을 그렇지 못한 사람도 이해할 수 있도록 전달하고 설명하는 사람이 뛰어난 사람이라는 것을 많이 느끼는 계기였다.
    
  • 여튼 좋은 동료들의 도움으로 처음으로 하나의 데이터 플로우를 배포하는 것에 성공했다. 할 수 있다면, 관련된 일을 더 해보면서 엔지니어링 역량도 더욱 쌓을 수 있으면 좋겠다.

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• 생각보다 분석가로 데이터의 정합성을 맞추거나, 필요한 데이터를 적재하는 것에 오랜 시간을 쏟고 있다. 가끔 데이터 커리어에 있는 사람들이, 회사에 가면 '데이터가 없거나 쓸만한 데이터가 없을 것이다' 같은 이야기를 할 때마다 홍대병 걸린 것처럼 '너무 허세 아닌가' 생각했는데 진짜다.
  • 쓸만한 데이터가 없다는 것에 여러가지 상황이 있는데, 내가 겪은 사례를 편의점 매출에 비유해서 설명해보면 다음과 같다. 유의미한 데이터 분석을 위해서는 (1)정가 기준의 상품 매출과 (2)할인 적용 금액 등이 필요하다고 가정하자. 이런 데이터가 있어야 실제 매출과 얼마나 할인을 했는지, 그래서 실제로 발생한 매출은 얼마인지 등을 볼 수 있다. 그런데 과거에 데이터 적재를 요청한 실무자가 '리포트 할 때는 정가기준이 아닌 실제로 발생한 매출이 필요하다. '실제 매출만' 적재해달라'라고 요청을 진행해서 정가 기준 매출이나 할인 적용 정보가 없는 경우다.
  • 데이터 적재를 요청하고, 정합성을 맞추는 작업은 따분함이 올 때가 많다. 그럼에도 데이터 정합성이 맞지 않으면, 부적절한 의사결정으로 이어질 수 있으며, 더 나아가 조직 구성원이 데이터 기반으로 일을 하지 않게 될 수 있기 때문에 매우 중요한 부분이다. 그래서 책임감을 가지고 진행하고 있다. 이번달에도 특정 사업부의 데이터 정합성 점검과 적재를 모두 활용가능한 수준으로 정리했고, 그 밖에 필요한 데이터 수집도 모두 끝낼 수 있었다.이번달에 부족했던 것은 업무 방향성에 대한 큰 그림을 그리는 것이 부족했다. 사실 체력적으로 지치는 부분들이 있었기 때문에, 요청오는 업무를 쳐내기에도 많이 바빴던 것 같다. 3월에 조금 정신을 놓았으니, 4월부터는 다시 목표를 가다듬고 긴 호흡으로 진행이 필요한 일들도 문제없이 해낼 수 있도록 해야겠다.

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• 인공지능의 흐름에서 어떤 형태로 일을 기여할 수 있을지 고민하게 된다. 회사에서 최근 인공지능, 인공지능하고 연일 강조를 하고 있다. 그런 과정에서 모든 직원이 파이썬을 활용할 수 있도록 강조하고, 분석팀의 일원인 나도 파이썬 활용법을 본부 내에 소개할 수 있도록 준비하고 있다.
  • 우선 조직 내 나의 역할은 최대한 객관적으로, outside-in의 관점에서 경영상황을 보는 것이다. 또한 업계 동향 등을 지속적으로 Reporting하면서, 본부 내 사람들이 회사의 상황과 시장의 상황에 대해 균일한 감각을 갖도록 만드는 것이다. 결국 파이썬을 하고, 대시보드를 만드는 것은 자동화 될 것이며, 유의미한 정보를 만들고 전달하는 것이 나의 역할이다.
  • 나도 많은 고민을 하고 있지만, 우선은 데이터 수집의 자동화다. 회사의 경영상황과 맞물려서, 기존에 데이터 수집 등 업무 보조에 많은 도움을 주던 인력과 결별을 준비하고 있다. 따라서 데이터 분석가가 이런 데이터를 보다 적은 리소스로 확보할 수 있는 방안을 마련하는 것이 필요하다. 그런 이유에서 최근 다양한 크롤러를 개발하는 작업을 진행하고 있다. (ex. 무신사 인기브랜드 크롤러 개발하기)
  • 동시에 데이터의 품질을 관리하는 것조차 분석가의 역할이 될 것이다. 막연히 적재하는 것이 아닌, 활용가능한 형태로 데이터를 적재하는 작업이 필요할 것이다. 특히나 Garbage in Garbage out이라는 말처럼, 조직 내에서 인공지능을 활용할 수 있는 수준이 높아져도, 만약 데이터가 쓰레기라면 그렇게 유의미한 의사결정으로 이어질 수 없을 것이다. 
  • 이런 실무 역량을 토대로, 실제 가치를 창출하는 쪽으로 더욱 역할이 생겨날 것이다. 예를 들면, 서비스를 도입하기 전 타당성 평가를 하는 것부터, 앞서 말한 가격정책을 짜거나, 적정 수수료율을 산정하는 등의 역할로 업무 형태가 이동할 가능성이 매우 높다. 따라서 기술적인 역량을 쌓기 위해 투자하는 시간만큼, 비즈니스나 도메인을 위해 투자하는 시간도 늘릴 필요가 있다.

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아쉬웠던 점,
다음 분기에는?

 

• 파이썬 실력을 더욱 비약적으로 향상시키자.
  • 회사에서 파이썬에 대한 활용이 강조되고 있다. 분석가, 개발자가 아닌 머글들이 배워서 파이썬을 활용한다면, 주로 업무자동화나 데이터 분석쪽으로 활용할 가능성이 높다. 이런 변화에 따라서 조직 내 우리 팀의 역할도 이런 부분까지 커버하게 될 가능성이 높다. 다만, 아직은 내 코가 석자인 상황이다.
  • 아직은 파이썬과 관련된 질문을 주로 개발팀에서 담당하지만, 이 부분도 커버가 가능하도록 더 공부해야겠다. 최근에 <파이썬 스킬업>이라는 교재를 샀다. 퇴근 시간 이후에 이 책을 공부하면서, 더욱 높은 수준으로 향상시킬 수 있도록 해야겠다.
• 영어에 미쳐보자.
  • 요즘 이직 제안이 가끔 들어오는데, 괜찮다 싶으면 외국계인 경우가 너무 많다.
  • 당장 이직여부를 떠나서, 나중에 이직을 하는 시점에 영어가 안되면 문제가 될 수 있겠다는 생각을 한다. 영어 책도 읽고, 방송도 보고 하면서 실력을 더욱 키워보자.
• 인프런 강의를 들으면서, 웹서비스 출시하기 공부를 하고 있다.
  • 부담없이, 하나의 서비스를 만들어본다 생각하고 4월에는 꼭 도전해 볼 수 있도록 하자.

 

OKR 기준

• 브런치로 기업분석을 주제로 한 매거진을 만들었고, 월 2회 이상 발행을 하고 있다. 다만 구독자는 아직 15명으로 미비한 수준이다. 주 1회 정도로 발행하는 콘텐츠를 늘릴 수 있도록 해야겠다. (O1)
• 데이터 관련 포스팅을 50개 하는 것이 목표였는데, 12개 정도 했다. (O2-K1)
• 머신러닝을 활용한 Kaggle 대회를 참가하는 것이 목표인데, 이전에 들었던 Kaggle 관련한 복습은 아직 하지도 못하고 있다. 우선 회사 업무 중 머신러닝을 활용할 수 있는 항목이 있을지 찾아보고 시도해봐야겠다. (O2-K2)
• 체중은 72kg인데, 다이어트를 하는 것은 정말 어렵다... (O3-K1)
• 풀마라톤 출전을 위해서 유산소 운동도 다시 시작할 예정이다. 4~6월은 나이키런으로 약 150km 정도 채워보자.
• 테린이 대회를 출전하겠다는 작은 목표, 다시 도전해보자. (O3-K3)
  • 회사에서 우연히 테니스 할인 적용이 되는 곳을 찾아서, 다음달부터 주 3회를 다니게 되었다.
  • 실력을 비약적으로 늘려서, 올해 가을에는 테린이 대회에 나가보고 싶다. 사실 몇개월 한다고 나갈 수 있는 대회는 아니지만, 이렇게 하다보면 어디 동호회라도 나가볼 수 있지 않을까..?!
• 그 밖에는 책좀 많이 읽고,,, 그러자!