데이터 기반 의사결정을 하는 회사에게 데이터 거버넌스는 필수입니다

회사에 쌓이는 데이터는 정말 많고, 형태도 다양하고, 그 중요성은 점차 높아지고 있습니다.

그래서 조직 내에서도 데이터를 잘 다루고 환경을 만드는 팀이 따로 필요할 때가 있답니다. 그 중에서도 원티드랩은 데이터가 잘 흐르게 만드는 조직으로 유명하죠!

그로우앤베터에서 진행할 “데이터드리븐 리더 실전”의 리더님들이자, 원티드랩의 데이터 팀이신 성여운 리더님과 최자연 리더님을 모셔, 그로우앤베터 구디가 함께 이야기를 나누었습니다. 보다 생생하게 나누었던 이야기, 지금 보시겠어요?

그로우앤베터 구디(이하 ‘구디‘) : 안녕하세요, 여운 님!😊 우선 간단한 자기 소개 부탁드립니다!

성여운(이하 ‘여운’) : 안녕하세요, 저는 2019년에 원티드랩에 합류해 현재까지 데이터 팀장을 맡고 있는 성여운입니다. 2019년 당시에는 40명 남짓한 회사에서 분석가 1분, 엔지니어 1분과 함께 팀빌딩을 시작했고, 지금은 180명 규모 회사에서 분석가 4분, 엔지니어 2분, 거버넌스 매니저 1분으로 구성된 데이터팀이 되었습니다.

구디 : 와우! 반갑습니다. 😄 자연 님도 소개 부탁드려요~

최자연(이하 ‘자연’) : 안녕하세요! 저는 원티드랩에서 데이터 거버넌스 매니저를 담당하고있는 최자연입니다. 거버넌스 매니저로 일하기 전에는 스타트업 데이터 분석가로서 PO, 그로스, CX, 엔지니어, 사업개발 부분의 담당자 분들과 협업을 해 왔습니다. 다양한 직무의 분들과 일하다 보니, 여러 방면에서 데이터가 활용되기 위해 데이터 퀄리티와 기준, 정책들이 상당히 중요하다는 것을 깨달았습니다. 그래서 지금은 데이터 관리의 중요성을 공감한 원티드랩 데이터 팀에서 일하고 있어요.

구디 : 두 분의 소개만 들었는데도 원티드랩이 더 궁금해지는데요! 원티드랩은 어떤 곳인가요?

여운 : 원티드랩은 2015년에 탄생해 2021년에 코스닥에 상장한 구인/구직 플랫폼입니다. 주요 매출원은 채용 건당 부과하는 수수료이며, 이 때문에 지원 수&공고 수의 볼륨 뿐만 아니라, 효율적인 매칭 또한 중요하다는 점에서 기존의 사람인, 잡코리아 등의 구인구직 플랫폼과는 다르다고 할 수 있어요.

구디 : 그렇다면, 원티드랩의 데이터 조직만이 가지고 있는 특징을 간단히 말씀해주시겠어요?

여운 : 원티드랩 데이터 팀은 업계 타 조직 대비 직무 간 협업이 밀접하다는 점이 특징입니다. 분석가마다 담당 목적조직(스쿼드)이 있지만, 소속은 데이터 팀입니다. 분석가와 엔지니어, 그리고 거버넌스 매니저가 한 팀에 있기 때문에 실시간 협업이 이루어지며, 전사 차원의 데이터 로드맵을 계획하고 실천하기 유리합니다. 분석가는 사일로화 되지 않고, 엔지니어는 현업과 동떨어지지 않죠. 그리고 데이터 거버넌스 매니저가 정합성, 사용성, 보안을 관리하기 때문에 데이터팀 뿐만 아니라 전사가 데이터를 믿고 사용합니다.

자연 : 덧붙이자면, 원티드는 데이터 기반 의사결정을 중요하게 생각합니다. 회사에서는 우선순위를 정해야 할 일들이 굉장히 많은데, 이를 데이터 임팩트 기반으로 정하고 있어요. 그래서 업무를 진행하기 전 데이터 분석이 꼭 필요한, 중요한 문화로 자리잡고 있죠. 특별히 원티드랩 데이터 팀은 본인이 팀과 회사에 필요하다고 생각되는 근거가 있는 일이라면 주도적으로 리더십을 가지고 일할 수 있는 곳입니다. 팀원 모두가 성장하고자 하는 열정을 가지고 있어서 동료들과 함께 성장할 수 있어요.

구디 : 그러고 보니 아까 데이터 거버넌스라는 말씀을 많이 해주시는데, “데이터 거버넌스"란 무엇이고, 그 중요성에 대해 말씀해주실 수 있나요?

자연 : 데이터 거버넌스는 데이터의 수명 주기를 관리하는 것이라고 정의할 수 있을 것 같아요. ① 필요한 데이터를 수집하기 위해 서버 개발자 분들과 의견을 조율해야 하기도 하고, ② 구성원들이 (데이터를) 잘 사용할 수 있도록 (데이터) 마트를 만들어 유지보수해야 하고, ③ 개인정보나 보안이 필요한 데이터의 경우 정책 관리가 필요하기 때문에 (데이터 거버넌스는) 중요하죠. 현재 기업에 데이터 거버넌스 담당자가 따로 있는 곳은 많지 않지만, 회사의 자산이 되는 “데이터”를 중요하게 생각하는 조직이라면 관리가 필수적인 부분이라 생각해요. 데이터를 믿고 사용할 수 있는 환경이 마련되기 때문이죠.

여운 : 데이터가 중복으로 생성되거나, 없거나, 잘못된 경우를 분석할 때가 돼서야 발견한다면, 그 회사는 분석 환경이 완전하지 않은 겁니다. 어느 데이터가 어디에 있는 지 찾아야 한다면, 혹은 어떤 데이터가 존재하는 지 모르는 경우도 마찬가지죠. 자연 님의 내용에 첨의하자면, 데이터 거버넌스는 정부 중앙부처처럼 데이터 자체와 데이터의 활용, 보안, 업무 효율성 등을 모니터링하고 개선하는 것입니다. 창업 초기에는 눈앞에 닥친 분석을 하기 바빠 거버넌스의 중요성이 눈에 들어오지 않을 겁니다. 하지만 회사가 성장할수록, 거버넌스에 일찍이부터 투자한 효과가 빛을 발하게 됩니다. 분석가의 인당 생산성이 올라가고, 분석가-엔지니어 간 협업이 원활해져 효율성이 개선되고 인건비가 줄어들거든요. 더 나아가, 거버넌스가 정말 잘 되어있다면 전직원이 데이터 분석을 쉽게 할 수 있습니다.

" 데이터 기반 의사결정을 하는 회사에게 데이터 거버넌스는 필수입니다. "

구디 : 아까 자연 님께서 말씀하신 것처럼, 아무래도 초기 스타트업이라면 데이터 거버넌스를 위한 별도의 조직을 구성하긴 어려울텐데, 이럴 때 스타트업 분들께 전달해주실 수 있는 노하우가 있을까요?

여운 : 창업 멤버 중에 데이터 관련인이 없는 경우, 초기 스타트업은 주니어 데이터 분석가부터 채용합니다. 이사람은 당장 급한 데이터 추출을 하고, BI를 하나 둘 만들기 시작하죠. 이 때가 미래를 바꿀 수 있는 분기점입니다. 데이터 관련 업무가 주니어 한두 사람에게 집중되면, 이들은 수동적으로 업무를 쳐내기도 바빠 능동적으로 분석 기반 제안을 할 시간도 없고, (주니어라면) 의지도 생기지 않을 겁니다. 꽤 많은 회사들에서 데이터 담당자는 수동적으로 추출 또는 단순 분석하는 사람으로 남아있고, 그 외 사람들은 데이터를 만지지 않죠. 데이터 담당자가 추출에서 그치지 않고, 전직원의 데이터 활용능력을 끌어올리는 역할을 해줘야, 이후 회사는 데이터 기반 의사결정을 하는 조직으로 성장합니다. 이번에 준비했던 **데이터드리븐 리더 실전**은 초기 단계부터 전직원이 데이터 기반 의사결정을 하는 조직을 다지는 방법에 대한 것입니다.

자연 : 저도 초기 스타트업에서부터 데이터 관리와 분석을 해 온 경험이 있는데요. 조직이 꾸려져 있지 않더라도 데이터를 기반한 의사결정은 충분히 할 수 있다고 생각합니다. ‘우리가 어떤 문제를 해결하려는 목표를 가진 조직일까?’를 생각해보면, **‘어떤 데이터를 보아야 하지?’(분석기획단계) → ‘어떻게 원하는 데이터를 수집하지?’(기술적 방법 서칭단계)**하는 생각의 타래가 만들어지기 때문입니다.

구디 : 훌륭한 인사이트네요! 이번엔 좀 더 나아가서, 데이터 팀 리드로서 반드시 가져야 할 역량이 있다면 무엇이 있을까요?

자연 : 다양한 역량이 요구되겠지만, 가장 중요한 것은 뛰어난 사고력으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 갖춘 분이 데이터 팀 리드가 가져야 할 중요한 부분인 것 같아요. 수많은 데이터를 어떻게 쌓고 가공할 지 매 순간 의사결정이 필요하기 때문에 방향을 잃지 않고 해결하는 합리적인 판단이 필요하기 때문입니다. 그리고 데이터 팀이 아닌 구성원도 데이터를 활용할 수 있는 환경을 만들어주는 분이 좋은 리더이지 않을까 싶습니다.

여운 : 데이터 팀 리드 또한 다른 팀의 리드와 마찬가지로 팀원들의 에너지가 회사의 목표와 얼라인되도록 이끌어야 합니다. 분석가가 가치 창출하는 분석을 할 수 있도록 업무를 조정하고, 분석 결과가 실행으로 이어지도록 타 부서와 조율합니다. 데이터 인프라를 다루는 직무는 회사의 성장속도에 맞춰 인프라가 성장할 수 있도록 확장성 및 지속가능성을 염두에 두고 인프라가 설계되는 지를 끊임없이 체크해야 합니다. 자칫하면 눈에 잘 띄지 않는 백엔드 직무일수록, 이들이 회사에 어떻게 기여했는지를 드러내는 것도 리더의 역할이라고 생각해요.

구디 : 그렇군요! 듣다 보니, 스타트업 라운드마다 리더님들이 가져야 할 데이터 전략이 모두 다를 것이라고 생각하는데요. 그 패턴을 간단히 요약해서 말씀해주실 수 있나요?

여운 : 스타트업의 극초반엔 데이터부터 잘 남겨야 합니다. 정말 간단하지만 놓치기 쉬운 것! 즉, 유저 식별자를 남겨야 합니다. 두번째로 중요한 건 “언제"입니다. 유저가 뭔가를 했는데, 그게 “언제"였는지 모르면 훗날 데이터의 쓸모가 반감될 수 있어요.

그 다음부터 데이터를 본격적으로 활용하게 됩니다. 회사의 목표를 정량적으로 정의하고, 정확하게 모니터링해야 하죠. 그리고 “그로스"라는 것을 “해킹"하기 시작합니다. 그로스해킹이 별 거 있나요. 회사 KPI에 영향 주는 게 뭔지 밝혀내고, 그걸 하나씩 튜닝하는 것이죠. 데이터만 제대로 남고 있고, 모두가 쓸 수 있도록 상황에 맞는 인프라를 만든다면 데이터 팀 없이도 모두가 데이터 기반 그로스해킹을 할 수 있습니다.

마지막으로, 이 그로스해킹을 앞으로 모두가 계속 해나갈 수 있도록 데이터 인프라를 자동화 합니다.

구디 : 이번엔 조직적 측면에서도 궁금해요! 조직원들이 데이터를 잘 다루도록 환경을 구축하는 데에 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하시나요?

자연 : 어떤 데이터가 어디에 있는지 가이드를 만들어 주는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 현재 저의 경우에는 “데이터 카탈로그”를 엔지니어의 도움으로 만들어서 관리중인데, 분석하고 싶은 데이터의 위치와 의미를 쉽게 확인할 수 없다면 그저 생각에 그쳐버릴 수 있기 때문이에요.

" 조직원들이 데이터를 잘 다루려면, 어떤 데이터가 어디에 있는지 가이드를 만들어 주는 것이 가장 중요해요. "

구디 : 두 분 모두 좋은 답변 감사합니다! 덕분에 많은 인사이트를 얻을 수 있었습니다 ^^ 마지막으로, 데이터 조직의 리더가 되고자 하는 분들, 즉 데이터드리븐 리더 실전의 예비 수강생 분들께 하고 싶은 말이 있나요?

여운, 자연 : 사실 데이터 담당자가 없더라도 ‘데이터를 근거로 문제를 해결 해야겠다’라는 생각을 갖기 시작하는 것부터 이미 데이터 기반 의사결정이 시작되었다고 생각합니다. 데이터를 활용하고자 하는 방법과 목표는 기업과 개인마다 다르기 때문에, 어떻게 분석하고 관리할 것인가는 방법을 찾아나가면 되는 부분이죠. 강의를 통해 저의 경험을 나누고, 어떤 문제를 해결하고 싶으신지 수강생 분들의 고민을 들어보고 싶습니다!

• Interview with 성여운, 최자연

• Interviewed & Edited by Goody (김규동)