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리틀 빅 데이터 2020(같이 달리자, 데이터 하니)
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리틀 빅 데이터 2020 컨퍼런스 발표자료. 사내에 데이터 문화 / 교육 전파에 대한 경험 공유
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리틀 빅 데이터 2020(같이 달리자, 데이터 하니)
1.
같이 달리자, 데이터
하니 박범진 (wadiz) 1 안녕하십니까, ‘같이 달리자, 데이터 하니 발표’ 를 진행하게 된 박범진 입니다.
2.
소속 : wadiz
데이터 플랫폼 팀 업무 : 데이터 추출 / 적재 / 분석 ... 자기소개 2 전 현재 크라우드 펀딩 플랫폼 wadiz의 데이터 플랫폼 팀에 소속되어 있으며, 업무로는 데이터 추출,
3.
소속 : wadiz
데이터 플랫폼 팀 업무 : 데이터 추출 / 적재 / 분석 ... 자기소개 3 적재, 분석 등 wadiz의 데이터에 관한 전반적인 업무를 담당하고 있습니다.
4.
소속 : wadiz
데이터 플랫폼 팀 업무 : 데이터 추출 / 적재 / 분석 ... 자기소개 4 회사 업무와는 별개로 인프런 / 구름 에듀 등에서 강의도 진행하고 있고...
5.
소속 : wadiz
데이터 플랫폼 팀 업무 : 데이터 추출 / 적재 / 분석 ... 자기소개 5 지금처럼 이런 컨퍼런스에서 발표를 하기도 합니다.
6.
42.195 km 이름 :
하니 직업 : 육상선수 달려라 하니 6 먼저, 이번 발표 주제인 데이터 하니를 소개하기 전에 ‘달려라 하니’를 소개해 드리겠습니다.
7.
42.195 km 이름 :
하니 직업 : 육상선수 달려라 하니 7 ‘달려라 하니’는 많은 분들이 아시다시피 만화영화의 주인공으로 직업은 육상선수 입니다.
8.
42.195 km 이름 :
하니 직업 : 육상선수 달려라 하니 8 육상선수로서의 하니의 목표는 정해진 길이, 즉 단거리 선수라면 짧게는 100m에서 마라톤 선수라면
9.
42.195 km 이름 :
하니 직업 : 육상선수 달려라 하니 9 42.195 km 라는 정해진 거리를 정해진 루트를 통해서 남들보다 빠르게 도착하는 것입니다.
10.
이름 : 데이터
하니 직업 : 데이터 분석가 데이터 데이터 하니 10 이번엔 진짜 주인공인 ‘데이터 하니’를 소개해 드리도록 하겠습니다.
11.
이름 : 데이터
하니 직업 : 데이터 분석가 데이터 데이터 하니 11 ‘데이터 하니’의 직업은 데이터 분석가 입니다.
12.
이름 : 데이터
하니 직업 : 데이터 분석가 데이터 데이터 하니 12 데이터 분석가의 목표는 데이터를 통해 회사의 성장을 이끌어 내는 것입니다.
13.
이름 : 데이터
하니 직업 : 데이터 분석가 데이터 데이터 하니 13 그럼, 데이터를 통해 어떻게 회사의 성장을 이끌수가 있을까요???
14.
이름 : 데이터
하니 직업 : 데이터 분석가 데이터 데이터 하니 14 데이터가 쌓여있으면.. 혹은 뭔가 분석을 하게 되면 회사가 알아서 성장을 하는 것일까요???
15.
데이터를 통한 기획 데이터를
통한 디자인 데이터를 통한 마케팅 회사의 성장 15 그림을 다시 그려보도록 하겠습니다.
16.
데이터를 통한 기획 데이터를
통한 디자인 데이터를 통한 마케팅 회사의 성장 16 저는 데이터 하나 만으로는 회사가 성장하기 힘들다고 생각합니다.
17.
데이터를 통한 기획 데이터를
통한 디자인 데이터를 통한 마케팅 회사의 성장 17 단지 데이터를 가지고 있는 것을 넘은 데이터를 통한 분석, 그리고 이를 통한 기획, 디자인, 마케팅 등
18.
데이터를 통한 기획 데이터를
통한 디자인 데이터를 통한 마케팅 회사의 성장 18 데이터 하나만이 아닌 다른 영역과 결합할 때 회사가 성장할 수 있다고 믿습니다.
19.
DSTS 19 아래 그림은 작년(2019년)
리틀 빅데이터에서 주최했던 행사중 하나의 제목입니다.
20.
DSTS 20 Data Science Is
A Team Sports, 이 말처럼 데이터 하니는 달려라 하니와 같은 개인 플레이가 아닌
21.
DSTS 21 농구, 축구 같은
팀 스포츠를 해야 한다고 생각합니다.
22.
너무 다른 우리 22 그러면
이런 데이터를 통한 팀플레이를 잘하기 위해서는 어떤것이 필요할까요???
23.
너무 다른 우리 23 왼쪽은
마케터(사업부)의 영역, 오른쪽은 분석가의 영역이라고 하고 대화를 한다고 가정 하겠습니다.
24.
너무 다른 우리 24 보시다시피
이렇게 서로의 배경지식에 접점이 없다면 대화하기가 굉장히 힘들것입니다.
25.
너무 다른 우리 25 오히려
자연스럽게 불협화음도 발생할 수 있구요.
26.
알게 되는 우리 26 그래서
우리는 서로를 알아가야 할 필요가 있습니다.
27.
알게 되는 우리 27 마케터는
데이터에 대한 기본 지식을 알아야 할 필요가 있고, 분석가는 반대로 마케팅의 지식을
28.
알게 되는 우리 28 알아야
서로가 잘 이야기 할 수 있을 것입니다.
29.
알게 되는 우리 29 하지만,
대화만 통한다고 일이 잘 풀릴까요???
30.
알게 되는 우리 30 저희에게는
공통적으로 바라보아야 할 데이터가 필요합니다.
31.
SQL PYTHON EXCEL 구글 스튜디오 TABLEAU REDASH 데이터 가공 31 데이터는 그림의
원석처럼 꼭꼭 숨겨져 있고, 여기저기 쌓여져 있습니다.
32.
SQL PYTHON EXCEL 구글 스튜디오 TABLEAU REDASH 데이터 가공 32 이 데이터를
우리가 원하는 형태로 보기 위해선 SQL, Python 등으로 데이터를 가공해야할 필요가
33.
SQL PYTHON EXCEL 구글 스튜디오 TABLEAU REDASH 데이터 가공 33 있고, 그것을
대시보드 등을 통해 잘 표현해야 우리가 생각하던 회사의 현 상태,
34.
SQL PYTHON EXCEL 구글 스튜디오 TABLEAU REDASH 데이터 가공 34 그리고 앞으로
나아가야 할 미래를 계획할 수 있습니다.
35.
데이터 DB 제한 SQL 미숙 테이블
구조 DATA!!! 1 2 3 데이터 추출 35 하지만, 이 과정은 여러가지의 이유로 인하여 쉽게 마케터 분들에게 전달되지 못합니다.
36.
데이터 DB 제한 SQL 미숙 테이블
구조 DATA!!! 1 2 3 데이터 추출 36 DB는 개인정보 등의 이슈로 인하여 쉽사리 열어드릴 수가 없고, 열어드린다고 하더라도 SQL을
37.
데이터 DB 제한 SQL 미숙 테이블
구조 DATA!!! 1 2 3 데이터 추출 37 배워야 하며, 배운다고 하더라도 거미줄처럼 얽혀 있는 테이블의 구조를 파악해야만 합니다.
38.
데이터 DB 제한 SQL 미숙 테이블
구조 DATA!!! 1 2 3 데이터 추출 38 그래서 저는 지난 1년이 넘는 시간동안 많은 시간을 투자해서 제 손으로 데이터를 퍼다 나르는
39.
데이터 DB 제한 SQL 미숙 테이블
구조 DATA!!! 1 2 3 데이터 추출 39 일을 하였습니다.
40.
데이터 요청이 들어왔어!!! 분석 가 데이터 추출 원본
: 유미의 세포들 업무 우선순위 40 이렇게 데이터를 푸면서 중요시하였던 부분은 빨리 드리는 것이었습니다.
41.
데이터 요청이 들어왔어!!! 분석 가 데이터 추출 원본
: 유미의 세포들 업무 우선순위 41 쿼리를 아무리 정확하게 만든다고 하여도 100% 장담하지 못하고, 100% 정확한 정보라고 하더라도
42.
데이터 요청이 들어왔어!!! 분석 가 데이터 추출 원본
: 유미의 세포들 업무 우선순위 42 실제로 원하는, 혹은 필요한 정보가 이것이 아닐수도 있기 때문입니다.
43.
데이터 요청이 들어왔어!!! 분석 가 데이터 추출 원본
: 유미의 세포들 업무 우선순위 43 그래서 전 대부분의 경우에 데이터 추출을 1순위로 올립니다.
44.
EZ 44 이렇게 데이터를 드리게
되면, 그분들은 당연히 고맙다고 하십니다.
45.
EZ 45 이럴 때 저는
웬만해서는 쉽다고 합니다. 다음번엔 좀 어려운 거 내놓으라고, 이런 요청은 절 조금도
46.
EZ 46 성장시키지 못한다고 말씀드립니다.
왜 이렇게 할까요???
47.
EZ 47 그 분들은 사람이기
때문입니다. 현재(2020년) 추출은 제가 독점을 하고 있기에 그 분들도
48.
EZ 48 요청을 하시면서 미안해
하시기 때문입니다.
49.
- 기존(입사전) 추출
요청량 대비 2 ~ 3 배 이상 증가 - 밀려드는 영입 제의 효과는 굉장했다 49 그래도 이렇게 한 덕분에 효과는 있었습니다. 요청량도 몇 배로 늘어 났습니다.
50.
- 기존(입사전) 추출
요청량 대비 2 ~ 3 배 이상 증가 - 밀려드는 영입 제의 효과는 굉장했다 50 뭔가 제 일을 제가 만들고 있는 그런 느낌인데… 그건 상관없습니다.
51.
- 기존(입사전) 추출
요청량 대비 2 ~ 3 배 이상 증가 - 밀려드는 영입 제의 효과는 굉장했다 51 그에 맞춰서 제 속도도 더 빨라졌으니까요.
52.
- 기존(입사전) 추출
요청량 대비 2 ~ 3 배 이상 증가 - 밀려드는 영입 제의 효과는 굉장했다 52 그리고 회사에서 알아주시는 분들도 많아졌습니다.
53.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 53 하지만,
힘든것도 사실입니다. 데이터 분석가라는 포지션이 데이터 추출을 하기 위한 포지션이
54.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 54 아닐뿐더러,
추출의 업무에 치중해서는 회사의 성장을 이끌지는 몰라도 개인의 성장은 이끌기
55.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 55 힘들기
때문입니다. 또한, 이런 형태는 회사에서도 악영향을 미치게되기 마련입니다.
56.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 56 앞서
말씀드렸다시피 대부분의 요청을 제가 막고 있기에, 저에게 안좋은 일이 생긴다면
57.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 57 그
이후는 안봐도 뻔하기 때문입니다.
58.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 58 많은
분들이 알고 계시는 손가락으로 댐의 구멍을 막아 마을을 구한 네덜란드 소년의 이야기에
59.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 59 빗대어보자면
데이터 추출이라는 것은 소년의 한 손가락으로도 막을 수 있지만, 이 구멍을 메우지
60.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 60 않게
되면 팀을 넘어 개발실 전체에 악영향을 미칠수도 있기 때문에 무척 중요한 일이라고 할 수
61.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 61 있습니다.
따라서, 누구나 할 수 있는 일이지만 아무나 할 수는 없는 일입니다.
62.
https://m.blog.naver.com/surgeonkang/220569288539 네덜란드 소년 개발실 데이터 분석가 데이터 요청 62 그러면,
데이터 분석가도 살고 추출도 막는 그런 방법은 없을까요???
63.
데이터 데이터가 흐르는 조직 63 그래서
그간 마케터와 데이터 사이에 존재하였던 장벽을 치울 필요가 존재하였습니다.
64.
데이터 데이터가 흐르는 조직 64 데이터가
필요한 분이 스스로 데이터를 얻을 수 있게 만드는 것이죠
65.
데이터 데이터가 흐르는 조직 65 이렇게
하기 위해서는 그간 존재하였던 데이터에 대한 접근권한, SQL 지식, 복잡한 테이블에 대한
66.
데이터 데이터가 흐르는 조직 66 문제를
해결할 필요가 존재하였습니다.
67.
A 정보 B 정보 C
정보 A 요약정보 B 요약정보 C 요약정보 요약 테이블 67 먼저, 데이터를 다 드릴수는 없으니 요약 정보가 담긴 테이블을 제공하였습니다.
68.
A 정보 B 정보 C
정보 A 요약정보 B 요약정보 C 요약정보 요약 테이블 68 로우 데이터를 제공한다는 것은 보안 이슈가 발생할 수도 있고, 보안 이슈가 없다고 하더라도
69.
A 정보 B 정보 C
정보 A 요약정보 B 요약정보 C 요약정보 요약 테이블 69 여러개의 테이블을 동시에 바라본다는 것은 SQL 초심자가 보기에 쉬운 일이 아니기 때문입니다.
70.
A 정보 B 정보 C
정보 A 요약정보 B 요약정보 C 요약정보 요약 테이블 70 따라서, 이런 간단한 테이블을 제공하여 SQL에 익숙하게 만들 필요가 있었습니다.
71.
데이터 농도 :
0 데이터 농도 : 0.5 데이터 농도 : 1 물맞댐 71 이는 마치 물고기를 새로운 어항에 풀어줄 때 물맞댐을 하는 것에 비유를 할 수 있습니다.
72.
데이터 농도 :
0 데이터 농도 : 0.5 데이터 농도 : 1 물맞댐 72 데이터를 다룬 경험이 없는 분들에게 그대로 제공하였다가는 싫증이 날 수 있기 때문입니다.
73.
데이터 농도 :
0 데이터 농도 : 0.5 데이터 농도 : 1 물맞댐 73 그렇기에 조금씩 데이터를 풀어주면서 데이터를 다루는 것이 그렇게 어려운 것이 아니라고 느끼게 만들어야 했습니다.
74.
교육 사내 강의 74 그리고 전사
대상으로 SQL 교육을 진행하였습니다. 언택트 시대이니 만큼 youtube로 진행 하였습니다. (물론, 저희 직원들만 볼 수 있습니다.)
75.
교육 사내 강의 75 그렇게 제
업무가 하나 추가 되었습니다. 그렇다고 싫지는 않습니다.
76.
교육 사내 강의 76 자기소개에 말씀드렸듯이
다른 플랫폼에서도 강의를 하고 있고, 발표도 좋아하기 때문입니다.
77.
SELECT FROM JOIN WHERE GROUP BY ORDER BY LIMIT 난이도 77
78.
SELECT FROM JOIN WHERE GROUP BY ORDER BY LIMIT 난이도 78 요약된
테이블만을 제공하였기에 서브쿼리나 조인문을 쓸 필요도 없는 수준으로 진행하였습니다.
79.
재밋게 79 전체적인 구성은 그림과
같이 있을법한 상황을 가정하여 진행 하였습니다.
80.
재밋게 80 상황이 주어져야 이해하기가
쉽고, 개인적으로 세미나나 발표는 재밋게 하고 싶기 때문입니다.
81.
피드백 81 교육 이후, 들으신
분들을 대상으로 피드백을 받았습니다.
82.
피드백 82 장점이라고 하면, 당연히
무언가를 배운다는 것과 드디어 데이터를 내 손으로 만져볼 수 있다는 점이었습니다.
83.
피드백 83 아쉬운 점이라면, 요약된
데이터만을 제공하였기에 볼 수 있는 것이 한정적이었다는 점이었습니다.
84.
계획 A 정보 B 정보 C
정보 A 정보 B 정보 C 정보 84 이를 토대로 2차 이후의 교육을 진행하려 합니다. 이번 교육에서는 요약된 정보만을 제공하여
85.
계획 A 정보 B 정보 C
정보 A 정보 B 정보 C 정보 85 요청자가 보고 싶은 데이터를 보는 것에 한계가 있었다고 한다면, 이번에는 주요 요청항목의
86.
계획 A 정보 B 정보 C
정보 A 정보 B 정보 C 정보 86 정보를 한 테이블에 밀어넣어 그 자유성을 높이려 합니다.
87.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 87 이렇게 저희는
얼마전부터 시작했습니다. 그러면 이제 우리는 행복해질수 있 까요???
88.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 88 추출은 줄어들고
분석가는 원하는 일을 할 수 있으며 전사적으로 데이터를 통한 의사결정이 이루어지는 것일까요???
89.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 89 저는 이것을
AB 테스트에 빗대고 싶습니다.
90.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 90 왼쪽의 강하늘님이
모델(2021년 현재 만료)로 있는 광고배너와 오른쪽처럼 단순히 글씨만 있는 광고배너가 있다고 하면 당연히 왼쪽이 높겠지만 그렇지 않을수도 있습니다.
91.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 91 마찬가지로 오히려
잘못된 쿼리를 통하여 잘못된 데이터를 바라볼 수 있으며, 교육 및 쿼리 응대를 위하여 안그래도 부족한 저의 시간이 더욱 부족해질수도 있으며,
92.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 92 쿼리 추출은
정반대로 늘어날 위험도 있습니다. 그럼에도 진행을 하려 합니다.
93.
펀딩으로 시작하자 A/B Test 93 왜냐하면, 현재의
분석가에 의존한 데이터 추출 및 분석은 한계가 명확하기 때문입니다.
94.
개인차 94 혹여 이런 경우도
발생할 수 있습니다. 어떤 분은 능력이 골고루 분배되어 쿼리를 쉽게 짜시는 반면 어떤 분은 쉬운 쿼리도 힘들어 하시는 분이 계실수도 있습니다.
95.
개인차 95 이런 경우에 어떻게
해야 할까요? 다른 분들 다 할줄 아니까 공부해라고 몰아붙여야 하는 것일까요?
96.
개인차 96 그때 가봐야 알겠지만…
지금 생각으로는 돕는게 맞다고 봅니다.
97.
목표 97 저희의 목표는 쿼리
추출 양이 줄이는 것이 아닌… SQL 교육을 하는 것도 아닌...
98.
목표 98 데이터를 통해서 회사를
성장시키는 것이기 때문입니다.
99.
같이 달리자, 데이터 하니 99 그러기
위해서는 저희는 같이 달려야 하니까요.
100.
같이 달리자, 데이터 하니 100 이상으로
발표 마치도록 하겠습니다. 지금까지 들어주신 분들 감사드립니다.
101.
101 (2021년 현재 모델
계약 만료)
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