지그재그의 데이터를 부탁해!

 

데이터 기반 의사결정을 중요하게 생각하는 지그재그 팀에서는 모든 프로젝트에 데이터 분석가의 의견이 더해지고 있습니다. 계속해서 진행되는 커뮤니케이션 속에서도 누구보다 빠르게, 쉽게, 그리고 친절하게 데이터에 관해 설명해주시는 인성님을 소개합니다.

Q. 지그재그에서 토스트의 요정을 맡은 인성님. 늘 웃는 얼굴로 지그재그 사무실에서 ‘토스트 드실 분!’이라고 소리쳐 주셔서 토스트의 요정이라는 별명을 얻게 되었어요. 인성님의 진짜 역할인 지그재그 데이터 분석가에 대해 자세히 말씀해주세요!

A. 지그재그의 데이터 분석가는 사용자들의 행동 데이터와 패턴을 분석해서 인사이트를 찾아냅니다. 크게 두 가지 갈래의 업무를 하게 되는데요. 다른 팀원들과 커뮤니케이션하며 데이터를 분석하는 업무, 데이터 팀 자체적으로 고민하는 알고리즘 개선 업무가 있어요.
첫 번째 업무부터 말씀드릴게요. 비즈니스 의사결정을 위한 데이터 분석 지원 업무입니다. 지그재그 팀원들 모두가 데이터 기반 의사결정의 중요성을 알기 때문에 특정 과제들을 해결할 때마다 많은 대화를 주고받아요. 우리 서비스가 가고자 하는 방향을 설정하고 데이터를 분석해서 앞으로의 구체적인 전략을 함께 고민하는 거죠. 예를 들어볼게요. 마케팅팀이 새로운 마케팅 수단을 도입하고 싶을 때, 현재 염두에 둔 가정과 가설이 실제 우리 데이터와 얼마나 매칭되고 있는지를 제가 분석하면 그 결과를 함께 검증합니다. 팀마다 요청하는 항목과 성격이 다를 때도 있지만, 기본적으로 모두가 데이터를 기반으로 업무를 진행한다는 것에는 차이가 없어요.

 

커뮤니케이션 머스트 고 온…jpg

 

데이터 팀 자체적으로 고민하는 사항들도 많습니다. 우선 가장 중요한 건 우리 이용자들이 정말 이 앱을 잘 사용하고 있는지, 우리의 데이터는 어떻게 축적되고 있는지를 살펴보는 일이에요. 우리 서비스의 성장 속도를 확실하게 견인해줄 key factor는 무엇인지, 반대로 우리 앱이 가질 수밖에 없는 위험 요소는 어떤 게 있는지 찾기 위해 노력합니다.
지그재그 이용자들이 취향을 저격당할 수 있도록(!) 개인화 알고리즘에 대한 고민도 이어갑니다. 실제로 이미 개인화 알고리즘을 설계해 구현하고 있기도 하고요. 조금 더 구체적으로 말씀드리면, 지그재그 이용자의 데이터를 모아서 어떤 이용자에게는 어떤 쇼핑몰을, 어떤 아이템을 먼저 보여줄지 로직과 알고리즘을 설계하는 작업을 진행하죠. 개인화는 지그재그가 앞으로 가져가야 하는 핵심 가치 중 하나이기 때문에 팀원들뿐만 아니라 경영진과도 항상 이야기 나눠요. 최근 스프린트 형식으로 진행되었던 개인화 프로젝트는 개발자 한 분과 같이 진행했어요. 데이터 분석가가 알고리즘, 로직을 설계하면 개발자는 이용자별로 도출된 개인화 결과가 서비스 화면에 구현될 수 있도록 시스템을 구축하죠.
아참, 그리고 저는 스테이크햄vip토스트를 가장 좋아합니다(웃음)

 

Q. 그러고 보니 지그재그 서비스가 만들어지는 과정에는 항상 인성님이 함께하는 것 같아요. 데이터 팀의 프로젝트 진행 과정을 조금만 더 자세히 설명해주실 수 있을까요?

A. 크게 네 과정으로 나누어서 설명할 수 있을 것 같아요. 문제 정의, 데이터 수집 및 전처리, 데이터 탐색 및 분석, 분석 결과 공유로 나누어서 말씀드릴게요.

 

 

첫 번째 단계는 ‘문제 정의’에요. ‘지그재그에서 새로운 기능이 도입되며 발생한 상품 주문 분석’ 이라는 과제가 주어졌다고 가정해볼게요. 데이터 팀은 연령, 시간대, 스타일 등 각 기준과 주제를 구체화하고 분석을 위한 계획을 세웁니다. 두 번째 단계는 데이터 스토리지에 접속해 사용자 로그를 수집하고, 앞서 정의했던 구조와 주제에 맞게 데이터를 전처리하는 과정이에요. 이때 시간 효율성이 중요한데요, 많은 데이터를 오래 꼼꼼히 볼 수 있으면 더할 나위 없이 좋겠지만 한정된 시간 안에 가장 효과적인 결과를 추출할 수 있어야 합니다. 다음 단계는 데이터 탐색 및 분석이에요. 탐색을 통해 처리된 데이터를 정의된 문제로 분석하는 작업이죠. 마지막으로 이렇게 분석된 결과를 팀원들과 공유하고 함께 검증합니다. 데이터의 주요한 포인트들을 팀원들에게 어떻게 빠르고 쉽게, 빠지는 내용 없이 전달할 수 있느냐가 관건인 것 같아요. 저는 팀원들과 더 원활한 커뮤니케이션을 위해, 마지막 두 단계에서 데이터 시각화 작업에 많은 신경을 기울여요.

 

Q. 결국, 내가 보고 있는 이야기들을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 전달하는 것에 항상 집중하는 거네요. 그 외에도 데이터 분석가가 중요하게 여겨야 하는 것은 어떤 것이 있을까요?

A. 데이터 팀이 문제 정의 단계에서 만나는 분석 과제들은 추상적인 단어로 주어지는 경우가 많아요. 그러다 보니 과제를 구체화하는 능력이 필수적입니다. 그래야만 데이터 처리 시간도 효율적으로 배분할 수 있거든요. 큰 규모의 데이터를 다른 팀원들도 잘 이해할 수 있도록 다양한 표현 도구와 수단을(빈도표, 히스토그램, 박스플롯, 선형 그래프, 막대 그래프 등) 적재적소에 사용하는 능력도 중요합니다. 중요한 인사이트를 다 담아내면서도 모두가 쉽게 이해할 수 있도록 풀어내는 거죠. 저는 엔지니어 파트와의 협업도 정말 중요하다고 생각해요. 데이터로 인해 나오는 결과가 서비스 자체 시스템 내에 구현되기 위해서는 개발자분들의 도움이 필수적이니까요. 무엇보다 내가 다루고 있는 데이터에 대한 흥미가 가장 중요합니다. 내가 분석하는 데이터에 관해 관심이 있고 이해도가 깊어야 그 결과를 남에게 잘 전달할 수 있다고 생각해요.

 

Q. 지그재그의 팀원이자 사용자로서, 데이터 팀이 하는 이야기를 들을 때마다 왠지 내 이야기 같고 더 관심이 가는데요. 사실 인성님은 지그재그라는 여성 대상 서비스를 사용하시는 분은 아니잖아요. 그런데도 지그재그 데이터 팀을 선택하신 이유가 있나요?

A. 지그재그의 데이터 팀이 좋은 이유는 두 가지로 나눠서 설명해 드릴 수 있어요! 데이터의 양, 질 관점에서 말씀드려볼게요. 2015년 6월에 지그재그 정식 버전이 출시되고 어느새 2년 넘는 시간이 흘렀는데요. 지금까지 800만 이상의 앱 다운로드가 발생했고, MAU는 150만을 달성했어요. 하루에 8,000개 이상의 신상품이 자동으로 등록되고 사용자들이 이 정보를 실시간으로 확인하죠. 데이터 분석가로서의 업무를 하다 보면 시도해보고 싶은 게 많아도 데이터가 많지 않아 장기적인 전략 수립을 못 하는 경우가 많은데요, 지그재그는 데이터가 다양하게 그리고 충분히 많이 쌓여가고 있어요.

 

인성님과 진호님(워라밸의 요정).jpg

 

데이터의 질적인 측면에서는 시스템의 도움을 굉장히 많이 받고 있는데요. 사용자들에게서 발생하는 행동 데이터와 구매 기록들이 체계적으로 시스템 내에 축적되고 있어요. 데이터가 생성되고, 처리되고, 저장되는 절차가 모두 깔끔하게 운영되죠. 그러다 보니 분석가가 데이터에 접근해서 필요한 정보를 가공하는데 상당한 시간이 절약됩니다. 처음 지그재그 시스템이 만들었을 때만 해도 많은 분이 ‘초반에 이렇게 많은 시스템을 구축해놓고 시작할 필요가 있냐’고 말씀하셨다더라고요. 그렇지만 지그재그 팀은 빅데이터라는 단어가 대중화되기 전부터 데이터의 중요성을 인식하고 있었고, 어떤 데이터가 저장되어야 향후 서비스 개선에 효과적으로 뒷받침될지를 모든 팀원이 처음부터 알고 있었어요. 그렇기 때문에 분석을 위한 통계와 대시보드 시스템이 효율적으로 구축되어 있죠. 데이터와 관련된 인프라가 잘 갖춰져 있다고 생각하시면 됩니다.

 

Q. 모든 팀원이 데이터에 관심을 두고 있다는 것도 장점인 것 같아요.

A. 사실 그게 가장 중요한 장점이죠. 필드에서 직접 겪은 인사이트가 축적되어있는 팀원들, 경영진도 늘 단계별로 데이터를 점검하고 존중합니다. 모든 팀원이 데이터에 적극적인 자세를 갖고 있기 때문에 이를 기반으로 업무를 진행한다는 것에 거부감이 없어요. 개발, 마케팅, 광고를 다루는 팀뿐만 아니라 디자인, 홍보 업무를 담당하는 팀원들도 모두 데이터 팀의 의견에 귀 기울여 주세요.
데이터를 처리하는 데 있어서 당연히 시간 효율성을 가장 중요하게 생각하지만, 종종 팀원들이 요청한 데이터를 분석하는데 시간이 소요될 때가 있는데요. 그때도 재촉하지 않고 충분히 기다려주시는 점이 항상 인상적이에요. 팀원들이 믿고 기다려주니 오히려 ‘내가 분석하는 데이터의 인사이트가 정확해야 한다, 책임감 있게 업무에 임해야 한다’는 마인드가 쌓이고요. 팀원들과 더 나은 발전 방향을 검증해나가는 과정에서 저 자신도 성장하는 느낌이에요.

 

 

Q. 그렇다면, 중요한 순서죠… 지그재그 데이터 팀과 함께 하는 데이터 엔지니어와 데이터 분석가를 채용하고 있잖아요. 인성님이 직접 설명해주세요!

A. 네. 이렇게나 멋진 지그재그 데이터 팀에서 함께하실 더 멋진 데이터 분석가데이터 엔지니어를 모시고 있습니다. 데이터 분석가는 제가 위에 말씀드린 업무처럼 비즈니스 의사결정을 위한 지그재그 이용자 데이터를 관리, 분석하는 역할이구요. 데이터 분석을 위한 팀 커뮤니케이션과 개인화 추천 알고리즘을 개선하고 설계합니다. 데이터 엔지니어는 조금 더 넓은 의미에서 지그재그 데이터 인프라, 서비스 분석 시스템을 구축하고 운영해주실 수 있는 분을 모시려고 합니다. 많은 관심 부탁드립니다!

지그재그의 데이터 분석가, 데이터 엔지니어에 관심이 있으신 분들은 언제든 편하게 Relations팀(job@zigzag.kr)으로 연락 주세요! 지그재그 채용 페이스북(http://facebook.com/zigzagcareer)으로 주시는 연락도 실시간으로 확인하고 있습니다.

 

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데이터 분석가

주요 업무
– 비즈니스 의사결정을 위한 지그재그 이용자 데이터 관리 및 분석
– 데이터 분석을 위한 팀 커뮤니케이션
– 개인화 추천 알고리즘 개선 및 설계

자격 요건
– Python, R 중 1가지 이상을 활용한 데이터 관련 프로젝트 수행 경험
– 데이터 관련 전공(통계학, 산업공학 등) 혹은 데이터 관련 교육 이수자

우대 사항
– 서비스 이용자 로그 데이터에 관심이 많으신 분
– Spark 활용 경험이 있으신 분(PySpark, SparkR 포함)
– 개인화 추천 알고리즘에 관심이 많으신 분
– 우수한 커뮤니케이션 역량을 보유하신 분

지원 방식
job@zigzag.kr로 자유 형식의 이력서와 경력기술서를 첨부

 

데이터 엔지니어

주요 업무
– 지그재그 데이터 인프라 구축 및 운영
– 지그재그 서비스 분석 시스템 개발 및 운영

자격 요건
– 데이터 인프라 구축 및 운영 관련 업무 3년 이상
– Python, Scala, Java, R 중 2가지 이상을 활용한 개발 경험
– 비정형의 대용량 로그 수집, 정제, 전처리 시스템 개발 및 운영 경험

우대 사항
– e-Commerce 데이터에 대한 이해가 깊으신 분
– Spark, Hadoop, Hive 등 분산 처리 플랫폼을 다뤄보신 분
– ELK 기반의 데이터 수집 및 분석 시스템을 다뤄보신 분
– 개인화 추천 알고리즘 개발 경험이 있으신 분
– 비즈니스 의사결정 과정에 필요한 커뮤니케이션 역량을 보유하신 분

지원 방식
job@zigzag.kr로 자유 형식의 이력서와 경력기술서를 첨부