[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스

배경

• 조직장은 개발 및 데이터 관련 업무를 한 경험은 있지만, 경력 자체는 데이터 관련 경험이 많지 않았음
• 사내 데이터 엔지니어링, 분석, 과학자 관련 역할을 하는 사람 없었음

인터뷰를 통한 유관부서 니즈 파악

• 팀장이든 아니든 다른 부서의 동료들과 일대일 미팅 진행 → 현재 상황을 이해하고, 데이터 과제에 대해서 본인들을 어떻게 포지셔닝하는지 이해하기
  • 데이터에 관한 일반적인 질문
    • 데이터를 어떻게 활용하는가?
    • 데이터 분석가/과학자/엔지니어의 직업이 무엇인지 아는가?
  • 일일상 업무에서 데이터와의 연관성에 대한 질문
    • 성과를 어떻게 평가합니까?
    • 일상 활동을 어떻게 모니터링합니까?
    • 미래를 어떻게 계획하고 있나요?
  • 현재 데이터 사용에 대한 질문
    • 현재 추적하는 주요 지표는 무엇입니까?
    • 어떻게 측정하고 시각화합니까?
    • 당신이 사용하는 도구를 나에게 보여줄 수 있나요?
  • 회사에서 사용되는 도구, 데이터가 있는 위치, 비즈니스 이해관계자가 데이터를 사용하는 방법에 대한 첫 번째 아이디어를 획득 → Notion 등을 통해서 중앙문서화하고 새로운 곳에서 재활용
    

단기/장기 방향성과 액션아이템 수립

• 단기적으로는 데이터 분석가로서 이해관계자에게 도움이 됨을 증명할 필요가 있음
• 인터뷰 동안 나는 각 이해관계자가 직면하고 있는 문제점을 나열 후 우선순위 수립("투자된 노력 / 창출된 가치 기준)
• 기술리더와 협력 → 벤치마크 기반 최상의 도구를 논의하고 구축
  • Airflow, BigQuery, dbt 및 LookerStudio를 데이터 스택의 첫 번째 구성 요소로 구현
• 비즈니스 측면에서는 관리자와 논의를 통해서, 회사에서 내가 할 수 있거나 취해야 하는 조치의 범위, 내가 나열한 모든 프로젝트의 우선순위 지정, 회사의 데이터 전략을 구성하고 보고할 수 있도록 준비

Reference

• A Guide To Building a Data Department From Scratch