지난 2주간 조직의 데이터 문화에 변화가 있었다. 과거에는 우리 조직은 데이터를 전혀 보지 않았다. 그나마, 사업에 필요한 데이터를 구글 스프레드 시트에 수기로 남기는 수준이었다. 그리고 데이터를 등한시하는 문화에 나도 한 몫 했다. 내가 데이터의 중요성을 인지하고 있지 않았던 이유는 크게 2가지이다.
1. 데이터의 규모가 적어 관리의 필요성을 느끼지 못한다.
2. 데이터 인사이트를 만들어낼 인력이 없다.
이러한 2가지 이유로 데이터 문화 구축에 대한 업무는 설득성을 잃어 업무 목록의 우선순위에서 자연스럽게 밀려났다. 나 또한, 그러한 조직의 의사결정을 반대할 힘도 없었다. 그러다가 어느 날, 데이터 문화 구축을 하지 않은 2가지 이유에 대해 스스로 반문하게 되었다.
데이터의 규모가 적어 관리의 필요성을 느끼지 못한다?
이 말이 갑자기 나의 사업의 한계를 단정 짓고 성공하지 못한다는 말과 결부되는 것만 같았다. '성공하지 못할 것이니까', '많은 사람들이 관심을 가지지 못할 것이니까.' 그렇게 지금의 데이터를 아무 쓸모 없는 것으로 치부한 것이었다.
근데, 돌이켜보면, 데이터의 규모는 사업에 크게 상관없다. 데이터의 규모가 커서 유의미한 결과가 나오지 않을 수 있는 것이고, 데이터의 규모가 적지만 몇 가지의 비즈니스 인사이트로 엄청난 결과를 이끌 수 있다. 그렇기 때문에, 데이터의 규모? 데이터의 양? 같은 것들을 따질 필요는 없다. 그리고 그런 것들은 정의할 필요도 없다. 어쩌면, 모든 사업은 작은 데이터, 적은 데이터로부터 시작되었기 때문이다.
데이터 인사이트를 만들어낼 인력이 없다?
맞는 말이다. 현재 우리 조직에는 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가 등 데이터 직무에 관련된 사람은 단 한명도 없다. 그렇다고 데이터를 등한시한다는 것은 합리적이지 않다. 아무도 볼 줄 모르고, 아무도 필요성을 느끼지 못한 가운데 나 혼자 필요성을 느낀다면, 나 먼저 시작하면 된다. 이러한 간단한 이치를 1년 6개월만에 깨달았다.
데이터 문화 형성? 일단 나부터
현 상황은 데이터 문화를 위해 구조적인 세팅이 불가하다. 인력과 시간이 모두 부족하다. 사실상 나혼자 해야하는 상황이기 때문에 현재 상황에서 가능한 것들을 나열하고 차근차근히 준비했다.
1. 기본적인 GA4 세팅
2. 데이터 대시보드 직접 기획 및 직접 개발
기본적은 GA4 세팅
이름은 거창하지만 최소한의 리소스로 만들어낼 수 있다. 구글 애널리틱스에서 계정을 만들고 속성을 설정한 다음, 범용 사이트 태그를 웹페이지의 <HEAD> 태그 안에 넣으면 된다. 보통 구글 애널리틱스 - 설정 - 구글 태그 안내 - 직접 설치에 들어가면, 웹페이지 안에 들어가야 할 코드를 복사, 붙여넣기 할 수 있다.
이 태그만 복사한 다음 웹사이트 개발자에게 반영해달라고 하면 된다. 워낙 간단하고 10분도 안 걸리는 업무이기 때문에 모든 개발자가 부담없이 받아들일 것이다.
이정도만 해도 세팅해두어도 사용자가 어떤 기기를 사용하는지, 어떻게 웹사이트에 들어오게 되었는지, 사용자들이 어떤 국가에서 사용하고 있는지 등 유용한 정보를 얻을 수 있다. 또한, pv(page view), uv(unique view) 등 일반적인 이벤트들도 파악할 수 있다.
현재는 GA4의 활용성을 더 높히기 위해 우리 조직에 맞는 보고서를 커스텀할 예정이고 기회가 된다면 맟줌 이벤트까지도 설정할 수 있게 하는 것이 나의 최종적인 목표이다.
데이터 대시보드 직접 기획 및 직접 개발
나는 운이 좋게도 장고를 이용해 웹사이트를 개발할 수 있는 능력이 있다. 또한, Chat GPT4의 도움을 받아 웬만한 신입 개발자만큼 구현 능력을 갖출 수 있었다. 따라서, 내가 필요한 자료, C-Level들이 궁금해야할 자료들을 파악하고 직접 개발에 나섰다. 사실을 개발에 손을 뗀지 3~4년이 다 되어가서 조금 부담스러웠지만 AI의 힘을 빌리니 많은 도움을 받았다.
백엔드 프레임워크는 장고(django)를 썼으며, 별도의 프론트엔드 프레임워크를 사용하지 않았다. 장고를 쓰다보니 DB는 자연스럽게 SQLite를 썼고, 배포는 AWS EC2 우분투 환경에서 진행했다. 낯선 영역인 배포까지 직접하느라 시간이 오래 걸렸지만 옛날 기억들이 되살아나서 기분 좋게 진행했다.
1. 필요한 API 리서치
2. API로부터 정보를 얻은 다음 DB에 저장
3. 저장한 DB를 시각화
위 순서대로 웹사이트 구축에 성공했으며 배포까지 마무리했다. 자세한 나만의 데이터 대시보드 구축 과정을 추후에 다루도록 하겠다.
앞으로는?
일단 1차적인 데이터 문화 구축에 도달했다고 생각한다. 이렇게 조금씩 데이터에 노출되면 팀원들, 의사결정권자들 모두 보고 싶은 데이터가 생길 것이고, 나도 생각하지 못한 데이터 인사이트를 갑자기 낼 수도 있다고 생각할 것이다. 그래서, 앞으로 구축한 데이터 시각화 자료 2개를 매주 주간회의 때 일부로 보고할 것이다. 그리고 앞으로 쏟아질 데이터 중에서 어떤 것을 필터링할지, 통합할 것인지 생각하는 단계를 가질 생각이다.
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