뱅크샐러드 Data Scientist & Analyst 는 무슨 일을 하나요?

뱅크샐러드 Data Scientist 와 Data Analyst는 뱅크샐러드의 데이터를 이용하여 회사 안팎으로 영향력을 행사하는 분들이에요! 고객을 위한 제품을 직접 기획하기도 하고, 뱅크샐러드 구성원 누구나 데이터에 대한 이해를 높이고 활용할 수 있도록 이끌어주기도 하는데요.

오늘은 데이터로 고객을 이해하고, 누구나 똑똑한 세상을 만들기위해 노력하는 Data Scientist & Analyst 팀의 일상을 소개해드리려 합니다. 함께 살펴볼까요?

뱅크샐러드 Data Scientist & Analyst 에게 무엇이든 물어보세요!

Data Scientist & Analyst의 일상을 소개해 드리기에 앞서, “고객들은 무엇을 궁금해할까?”라는 질문을 던져보았어요. 우리가 알리고자 하는 에피소드도 좋지만, 뱅크샐러드에 합류하고 싶은 개발자나 디자이너가, 뱅크샐러드 서비스를 애용하는 유저가 궁금해하는 것들은 무엇일까를 고민하면서 말이죠.

그렇게 누구나 뱅크샐러드 팀에 궁금한 질문을 남길 수 있도록 Survey를 마련했습니다. 응답해주신 모든 분께 감사의 말씀을 전하며, 수집된 질문 중 가장 궁금해하는 질문 TOP 5에 대한 Data Scientist & Analyst 분들의 답변을 소개해 드릴게요!

Q. Data Scientist 와 Data Analyst, 두 직무의 뚜렷한 차이점이 있다면 어떤것일까요?

A. Data Scientist는 기술과 데이터를 활용하여 데이터 제품을 만드는 역할(실험 플랫폼, 사용자에게 전달되는 기능 등)을 주로 수행하고, Data Analyst는 제품에서 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 가이드하여 제품 임팩트를 만드는 역할을 수행합니다.

하지만 뱅크샐러드는 포지션에 제한을 두며 업무를 Strict 하게 나누는 분위기가 아니에요! 본인이 가지고 있는 역량으로 회사에 기여할 수 있으면 어떤 일이든 상관없습니다. 금융/건강/유저행동 데이터를 깊게 분석해보고 싶은 분, 모델링을 통해 인사이트를 얻고 싶은 분, 이를 통해 제품에 기여하고 싶으신 분들을 모두 환영하고 있어요!

Q. Data Scientist 와 Data Analyst의 하루 일과(업무)가 궁금해요!

A. Data R&D팀에서 업무하는 경우와 제품을 만드는 스쿼드 조직에서 업무하는 경우를 나누어 답변드리면 좋을 것 같은데요!

먼저 Data R&D팀은 데이터를 기반으로 새로운 제품 기회를 발굴하고 기존 데이터 모델들을 개선해가는 Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer로 구성되어 있는 팀이에요. Data R&D팀에서는 각자 데이터 분석 프로젝트를 맡아 제품에 기여하는 것을 목표로 업무하고 있는데요. 최근에 마이데이터가 시작되며 데이터가 굉장히 많아졌지만, 이를 제대로 활용하지 못하는 경우도 있어요. 그러다보니 다양한 방법을 통해 본인이 관심있는 데이터를 분석하고, 이를 활용하여 제품을 만드는 프로젝트를 주로 진행하고 있습니다!

또 뱅크샐러드에는 각각의 제품(서비스)을 담당하는 ‘스쿼드’ 조직이 있어요. 스쿼드에서 일하는 분들은 더 좋은 제품을 만든다는 목표를 가지고, 필요한 모든 분석 업무를 진행하고 있습니다! 제품에서 주요 봐야할 지표를 정의하고 일별, 주별 지표가 어떻게 변하는지 모니터링하며 단기적 변동 요인을 분석하죠. 보다 긴 텀으로는 스쿼드 제품에 대한 유저들의 경험을 정량적으로 파악하고 실행 가능한 계획을 도출하기 위한 분석을 진행하는데요. 이 때 Data Analyst 뿐 아니라 스쿼드 내 PM 분들과도 주기적으로 논의하며 분석의 방향을 함께 잡아가곤 합니다.

스쿼드에서 진행하는 대다수의 기능과 프로젝트에는 실험을 통한 의사결정이 포함되어 있어요. 그렇기 때문에 스쿼드에서 내보내는 실험을 설계하고 분석하며 구성원들이 더 좋은 의사결정을 내릴 수 있도록 도와주기도 하는데요. 너무 많은 가설이 하나의 실험에 엮여서 나가는 경우 지표 변화의 명확한 이유를 알기 어렵기 때문에, 초반 기획 단계에서는 가설이 명확한지 확인하고 있어요. 예정된 실험 기간이 지난 후에는 결과를 분석하는 일을 하는데요. 결과가 처음 예상했던 가설처럼 나오면 더할나위 없지만, 그렇지 않은 경우에는 왜 지표가 생각한만큼 오르지 않았는지, 혹은 왜 다른 지표에 영향이 있었는지를 분석하며 이 후 액션아이템들을 선정하곤 합니다!

Q. Data Scientist와 Data Analyst 분들은 제품 기획과 의사결정 단계에 얼마나 참여하나요?

A. 뱅크샐러드는 거의 모든 기능 배포를 실험으로 진행하기 때문에, 실험 설계 및 분석 과정에서 자연스럽게 의견을 내고 참여할 수 있어요! 스쿼드 소속 Data Analyst의 경우는 특히나 제품 기획 kick-off부터 함께 참여하며, 제품이 타겟하는 유저들을 사전에 파악하고, 그 과정에서 방향성을 바로잡기도 하면서요. 또 각 액션아이템 별 우선순위를 결정하는데 데이터 기반의 인사이트를 전하는 것이 당연하게 이루어지기도 합니다.

뱅크샐러드는 데이터 조직에서 데이터 기반 제품 기획을 먼저 제안하는 것을 환영하는 분위기예요. 제안된 기획이 실제 개발로 이루어지는 경우도 종종 볼 수 있고요! 또 분석계라고 불리는 데이터플랫폼의 데이터를 서버/웹에서 활용할 수 있는 환경도 갖추어져 있는데요. 덕분에 데이터 분석 직군이 기획부터 개발까지 end-to-end 로 기여할 수도 있습니다. 하지만 이는 필수적이지 않으니 데이터 분석을 통해 Insight만 제공해주셔도 좋아요!

Q. Data-Driven 문화는 얼마나 잘 정착되어있나요? 데이터 직군이 아닌 전사에 정착되어 있나요?

A. 뱅크샐러드는 데이터 직군이 아니더라도 회사가 잘 나아가고 있는지, 제품이 괜찮은지를 결정하는 지표에 대해 끊임없이 고민하는 회사에요. 데이터를 기반으로 구성원 누구나 설득할 수 있다는 믿음을 가지고 있을 정도로요!

특정 스쿼드에서는 구성원 12명 중 8명이 실험의 오너로서 end-to-end 과정을 모두 경험한 적이 있다고 답변을 하기도 했는데요. 답변을 주신 구성원들의 직군은 Server, Web, BD, PM이었습니다. 즉, 뱅크샐러드는 직군에 상관없이 모두가 실험을 어떻게 하는지 인지하고 있으며 직접 실험을 진행할 수도 있는데요!

이것이 가능한 이유는 전사에 너무 당연하게 실험 문화가 정착되어 있고, 리더들의 적극적인 지지가 있기 때문이 아닐까 싶어요. 뱅크샐러드에서는 입사 후 누구나 실험 관련 강의를 수강할 수 있기도 하고, 매주 진행되는 실험 리뷰회의에서 제품에 대한 의사결정을 내리기도 하거든요. 특히 각 스쿼드와 팀 리더들은 의사결정에 앞서 데이터를 확인한 결정인 지를 검토하기도 하는데요! 이렇게 전사에 실험 문화가 잘 정착될 수 있던 것은 ‘실험플랫폼’의 존재도 크게 작용했던 것 같아요.

Q. 그렇다면 실험플랫폼은 어떻게 운영되고 있나요?

A. 뱅크샐러드의 모든 기능은 A/B 테스팅을 통해 성과를 측정하고 있고, A/B 테스팅이 end-to-end로 자동화되어있어요. 이 전반적인 인프라 전체를 ‘실험플랫폼’이라고 부르고 있는데요.

실험플랫폼은 매우 쉽고 간편하게 만들어져 있는 것이 특징이에요. 실험 결과도 웹 환경에서 바로 확인이 가능할 정도로요. 접근성과 간편성 덕분에 뱅크샐러드 구성원 누구나 실험의 오너가 되어 실험을 진행할 수 있는데요. 실험플랫폼에 대한 상세 내용은 뱅크샐러드의 실험플랫폼 분석 인프라 포스팅을 통해서도 확인할 수 있어요!

또 실험이 끝난 후에는, 실험 리뷰 회의를 통해 각 이해당사자가 함께 모여 실험 결과를 기반으로 제품에 대한 의사결정을 내리기도 합니다. 만약 A 실험으로 인해 X 지표는 좋아지고 Y 지표는 나빠졌다면, Y 지표를 직접 담당하는 조직 또는 다른 Data Scientist & Analyst가 retire/win 에 대해 결정하고 이후 액션 플랜에 대해 논의를 하면서 말이죠!

마치며

뱅크샐러드의 Data Scientist 와 Data Analyst는 데이터를 기반으로 고객/비즈니스 임팩트가 높은 제품기회를 주도적으로 발굴하고, 활용 가능성에 대한 다양한 인사이트와 액션아이템을 제시합니다! 든든한 팀원들과 함께 뱅크샐러드가 보유하고 있는 양질의 데이터를 다루고 싶으신 분, 반짝이는 아이디어로 직접 제품을 개발해보고 싶으신 분들은 아래 버튼을 클릭하여 채용 사이트도 방문해주세요! 채용 중인 다양한 포지션과 뱅크샐러드가 일하는 방식도 확인할 수 있습니다 :)

좋은 인연으로 만나 뵙길 바라며 오늘은 여기서 이만 인사드립니다. 감사합니다.