안녕하세요 뱅크샐러드 데이터 파운데이션의 Product Manager 장한솔입니다.
데이터 파운데이션은 모든 뱅크샐러드 조직원들이 손쉽게 데이터 기반의 의사결정을 돕기 위해 만들어진 데이터 전문 조직입니다. 실시간으로 쏟아지는 뱅크샐러드 내 앱 이용 데이터, 고객들의 금융 및 건강 데이터를 안정적으로 적재하고, 다양한 AB testing, 머신러닝 모델링, 데이터 트렌드 분석 등을 지원하는 플랫폼을 구축해 나가고 있습니다.
데이터 파운데이션은 2020년 1분기에 별도 조직으로 업무를 시작하였고, 총 4개의 팀으로 구성되어 있습니다. 실험플랫폼팀, 데이터 엔지니어링팀, 금융데이터 R&D팀, 데이터 기획팀이 있습니다. 데이터 관련 직군이 처음으로 별도 조직으로 분리되어 여러 데이터 업무를 하다보니, 서로 협업할 일도 많았고 다양한 시행착오도 겪었습니다. 이에 데이터파운데이션은 지난 3개월 동안 얼마나 성장하였는지 함께 잘 회고하고자 하였고, 이를 바탕으로 다음 성장의 목표도 함께 설정하고자 하였습니다.
오늘은 저희가 자체적으로 준비한 플래닝샵에서 분기 목표 및 성과에 대해 회고한 과정과 다음 분기를 계획해 나간 이야기를 공유하고자 합니다. 이를 통해 뱅크샐러드가 어떤 문화를 가지고 있는지 간접적으로 느끼실 수 있을 거라 기대합니다.
플래닝샵은 뱅크샐러드의 목표관리 문화에 대한 문제의식에서 출발하였습니다. 우선, 전사 여러 조직에서 목표로 하는 지표를 투명하게 모니터링하고, 이를 지속적으로 점검하는 문화가 부족하다는 컨센서스가 있었습니다. 또한 일부 팀에서는 분기별 목표를 잡고 지표를 매일/매주 살펴보는 것을 새로운 업무라고 생각하는 경우도 있었습니다. 데이터 파운데이션은 데이터에 대해서 직접적으로 연관되어 있는 팀인 만큼, 데이터를 기반으로 목표를 관리하는 모범답안을 제시하고자 하였습니다. 달성한 목표와 그렇지 못한 목표에 대한 회고를 통해, 다음 분기의 액션플랜을 도출하고 모니터링 지표를 선정하는 과정을 전사에 전파하고자 하였습니다.
이를 위해 데이터 파운데이션은 하루 온종일, 1분기 회고와 다음 분기 계획을 진행해보기로 하였습니다. 특히 회사에서 여러 면접과 회의, 각종 업무 요청에서 벗어나, 회고/계획에만 집중하기 위해 회사 밖에서 플래닝샵을 진행하는 방향으로 기획했습니다. 이를 위해, 회사에 온종일 플래닝샵을 진행하는 것에 대한 승인과 플래닝샵 장소 및 각종 경비에 대한 예산 지원을 요청하였습니다. 리더십에서는 플래닝샵이 실리콘밸리에서 일상적인 일이라며 흔쾌히 이를 승인하고, 도움이 필요한 부분이 있다면 언제든 요청해도 좋다는 긍정적인 답변을 주었습니다. 일부 인원의 경우 면접관으로 배정되어 있었으나, 면접 스케줄까지 변경하는 배려도 해주었습니다.
승인과 지원까지 받았으니, 이제는 플래닝샵을 진행할 장소와 필요한 소품, 일정들을 준비해야 했습니다. 사무실에서 벗어나는 만큼 사무실 같은 분위기보다는 좀 더 편안한 분위기에서 플래닝샵을 소화하고자 에어비엔비를 알아보았고, 다른 분들의 피드백을 구해 최종적으로 플래닝샵 장소를 확정지었습니다. 그리고 플래닝샵에 필요한 소품들을 구매하고 필요한 준비물을 회사에서 챙겨가는 것도 모든 팀원들이 서포트해서 빠르게 준비할 수 있었습니다.
플래닝샵 당일에는 10시 쯤 모든 구성원들이 모였고, 전지를 붙이거나 팀별로 회고/플래닝할 자리를 마련하였습니다. 일부 구성원이 미리 사전 준비를 해준 덕분에, 10시 20분부터 플래닝샵을 시작할 수 있었습니다. 플래닝샵의 시작을 알리면서, 주요 일정과 플래닝샵의 배경 및 목적을 다시 상기하였습니다. 천인우님이 플래닝샵 하루 전에 어떤 일정과 R&R로 진행할지 정리해서 공유한 내용을 모두가 다시 살펴보았습니다.
추가로, 아래와 같이 플래닝샵 진행에 필요한 원칙 및 참고 내용을 공유하였습니다.
저는 아래 사진처럼 사전에 제작/피드백 받은 공통 회고 양식을 바탕으로, 각 팀이 어떤 질문으로 회고를 하면 좋을지에 대해 브리핑하였습니다. 각 팀에서 회고를 끝낸 이후에는 양식에 맞게 목표 달성 여부, 잘한 점과 그 이유, 못한 점과 그 이유 등을 상세하게 기록하고 다른 팀에게도 공유해달라고 당부하였습니다.
플래닝샵에서는 1분기 초기에 세운 목표(OKR)를 기반으로 각 팀의 성과를 평가하고 회고하였습니다. 각 팀의 구성원들이 1분기의 성과를 기록하고, 이를 스스로 평가해보는 시간을 가졌습니다. 그리고 이를 통해 목표 설정이 잘못된 건지, 잘 한 부분과 못한 부분은 무엇인지를 스스로 평가하고자 하였습니다. 아래 질문들이 회고에서 주로 활용된 질문입니다.
실험플랫폼팀의 경우, 1분기 목표중 하나가 전사에 데이터드리븐 문화를 전파하는 것이었습니다. 그리고 이 목표를 달성하는지 매주 살펴보기 보기 위해, 정량적인 수치를 목표로 정하고 모니터링 해왔습니다. 데이터 드리븐 문화가 사내에 정착 되려면 조직 구성원 누구나 데이터를 조회할 수 있어야 했습니다. 이를 정량적으로 측정하기 위해, 조직 구성원들이 사내 A/B 테스팅 툴에서 데이터를 확인하는 평균 쿼리 조회수를 살펴보았습니다. 비록 목표한 수치에는 못미쳤지만, 분기 초 대비해서 81%의 상승을 보였고 목표 수치가 굉장히 도전적인 수치였음을 회고를 통해 확인하였습니다. 이에 목표는 도전적으로 잘 설정하였고, 목표달성을 위해 과제들도 충실히 수행하였다고 평가하였습니다. 특히 사내 A/B 테스팅 툴을 사용하는 구성원이 80% 증가했음에도 불구하고 구성원들이 평균 조회하는 쿼리 수가 81% 증가했다는 것은 데이터 드리븐 조직으로 한 발짝 더 다가갔음을 보여주고 있다고 평가하였습니다.
금융 데이터 R&D팀의 회고도 굉장히 고무적이었습니다. 뱅크샐러드 가계부에서 카드 지출내역과 계좌 이체내역의 카테고리 분류 정확도를 높이는 것이 R&D팀의 목표중 하나였는데, 목표치를 넘는 성과를 이룰 수 있었습니다. 카드 지출 카테고리의 경우, 기존의 ruled-based 모델에서 Machine learning-based모델로 변경하였는데 기존의 70% 수준에 머물렀던 분류 정확도를 96%까지 끌어올렸습니다. 이를 통해 계좌 이체 내역에서도 Machine learning-based모델을 적용할 수 있다는 자신감을 얻었습니다.
회고 시간은 각 팀에서 스스로 성과를 기록하고 평가한 것으로 끝나지 않았습니다. 각 팀이 회고한 결과를 공유하고 더 좋은 개선 방안이 있을지, 다른 회고 포인트가 있을지 데이터 파운데이션의 4개 팀이 돌아가면서 발표하고 피드백을 구하는 시간을 가졌습니다. 원래는 오전 시간에 회고를 다 끝내는 것이 목표였으나, 회고를 다 끝내고 나니 오후 3시를 훌쩍 넘기고 있었습니다. 회고 회의에 예상보다 훨씬 많은 시간이 소요되었지만, 그만큼 너무나 귀중한 의견들을 구할 수 있었습니다. 다음 분기의 목표와 계획을 세우는 데 유의미한 액션플랜도 도출할 수 있었습니다.
R&D팀에서는 워크스테이션 구입 과정에서 겪은 시행착오로 인해, 1분기에 학습환경을 구축하지 못한 점에 대해서 주로 피드백을 받았습니다. 워크스테이션 계약 과정 및 운반 과정에서 어떤 팀과 미리 협업하고, R&D팀에서 어떻게 목표달성을 위해 업무를 진행했어야 할지 여러 팀에서 피드백을 주었습니다. 촌철살인의 피드백도 있었는데 “주문이 늦어진 부분에 대한 회고가 부족하다.” 라고 솔직하고 가감없이 의견을 전달하였습니다.
데이터 엔지니어링팀의 경우, 지난 분기에는 주로 인프라를 구축하거나 데이터 적재를 완료한다는 정성적인 목표 위주로 설정되었습니다. 이 점에 대해서 엔지니어링팀도 회고 결과를 공유하는 자리에서 이야기를 하였지만, 데이터 파운데이션 구성원들이 어떤 정량적인 목표를 설정하면 좋을지에 대해 추가 의견을 주었습니다.
2분기의 목표를 정하기 앞서, 각 팀이 추구하는 최종 목적지를 명확하게 그려야 다른 길로 새지 않고 옳은 방향으로 갈 수 있습니다. 데이터 파운데이션 각 팀에서는 모든 인원이 참여하여, 구축할 인프라와 제품의 최종적인 그림에 대한 아이데이션을 진행하였습니다. 이 과정을 통해 리더 또는 매니저가 진행해야될 업무를 세세히 정해서 내려주는 것이 아니라, 실무를 담당하는 분들이 오너십을 가지고 목표와 진행할 업무를 정의하고자 하였습니다. 그리고 각 팀에서 구현해야 할 기능, 꼭 수행해야 될 업무들에 대해 논의하였습니다. 아래 사진에서 볼 수 있듯이 모든 인원이 자유롭게 의견을 내고, 효율적으로 의견을 수집하기 위해 포스트잇을 써서 전지에 붙이는 방식으로 진행했습니다. 그리고 팀 내부에서 독립적으로 해야될 업무와 필요한 데이터를 활용하기 위해서 다른 팀의 협업이 필요한 업무를 구분하였습니다.
실험플랫폼 팀은 가장 먼저 실험플랫폼을 구성하는 요소를 4가지로 구분하였습니다. Targeting Engine / Telemetry / Statistics Engine / Management Console로 나누어 각각의 최종 모습(End-picture)를 모두가 그려보았습니다. 각 요소별로 어떤 기능을 담아야 하고, 이를 위해 무엇을 고려해봐야할지 포스트잇으로 붙여갔습니다. 다음 분기에 목표로 해야 하는 기능/항목들을 그룹핑하고, 그 다음엔 다른 팀에 요청하거나 협업해야될 업무들을 분류하였습니다. 그러고 보니 자연스럽게 어떤 목표를 정해야할지 정의내릴 수 있었습니다.
데이터 엔지니어링 팀은 실시간으로 데이터를 처리하기 위한 장기적인 인프라 구조에 대해 브레인스토밍을 하였습니다. 크게 3가지 파트로 목표를 나누어 다음 분기에 해야 될 업무들을 정의하였습니다. 첫 번째는 기존 시스템의 레거시를 청산, 두 번째는 데이터 인프라 모니터링 시스템 구축, 세 번째는 실시간 데이터 업무 처리로 정의하였습니다. 그리고 정리한 내용을 발표하면서 설정한 목표와 연관된 과제들이 적절한지, 우선순위 조정이 필요한 것이 있을지 피드백을 구하였습니다.
R&D팀도 실험플랫폼, 데이터 엔지닝어링팀과 마찬가지로 2분기와 관계없이 R&D 아이디어들을 도출하고 2분기 목표로 삼을 부분을 추려내었습니다. 데이터 기획팀의 경우, 신생팀으로서 데이터 활용 측면에서 전사 내 산재 해있는 이슈를 정리하고, 이에 대한 해결방향을 정리해둔 상태라 손쉽게 다음 분기의 목표를 정할 수 있었습니다.
플래닝샵 일정은 각 팀의 최종 목적지와 방향을 서로 공유하고 피드백을 받은 후 끝이 났습니다. 물론, 뒷풀이도 대충 넘어가지 않고, 가져온 DJ장비와 각종 술로 화려하게 진행했습니다. 플래닝 샵을 다녀와서는 각 팀이 정한 장기적인 목표아래, 전사 목표와 방향을 맞춰 2분기 목표를 빠르게 설정할 수 있었습니다. 그리고 빠르게 2분기에 진행할 업무에 투입하고 몰입할 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다.
다만, 이렇게 플래닝 샵을 마무리할 순 없었습니다. 앞서 플래닝샵을 준비하면서 세웠던 목표대로, 데이터 파운데이션이 회고한 과정과 목표를 설정하는 과정까지 공유해야 플래닝샵이 진짜 마무리될 수 있었습니다. 이 부분은 전체 서기를 담당한 김선엽님이 데이터 파운데이션 플래닝샵의 배경부터 목표, 진행과정(각 프로그램별 소요 시간, 플래닝샵에 대한 피드백)을 모두 문서로 정리했고, 다른 팀이 참고해서 회고/계획을 진행할 수 있도록 전사에 공유하였습니다.
또한, 데이터 파운데이션에서 정량적인 목표 수치를 기반으로 각 팀이 분기의 목표를 설정할 수 있도록 분기 목표 설정 가이드를 작성하고자 했습니다. 이 부분은 오록규님이 담당하여, 전사와 각 조직별 목표 설정 체크리스트를 작성해주었습니다. 아직은 데이터에 익숙하지 않은 분들이 데이터를 기반으로 목표를 설정하고, 매주/매스프린트마다 지표를 모니터링할 수 있도록 가이드를 구성하였습니다. 실제로 목표(OKR) 설정 가이드 및 회고 양식은 전사 공지에 첨부되어 모든 조직 구성원분들에게 전달되었습니다.
데이터 파운데이션의 플래닝샵은 모든 구성원들이 플래닝샵 준비부터 마무리까지 적극적으로 참여한 끝에 성공적으로 끝마칠 수 있었습니다. 장소 선정, 준비물 구입, 주류 준비, 플래닝샵을 다녀와서 각종 문서를 정리하고 공유하는 것까지, 참여해주신 모든 데이터파운데이션 구성원분들이 너무 자랑스럽고 감사합니다.
마지막으로 이 블로그 글까지 더하여, 회사 내에서만 플래닝샵의 결과를 공유하는 것이 아니라 뱅크샐러드의 데이터 조직이 어떻게 플래닝샵을 기획하고 진행했는지 외부에도 공유할 수 있었습니다. 서두에도 언급하였지만, 뱅크샐러드의 데이터 조직이 어떻게 목표를 설정하고 회고하는지 이해하고, 이를 통해 뱅크샐러드의 문화를 간접적으로 느낄 수 있길 바랍니다.
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