바로고의 핵심 자산 중 하나인 데이터.
그동안 바로고가 배달 대행 업계의 선두를 유지해오며 쌓아온 배달 관련 데이터들은 실제 비즈니스에서 어떻게 활용되고 있을까요? 재혁님과 만나 데이터사이언스팀에서 진행하는 업무가 어떤 프로세스로 이뤄지고 있는지 물었습니다. 🙂
Q) 반갑습니다! 재혁님, 자기 소개 부탁드려요.
안녕하세요! 저는 대기업 SI 업체에서 빅데이터 분석가로 활동하면서 머신러닝이랑 AI를 활용해 업무 효율성을 향상시키는 프로젝트를 많이 진행해 왔어요. 그러다 2022년 4월에 바로고에 입사해 현재는 데이터 사이언티스트로 근무하며 데이터사이언스팀(DS팀)을 이끌고 있습니다.
Q) 데이터 사이언티스트라는 직무에 대해 좀더 자세히 설명해 주실 수 있나요?
보통 데이터 분석과 관련한 직무는 크게 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어로 총 세 가지 파트로 나뉘어요. 각 직무에 대한 정의는 조금씩 차이가 있을 수 있겠지만, 데이터 사이언티스트의 업무 영역은 머신 러닝이나 AI를 활용해 직접 모델을 만들거나 데이터 분석 결과를 실제 서비스에 적용하는 일을 담당합니다.
하지만 바로고에서는 좀더 영역을 넓혀서 일을 하고 있는데요. 음식으로 비유하자면, 데이터 엔지니어는 음식에 필요한 재료를 파악해 잘 준비해서 제공하는 사람이고, 분석가는 준비된 재료를 가지고 메뉴를 개발하는 사람이라고 볼 수 있어요. 바로고의 사이언티스트들은 분석가 역할에 더해 분석 과정에서 개발한 메뉴의 레시피를 짜고 음식이 대량 생산될 수 있게끔 프로세스를 자동화하는 역할까지 담당하고 있어요.
Q) 팀 내에서 재혁님이 주로 담당하는 역할은 무엇인가요?
유관 부서와 함께 아이데이션을 거쳐 모델링 작업을 하고, 그 작업 결과를 실제 바로고의 서비스에 적용하기 위해 필요한 게 무엇이 있을지 논의하고 소통하는 역할을 담당하고 있어요. 주로 R&D그룹이나 PP그룹(Platform&Product그룹)의 개발 플랜에 저희 작업 결과를 반영시키기 위해 많은 노력을 하고 있죠. 그리고 팀장으로서 팀원들이 하는 업무를 리뷰하는 역할도 담당하고 있습니다.
Q) 최근 가장 집중했던 업무는 무엇인가요?
최근엔 콜 스코어링 업무에 집중해 왔습니다. 현장에서 주문 접수되는 콜(배달 수행 건)들 중에 라이더분들이 선호하는 콜과 그렇지 않은 콜들이 있는데, 그동안 그 콜의 주문 형태나 방식에 대해 수치화해 본 적이 없었어요. 주관적인 판단 기준에 의해 선호하는 콜과 그렇지 않은 콜이 나뉜다고 생각했는데, 수치화된 데이터 기준이 마련되면 전체 배달 수행률을 높이고 효율성을 개선하는 데 도움이 될 거라 생각해요. 콜 스코어링 분석 작업이 마무리되면 실무자 분들이 업무에도 활용할 수 있도록 내부 테스트를 진행할 예정입니다!
Q) 데이터사이언스팀 주로 어느 부서와 협업을 많이 하나요?
저희 내부에서 프로젝트를 기획하는 경우에는 어떤 데이터를 가지고 활용할 것인가에 대해 2륜사업그룹이나 법인영업그룹과 주로 논의하는 편이고, 모델링 작업을 전후로 실제 서비스에 반영시키기 위한 내용을 논의할 때는 서비스 기획을 담당하고 있는 PP그룹과 주로 협업하는 편입니다. 그 외에도 다양한 부서에서 데이터 분석 업무를 요청주시면 업무를 진행하고 있고요.
많은 부서에서 들어오는 요청에 대해 Due date이 너무 짧게 설정되어 있으면 애를 먹기도 하지만, 기본적으로 다른 부서와 협업하면서 조금 더 깊이 바로고 비즈니스를 이해하거나 업무 영역이 확장되는 것을 느껴요. 다들 열정적인 에너지를 지니고 계셔서 자극도 되고요.
Q) 앞으로 바로고에서 이루고자 하는 목표가 있다면?
조금 거창하긴 하지만, 앞으로 바로고의 모든 구성원들이 업무할 때 데이터를 기반으로 의사결정할 수 있는 구조를 만들어가고 싶어요. 데이터 기반의 의사결정 문화의 저변화! (웃음) 그리고 개인적인 목표로는 머신러닝 기반의 자동화 업무를 실제 서비스에 녹여보는 경험을 많이 해보고 싶다는 게 있습니다. 자연스럽게 커리어 성장도 이루고요.
바로고의 핵심 자산 중 하나인 데이터.
그동안 바로고가 배달 대행 업계의 선두를 유지해오며 쌓아온 배달 관련 데이터들은 실제 비즈니스에서 어떻게 활용되고 있을까요? 재혁님과 만나 데이터사이언스팀에서 진행하는 업무가 어떤 프로세스로 이뤄지고 있는지 물었습니다. 🙂
Q) 반갑습니다! 재혁님, 자기 소개 부탁드려요.
안녕하세요! 저는 대기업 SI 업체에서 빅데이터 분석가로 활동하면서 머신러닝이랑 AI를 활용해 업무 효율성을 향상시키는 프로젝트를 많이 진행해 왔어요. 그러다 2022년 4월에 바로고에 입사해 현재는 데이터 사이언티스트로 근무하며 데이터사이언스팀(DS팀)을 이끌고 있습니다.
Q) 데이터 사이언티스트라는 직무에 대해 좀더 자세히 설명해 주실 수 있나요?
보통 데이터 분석과 관련한 직무는 크게 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어로 총 세 가지 파트로 나뉘어요. 각 직무에 대한 정의는 조금씩 차이가 있을 수 있겠지만, 데이터 사이언티스트의 업무 영역은 머신 러닝이나 AI를 활용해 직접 모델을 만들거나 데이터 분석 결과를 실제 서비스에 적용하는 일을 담당합니다.
하지만 바로고에서는 좀더 영역을 넓혀서 일을 하고 있는데요. 음식으로 비유하자면, 데이터 엔지니어는 음식에 필요한 재료를 파악해 잘 준비해서 제공하는 사람이고, 분석가는 준비된 재료를 가지고 메뉴를 개발하는 사람이라고 볼 수 있어요. 바로고의 사이언티스트들은 분석가 역할에 더해 분석 과정에서 개발한 메뉴의 레시피를 짜고 음식이 대량 생산될 수 있게끔 프로세스를 자동화하는 역할까지 담당하고 있어요.
Q) 팀 내에서 재혁님이 주로 담당하는 역할은 무엇인가요?
유관 부서와 함께 아이데이션을 거쳐 모델링 작업을 하고, 그 작업 결과를 실제 바로고의 서비스에 적용하기 위해 필요한 게 무엇이 있을지 논의하고 소통하는 역할을 담당하고 있어요. 주로 R&D그룹이나 PP그룹(Platform&Product그룹)의 개발 플랜에 저희 작업 결과를 반영시키기 위해 많은 노력을 하고 있죠. 그리고 팀장으로서 팀원들이 하는 업무를 리뷰하는 역할도 담당하고 있습니다.
Q) 최근 가장 집중했던 업무는 무엇인가요?
최근엔 콜 스코어링 업무에 집중해 왔습니다. 현장에서 주문 접수되는 콜(배달 수행 건)들 중에 라이더분들이 선호하는 콜과 그렇지 않은 콜들이 있는데, 그동안 그 콜의 주문 형태나 방식에 대해 수치화해 본 적이 없었어요. 주관적인 판단 기준에 의해 선호하는 콜과 그렇지 않은 콜이 나뉜다고 생각했는데, 수치화된 데이터 기준이 마련되면 전체 배달 수행률을 높이고 효율성을 개선하는 데 도움이 될 거라 생각해요. 콜 스코어링 분석 작업이 마무리되면 실무자 분들이 업무에도 활용할 수 있도록 내부 테스트를 진행할 예정입니다!
Q) 데이터사이언스팀 주로 어느 부서와 협업을 많이 하나요?
저희 내부에서 프로젝트를 기획하는 경우에는 어떤 데이터를 가지고 활용할 것인가에 대해 2륜사업그룹이나 법인영업그룹과 주로 논의하는 편이고, 모델링 작업을 전후로 실제 서비스에 반영시키기 위한 내용을 논의할 때는 서비스 기획을 담당하고 있는 PP그룹과 주로 협업하는 편입니다. 그 외에도 다양한 부서에서 데이터 분석 업무를 요청주시면 업무를 진행하고 있고요.
많은 부서에서 들어오는 요청에 대해 Due date이 너무 짧게 설정되어 있으면 애를 먹기도 하지만, 기본적으로 다른 부서와 협업하면서 조금 더 깊이 바로고 비즈니스를 이해하거나 업무 영역이 확장되는 것을 느껴요. 다들 열정적인 에너지를 지니고 계셔서 자극도 되고요.
Q) 앞으로 바로고에서 이루고자 하는 목표가 있다면?
조금 거창하긴 하지만, 앞으로 바로고의 모든 구성원들이 업무할 때 데이터를 기반으로 의사결정할 수 있는 구조를 만들어가고 싶어요. 데이터 기반의 의사결정 문화의 저변화! (웃음) 그리고 개인적인 목표로는 머신러닝 기반의 자동화 업무를 실제 서비스에 녹여보는 경험을 많이 해보고 싶다는 게 있습니다. 자연스럽게 커리어 성장도 이루고요.