충돌에서 이륙까지: 스타트업에서 최초의 데이터 과학자로 성공하는 방법

최근 "팩토리오(Factorio)"라는 게임에 푹 빠져 있는 동안 저는 스타트업에서 데이터 분석 팀의 선구자로서 직면한 과제와 놀라운 유사점을 발견했습니다. "Factorio"에서 게임 내러티브는 원자재만 갖고 외계 행성에 고립된 우주비행사가 탈출을 위한 우주선을 만드는 임무를 맡는 과정을 중심으로 전개됩니다. 이 시나리오는 급성장하는 스타트업에서 처음부터 분석 팀을 구성하는 실제 프로세스를 연상시켰습니다.

이 시나리오를 시각화해 보겠습니다. 귀하는 새롭고 유망한 스타트업의 첫 번째 데이터 및 분석 팀원으로 임명되었습니다. 귀하의 무기고에는 혁신적인 제품, 풍부한 자원, 잠재적 우선순위로 가득 찬 지평선이 있습니다. 그러면 질문이 생깁니다. 어디서부터 시작해야 합니까? 당신의 초기 사고 과정은 무엇입니까? 결국 스타트업의 궤도를 위한 발판 역할을 할 효과적인 분석 팀을 처음부터 구성하기 위해 전략을 순차적으로 개발하려면 어떻게 해야 합니까? 이 글은 이러한 복잡한 역학을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

원시 자원만으로 외계 행성에 불시착하는 느낌이 어떤지 궁금하신가요? 축하합니다. 당신은 스타트업에 있습니다! 우주선 충돌은 매우 극적인 제품 중심점일 뿐이라는 점을 기억하십시오.

목차

• 1단계. 매뉴얼/기초
• 2단계. 자동화 시작
• 3단계. 확장
• 4단계. 비행
• 결론

스타트업 데이터 분석 팀의 초대 멤버로서 당신의 여정은 "팩토리오"에서의 첫 순간을 연상시킵니다. 우주 비행사와 마찬가지로 당신은 우주선에서 회수한 원시 자원과 도구를 갖춘 외계 행성으로 모험을 떠나게 됩니다. 이러한 도구는 귀하의 풍부한 지식, 기술 및 경험을 상징합니다. 당신의 임무는 무엇입니까? 이러한 주요 리소스를 성공적이고 확장 가능한 데이터 분석 팀인 로켓 우주선으로 전환하세요.

1단계. 매뉴얼/기초

이 임무의 초기 단계에서 당신은 우주비행사가 외계 환경을 조사하는 것처럼 탐사 모드에 있게 됩니다. 데이터 환경을 관찰하고, 데이터 소스(원자재 광산과 유사)를 발견하고, 잠재적인 장애물을 파악합니다. 이 단계는 새로운 환경의 지형을 이해하는 것입니다. 높은 개인적 참여도, 고조된 호기심, 실습 작업이 특징인 단계입니다.

게임의 여러 지점에서 자원을 채굴하는 것과 비교할 수 있는 여러 소스에서 수동으로 데이터를 수집하는 것부터 시작합니다. 그런 다음 제품 및 비즈니스 상황을 더 잘 이해하기 위해 초기 보고서 및 분석을 작성합니다. 이러한 보고서는 로켓선 공장의 첫 번째 벽돌 역할을 하며 제품 성능과 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

동시에 제품 관리자, 소프트웨어 엔지니어, 마케팅 담당자, 리더십 등 스타트업의 다양한 이해관계자들과 관계를 구축합니다. 결과를 전달하고, 제품 개선을 위한 데이터 기반 권장 사항을 제안하고, 가설 검증을 위한 간단한 A/B 테스트도 제안합니다. 이러한 부서 간 대화에 적극적으로 참여하면 의사 결정 프로세스의 중요한 구성 요소인 비즈니스 및 위치 데이터에 대한 이해가 향상됩니다.

스타트업의 첫 번째 데이터 과학자가 되는 것은 파티의 첫 번째 과학자가 되는 것과 약간 비슷합니다. 코트를 어디에 두어야 할지 잘 모르겠고 과카몰리에 두 번 담그는 것을 약간 조심합니다.

그러나 이러한 탐색과 수동 작업은 쉽지 않습니다. 이 단계는 노동집약적이며 높은 수준의 개인적 참여를 요구합니다. 이 단계의 분석은 대장장이가 단조 도구를 손으로 만드는 것처럼 수동입니다. 보고에는 데이터 소스에 직접 연결하고, 데이터를 섞고 흔들어서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 작업이 포함됩니다. 임시 분석이 자주 수행되어 특이한 사례나 무작위 질문을 이해하는 데 도움이 됩니다.

초기 분석 인프라에서는 수동 개입이 필요한 문제가 발생할 수도 있으며 때로는 제대로 작동하지 않는 잊어버린 부분을 깨닫는 순간이 발생할 수도 있습니다. 이 단계는 뛰어다니면서 다양한 작업을 수행하며 모든 것이 원활하게 작동하는지 확인하는 1인 쇼처럼 느껴질 수 있습니다.

이 단계는 장기적으로 유연하거나 지속 가능하지 않을 수 있지만 중요한 목적을 달성합니다. 이는 데이터 환경, 제품의 복잡성, 더 넓은 비즈니스 맥락에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 귀하는 로켓선 공장의 기초를 형성하는 데 밀접하게 참여하여 보람 있는 주인의식과 성취감을 전달합니다.

그러나 침체와 소진을 피하기 위해 이러한 수동적이고 노동 집약적인 단계에서 더욱 자동화되고 확장 가능한 모델로 전환해야 하는 시기를 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 실현은 1단계의 끝이자 2단계인 자동화 시작의 시작을 의미합니다. 이는 고독한 탐험가에서 강력하고 확장 가능한 데이터 분석 팀을 구축하는 것을 목표로 하는 전략적 설계자로 진화하는 여정의 중요한 전환점입니다.

이 단계에서 취할 수 있는 실질적인 조치

1. 귀하의 데이터에 대해 알아보세요. 소스, 다양한 유형의 데이터 간의 관계, 스타트업의 전반적인 데이터 아키텍처를 이해하세요.

   
   

2. 기준 보고를 설정합니다. 제품이나 서비스에 대한 중요한 통찰력을 제공하는 필수 보고서 개발부터 시작하십시오. 여기에는 사용자 참여 지표, 성과 지표, 판매 및 수익 지표 등이 포함될 수 있습니다.

   
   

3. 임시 분석을 수행할 준비를 하십시오. 이는 요청 시 수행되는 맞춤형 일회성 연구입니다.

   
   

4. 이해관계자와 협력합니다. 동료, 특히 제품 관리 및 소프트웨어 엔지니어링 분야의 동료와 긴밀히 협력하십시오. 고객의 요구 사항, 데이터 사용 방법, 데이터에 기반한 결정을 내리도록 도울 수 있는 방법을 이해하세요.

2단계. 자동화 시작

초기 단계의 육체 노동과 높은 개인적 참여는 중요한 목적을 달성합니다. 이는 데이터, 비즈니스 및 제품 컨텍스트에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 이러한 이해는 풍부한 데이터 광산, 잠재적 장애물 및 탐사 영역을 강조하는 "팩토리오"의 외계 행성에 대한 상세한 지도와 비슷합니다. 그러나 확장성과 효율성을 보장하려면 자동화로의 전환이 필요합니다.

이 단계로 전환하면 귀하의 역할은 실제 광부에서 설계자로 바뀌게 됩니다. 게임에서 자원 채굴 및 정제를 자동화하는 기계 설정과 같이 원시 데이터를 가치 있는 통찰력으로 변환하는 과정을 최적화하는 프로세스를 설계하기 시작합니다.

이 단계의 주요 작업 중 하나는 프로세스의 병목 현상을 식별하는 것입니다. 이는 자주 반복되고 원활한 운영에 필수적이며 상당한 시간을 소비하며 가장 중요한 것은 자동화될 수 있다는 것입니다. 팩토리오 게임에서는 리소스 처리의 어느 부분을 자동화하여 시간을 확보하고 효율성을 높일 수 있는지 알아내는 것과 비슷합니다.

이러한 작업은 기본 제품 지표 보고에 필요한 임시 분석, A/B 테스트에 필수적인 연구(예: 새로운 테스트에 대한 전력 분석 및 A/B 테스트 지표의 테스트 후 분석) 또는 일상적인 데이터까지 다양할 수 있습니다. 반복되는 비즈니스 질문에 답하기 위해 모임, 참여 및 변환을 수행합니다.

초기 데이터 인프라를 설정할 때 누구도 감히 건드릴 수 없는 코드 조각을 접하게 되는 경우가 많습니다. 그것은 무너져가는 건물의 지지대와 같습니다. 우리는 그것이 왜 모든 것을 지탱하고 있는지 알지 못하지만 알아내기 위해 그것을 꺼내려고 하지 않습니다.

이러한 작업을 식별하면서 워크플로를 간소화하기 위한 세 가지 기본 전략 중 일부를 채택합니다.

1. 공장 짓기 : '팩토리오'에서 공장은 원자재를 가져와 완제품을 생산하는 자동화 기계 조립 라인이다. 데이터 분석 세계에서 '공장'은 워크플로를 자동화하도록 설계된 도구 및 시스템 모음입니다. 여기에는 일반 작업을 자동화하는 Airflow와 같은 워크플로 스케줄러, 보고를 자동화하고 이해관계자를 위한 셀프 서비스 환경을 조성하는 Redash 또는 Grafana와 같은 대시보드 시스템이 포함될 수 있습니다. 데이터 전송 및 변환을 자동화하는 ETL/ELT 파이프라인.

   
   

2. 팀 확장 : 이는 팩토리오의 협동 게임에 친구를 초대하는 것과 유사합니다. 팀을 확장하려면 더 많은 데이터 전문가를 고용해야 합니다. 이들은 다양한 기술 세트와 관점을 제공하여 진행 속도를 높이고 강력한 분석 기능을 구축하는 데 도움을 줍니다.

   
   

3. 기술 트리 개발 : 팩토리오에서 기술 트리는 가능한 모든 업그레이드와 기술 발전을 나타냅니다. 마찬가지로 스타트업에서는 데이터 요구 사항을 지원하는 데 필요한 기술 스택을 계획하고 구현하여 분석 작업의 확장 가능하고 장기적인 성장을 보장하는 것을 의미합니다.

하지만 이 단계에서는 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 모든 프로세스를 자동화하고 광범위하게 채용하고 싶은 유혹이 있을 수 있지만 이러한 결정이 스타트업의 재정 자원 및 전략적 목표와 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한, 진화하는 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있는 유연한 시스템을 설계하는 것을 잊지 마세요. 향후 부담이 될 수 있는 복잡하고 유지 관리가 많이 필요한 인프라를 만드는 것을 피하세요.

1단계에서 2단계로의 전환은 팩토리오의 탐험가에서 건축가로의 진화를 연상시킨다. 이는 데이터와 상호 작용하는 방식에 있어 중요한 변화를 의미하며 분석 팀의 확장 가능하고 효율적인 성장을 위한 기반을 마련합니다. 여정은 아직 끝나지 않았고 아직 탐색해야 할 단계가 남아 있지만 여기에서 마련한 토대는 다음 단계에서 중요한 역할을 할 것입니다.

이 단계에서 취할 수 있는 실제 조치는 다음과 같습니다.

1. 일상적인 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 도구를 찾아보세요. 여기에는 데이터 정리 도구, 보고 소프트웨어, 대시보드 도구 등이 포함될 수 있습니다.

   
   

2. 자주 수행하는 작업을 식별하고 이를 자동화하는 방법을 찾으십시오. 상당한 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다.

   
   

3. 데이터 인프라 개발을 시작하세요. 여기에는 데이터 파이프라인 설정, 데이터 웨어하우스 구현, ETL 프로세스 설정이 포함됩니다.

   
   

4. 이 단계로 이동하면 팀을 확장해야 할 수도 있습니다. 귀하의 역량을 보완하고 운영 확장에 도움이 될 수 있는 기술을 갖춘 개인을 찾으십시오.

3단계. 확장

이전 단계에서는 "Factorio"에서 외계 행성에 초보적인 공장을 건설하는 것과 마찬가지로 분석 작업을 위한 기반을 마련하고 자동화를 시작했습니다. 이제 운영을 확장하고 확장하며 증가하는 수요에 대비할 때가 왔습니다. 이 단계는 공장을 늘리고, 생산 라인을 최적화하고, 게임에서 더 크고 복잡한 과제에 대비하는 것과 유사합니다.

이 시점에서 분석 시스템은 주로 자동화되어 사용자의 지속적인 개입 없이 일상적인 작업의 대부분을 수행합니다. 이 시스템은 기본 로켓선 공장에서 보다 정교한 작업으로 변모했습니다. 그러나 지금은 쉴 때가 아니라 더 중요한 도전을 준비해야 할 때입니다. 이는 자원이 부족해지고 수요가 증가하는 게임 시나리오와 유사하며 전략적 확장이 필요합니다.

확장 단계에는 세 가지 중요한 구성 요소가 있습니다.

1. 외부 자원 통합 : "팩토리오"에서는 지역 자원을 고갈시키면서 먼 광산에서 자재를 가져오기 위해 기차 네트워크를 구축해야 합니다. 마찬가지로 시작 시나리오에서 더 깊은 통찰력을 얻으려면 내부 데이터 리소스를 개선해야 하므로 타사 데이터 또는 전문 지식을 통합해야 할 수도 있습니다. 이는 외부 데이터 API 채택, 데이터 공유를 위한 파트너십 구축, 틈새 기술을 갖춘 외부 컨설턴트나 대행사 고용을 의미할 수 있습니다.

   
   

2. 모니터링 : Factorio에서 공장의 효율성을 모니터링하기 위해 대시보드를 설정하는 것과 마찬가지로 데이터 분석 설정에서 강력한 성능 추적을 설정하는 것이 중요합니다. 분석 시스템의 성능, 최대 용량, 병목 현상 식별을 정기적으로 모니터링하면 원활한 작동이 보장됩니다. 또한 향후 개선에 대한 통찰력을 제공하고 사전 문제 해결에 도움이 됩니다.

   
   

3. 리팩토링 : "팩토리오"에서는 새로운 기술을 수용하거나 생산 라인을 보다 효율적으로 만들기 위해 공장을 재구성해야 하는 경우가 많습니다. 마찬가지로, 데이터 환경에서는 효율성을 향상하고, 계산 비용을 줄이거나, 비즈니스 컨텍스트에 변경 사항을 통합하기 위해 데이터 파이프라인, 모델 또는 보고서를 리팩터링하거나 리엔지니어링해야 할 수도 있습니다.

   
   

이 단계 전체에서 효율성과 최적화가 매우 중요하게 강조됩니다. 대규모 성장을 목표로 하는 것은 유혹적이지만 규모 단계는 '스마트' 성장에 더 가깝습니다. 이는 스타트업 환경의 급격한 변화 특성에 적응할 수 있을 만큼 운영을 확장 가능하고 유지 관리 가능하며 유연하게 유지하는 것입니다.

프로세스를 확장하는 것은 IKEA 가구를 만드는 것과 약간 비슷합니다. 육체 노동으로 시작하여 자동화(또는 적어도 전동 드릴)가 필요하다는 것을 깨닫고 결국에는 뒤로 물러서서 작업을 감상하게 됩니다. 남은 부품이 좀 있어요. 데이터 파이프라인이 정말로 필요했나요? 아니면 단지 선택적인 추가 요소였나요?

확장에는 향후 성장을 위한 계획도 포함됩니다. 현재 설정이 효율적인지 확인하는 동시에 성장하는 조직의 요구 사항도 예측하고 싶을 것입니다. 이는 확장 가능한 기술에 투자하고, 데이터 저장 및 처리 기능 증가를 계획하고, 심지어 데이터 웨어하우스 구축에 대한 논의를 시작하는 것을 의미할 수도 있습니다.

게임 "Factorio"와 마찬가지로 도전 과제는 점점 더 복잡해지고 까다로워지고 있지만 창의성과 영향력을 발휘할 수 있는 기회도 늘어나고 있습니다. 이 단계를 탐색하면서 귀하의 역할은 건축가에서 도시 계획자로 발전하여 분석 운영의 성장과 개발을 세심하게 계획하고 감독합니다. 그렇게 함으로써 최종 단계인 비행을 위한 토대를 마련하게 됩니다.

이 단계에서 취할 수 있는 실질적인 조치

1. 데이터 인프라의 성능을 모니터링하는 도구와 프로세스를 구현합니다. 병목 현상과 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

   
   

2. 프로세스와 데이터 인프라를 최적화하는 방법을 지속적으로 찾으십시오.

   
   

3. 귀하의 운영이 성장함에 따라 특정 프로세스나 시스템이 더 이상 귀하의 요구 사항을 충족하지 못한다는 것을 알게 될 수도 있습니다. 필요에 따라 이를 리팩터링하거나 재설계할 준비를 하십시오.

   
   

4. 외부 데이터 소스나 시스템 통합을 시작해야 할 수도 있습니다. 새로운 데이터 파이프라인을 구축하거나 데이터 인프라를 확장하세요.

4단계. 비행

로켓을 만들고 외계 행성을 탈출하는 것이 최종 목표인 "Factorio"와 마찬가지로, 스타트업 분석 팀의 맥락에서 '비행' 단계는 분석 작업이 완벽하게 작동하고 강력해지는 단계에 도달하는 것을 나타냅니다. , 유연하며 전략적 결정과 가치 창출을 주도하고 있습니다.

이 시점에서는 단순히 데이터 분석 작업을 관리하는 것이 아닙니다. 당신은 스타트업의 궤도에 크게 기여하는 기름칠이 잘 된 기계를 감독하고 있습니다. 거의 독립적으로 작동하는 시스템을 구축했으며, 높은 수준의 전략적 결정과 가끔 발생하는 문제 해결에만 주의를 기울이면 됩니다.

하지만 게임에서와 마찬가지로 최종 단계에 도달했다고 해서 도전에서 자유로워지는 것은 아닙니다. 이 수준에서도 극복해야 할 장애물이 있습니다.

1. 진화하는 경쟁 : "팩토리오"에서는 게임이 진행됨에 따라 외계인이 진화하고 더욱 위협적인 존재가 됩니다. 마찬가지로 경쟁업체도 스타트업 환경에서 계속해서 성장하고 혁신할 것입니다. 분석 능력이 지속적으로 발전하고, 앞서 나가며, 스타트업이 성공하는 데 필요한 전략적 우위를 제공하도록 해야 합니다.

   
   

2. 리소스 제약 : 특히 스타트업의 경우 시간은 중요한 리소스입니다. 성공적인 수술에도 불구하고 더 많은 도움이 필요할 수 있습니다. 지속적인 성장과 혁신을 지원하려면 분석 작업을 효율적으로 실행하고 리소스를 전략적으로 할당하는 것이 중요합니다.

   
   

3. 한계 효용 감소 : 시간이 지남에 따라 일부 데이터 프로세스 및 모델이 효율성을 잃거나 시대에 뒤떨어지게 될 수 있습니다. "Factorio"에서 공장과 기술을 업그레이드하는 것처럼 정기적으로 분석 작업을 재검토하고 개선하는 것이 중요합니다. 분석 도구와 기술을 최신 상태로 유지하면 계속해서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

따라서 '비행' 단계는 순항이 아니라 지속적인 개선, 적응 및 혁신입니다. 축적된 추진력을 유지하고 더 높은 곳을 향해 나아가는 것입니다.

이 단계에서 취할 수 있는 실질적인 조치

1. 당신의 명예에 안주하지 마십시오. 새로운 도구, 프로세스 또는 데이터 분석 접근 방식을 통해 운영을 개선할 수 있는 방법을 지속적으로 찾으십시오.

   
   

2. 데이터 과학 분야의 발전을 따라가세요. 여기에는 새로운 도구나 기술을 배우거나, 컨퍼런스에 참석하거나, 관련 출판물을 읽는 것이 포함될 수 있습니다.

   
   

3. 이 단계에서는 스타트업의 전략적 결정에 기여해야 합니다. 데이터 통찰력을 활용하여 이러한 결정을 알리고 성장을 촉진하세요.

   
   

4. 귀하의 자원을 염두에 두십시오 . 투자 수익을 극대화하기 위해 시간, 팀의 시간 및 예산을 할당하고 있는지 확인하십시오.

결론

0 → 1 스타트업 환경에서 분석 팀을 구성하고 성장시키는 것은 게임의 단계를 진행하는 것과 마찬가지로 흥미롭고 도전적이며 보람 있는 여정이 될 수 있습니다. 기본적인 수동 작업부터 시작하여 점진적으로 운영을 구축하고, 자동화를 시작하고, 기능을 확장하고, 마침내 분석 작업이 스타트업의 여정에 필수적인 비행 단계에 도달합니다.

그러나 각 단계에는 서로 다른 기술, 전략 및 관점이 필요합니다. 게임에서와 마찬가지로 분석 작업과 결과적으로 스타트업의 성공을 보장하려면 지속적으로 적응하고, 혁신하고, 전략을 세워야 합니다. 이 4단계 접근 방식을 이해하고 구현하면 0 → 1 분석 팀에서 생존하고 성공할 수 있습니다.