기술보다 중요한 것: 서비스 성공을 위한 데이터 분석가의 자세

얼마 전 팀 회의에서 팀장님께서 하신 말씀이 계속 머릿속을 맴돌았다.

“기술 연구만 잘해서는 안 된다. 결국 서비스가 성공해야 한다.
아무리 뛰어난 알고리즘을 만들어도, 서비스에 기여하지 못하면 기여도 0이다.”

데이터 분석가인 나에게 이 말은 단순한 조언이 아니라, 익숙한 업무 방식을 돌아보게 만드는 강한 메시지였다.

나는 모델의 정확도를 높이고, 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하는 등 기술적 성과에 집중해왔다.
하지만, 우리가 목표로 해야 하는 것은 서비스의 성공이며, 기술은 그 목표를 위한 수단일 뿐이라는 점을 놓치고 있었을지도 모른다.

앞으로 더 성장하기 위해, 이번 회의에서 느낀 점을 정리해본다.

데이터 분석가의 흔한 착각

데이터 분석가는 종종 더 정교한 모델을 만들고, 성능을 최적화하는 것에 집중한다. 하지만 팀장님의 말씀을 듣고 나니, 중요한 사실을 깨달았다.

“기술이 아무리 뛰어나도, 서비스로 연결되지 않으면 의미가 없다.”

결국 우리가 평가받는 기준은 서비스의 성공 여부다. 아무리 정확도가 높은 모델이라도 사용자 경험을 개선하지 못한다면 무의미하다.
데이터 분석가는 단순한 연구자가 아니라 비즈니스와 사용자 가치를 창출하는 사람이라는 점을 잊지 말아야 한다.

기술보다 중요한 것: 서비스의 목표

데이터팀이 흔히 빠지는 함정은 기술적 성과만을 목표로 삼는 것이다. 연구와 개발이 중요한 것은 맞지만, 서비스가 실패하면 연구팀 자체가 사라질 수도 있다.

기술적 성취 vs. 서비스 성공

✅ 연구팀이 지속적으로 존재하려면, 비즈니스에 기여해야 한다.
✅ 기술적 성취(논문, 모델 개선)가 목표가 아니라, 서비스의 성공이 최종 목표다.
✅ 데이터 모델과 알고리즘이 실제 사용자에게 가치를 제공하는지 끊임없이 고민해야 한다.

팀장님께서는 “왜 이 프로젝트를 하는가?”라는 질문을 던지셨다.

우리가 만드는 기능이 사용자에게 어떤 가치를 줄 수 있는가?
이 기능이 회사에 어떤 비즈니스 성과를 가져올 것인가?

이 질문을 회의 후에도 곱씹으며, 나 자신에게 던져보았다.

“내가 만든 데이터 분석과 모델이 실제로 서비스에 영향을 주고 있는가?”

단순한 모델 개발을 넘어, 서비스 목표 달성을 고민해야 하는 이유다.

문제-솔루션 사고방식: “문제를 찾고, 해결하고, 다시 문제를 찾자”

팀장님이 강조하신 또 다른 핵심 개념은 문제 → 솔루션 → 문제의 반복 과정이다.

예시: 추천 기능 개선 과정

1️⃣ 문제: 새로운 추천 기능에 필요한 데이터가 부족하다.
2️⃣ 솔루션: 추가 데이터를 생성하는 알고리즘을 설계하여 보강한다.
3️⃣ 새로운 문제: 생성된 데이터가 사용자 취향과 잘 맞는가? QA 및 사용자 피드백을 반영해야 한다.

이 과정은 한 번으로 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 반복되어야 한다.

뿐만 아니라 데이터 사이언티스트라면 다음과 같은 질문을 끊임없이 던져야 한다.

어떤 데이터가 사용자에게 가치를 줄까?
모델이 놓치고 있는 문제는 없는가?
QA 및 사용자 피드백을 어떻게 반영할 것인가?

이처럼 데이터 기반 사고방식을 통해 문제를 정의하고, 솔루션을 발전시키며, 다시 문제를 찾아 개선해야 한다.

데이터 직무의 역할 확장: “개발 끝났다고 끝난 게 아니다”

과거에는 모델 개발이 완료되면 “할 일 끝!”이라 생각했지만, 사실 진짜 중요한 일은 그때부터 시작된다는 것을 깨달았다.

1️⃣ 사용자 피드백 분석

로그 데이터와 사용자 행동 데이터를 분석하여 개선점을 찾는다.
기능이 유저들에게 어떤 영향을 주고 있는지를 수치적으로 분석해야 한다.

2️⃣ 실험 디자인 & A/B 테스트

새로운 기능이 실제 유저를 만나기 전, QA 테스트 및 소규모 A/B 테스트를 진행한다.
데이터 기반 실험을 통해 출시 전부터 개선점을 찾는다.

3️⃣ 지속적 협업

비즈니스 KPI와 연관된 데이터 분석을 제공해야 한다.
기획, 개발, QA 등 다양한 팀과 소통하며, 서비스 성공을 위한 최적의 방향을 찾아야 한다.

팀장님의 조언 정리: “기술로만은 부족하다”

✅ 우리는 자기 개발이 아니라, 서비스 성공을 목표로 한다.

데이터팀이 존재하는 이유는 연구가 아니라, 비즈니스와 사용자 가치를 창출하는 것이다.

✅ 서비스가 실패하면, 연구 개발도 의미가 없다.

아무리 정교한 모델이라도 사용되지 않으면 무용지물이다.

✅ 개발이 끝났다고 손을 놓지 말자.

모델이 실제 서비스에서 어떻게 활용되는지 지속적으로 모니터링해야 한다.
예상치 못한 문제나 사용자 불편 사항을 데이터로 추적하고 개선해야 한다.

결론: 서비스 성공을 위해 더 넓은 시야를 갖자

이번 회의를 통해, 데이터 사이언티스트로서 내 역할을 다시 정의하게 되었다.
단순히 정확도가 높은 모델을 만드는 것이 아니라, 사용자 경험을 개선하는 데이터 활용이 핵심이다.

“내가 만든 데이터 분석이 실제로 비즈니스 의사결정에 영향을 미치는가?”

이 질문을 늘 염두에 두고, 다음과 같은 To-Do 리스트를 정리했다.

1️⃣ QA 및 사용성 테스트 적극 참여

직접 기능을 써보고, 문제점을 기록하고 개선 방향을 제안한다.

2️⃣ 가설 검증 프로세스 구축

‘좋은 추천 시스템’의 기준을 데이터로 정의하고, 이를 실험을 통해 검증한다.

3️⃣ 협업 강화

기획, 개발, QA와 긴밀히 협력하며, 문제 → 솔루션 → 문제의 반복 프로세스를 가속화한다.

데이터 분석가는 숫자와 모델만 다루는 직무가 아니다. 서비스 성공을 위해, 더 넓은 시야로 비즈니스와 사용자 경험을 고려하는 역할을 해야 한다.

“기술과 서비스 성공, 두 마리 토끼를 잡기 위해, 데이터 분석가인 나 자신부터 더 넓은 시야를 가져야겠다.”

이것이 이번 팀장님의 조언을 통해 얻은 가장 큰 깨달음이다.