데이터 환경 구축이 중요한 이유

이전 챕터에서는 그로스를 위해 필수적으로 갖춰야 하는 첫 번째 선결 조건인 프로덕트 마켓 핏을 다루었습니다. 

 

이번 챕터에서는 두 번째 선결 조건인 '데이터 수집 및 측정을 위한 환경 구축(data instrumentation)'에 대해 설명하겠습니다. 스타트업이나 작은 조직에서 일하는 분들에게 유용하도록, 큰 비용 없이 데이터 환경을 구축하는 방법을 소개하려 합니다.

 

데이터 환경 구축이란, '데이터를 수집·축적·분석하기 위한 기반 환경을 갖추는 일'을 뜻합니다. 예를 들면 구글 애널리틱스(Google Analytics)와 같은 데이터 분석 도구를 설치하는 것이죠.

 

가설 수립-실험-검증을 주축으로 하는 그로스에서 데이터는 빠질 수 없는 요소입니다. 우리 서비스에 유입돼 제품을 구매하고 이탈하는 사람은 몇 명인지, 이탈은 어디에서 많이 일어나는지 등을 데이터 없이 알고자 한다면, 깜깜한 어둠 속에 있는 것과 마찬가지입니다. 실험이 어떤 결과를 냈는지, 개선점은 어디에 있는지 등을 알아내려면 데이터를 봐야 하고, 이를 위해서는 반드시 데이터 환경을 구축해야 합니다.

 

고도화된 기술 없이도 가능합니다

데이터에 기반한 의사 결정이 중요해지면서, 스타트업 중에도 높은 수준의 데이터 환경을 갖춘 곳이 여럿 생겼습니다. 특히 트래픽이 높은 서비스를 운영하거나, 데이터를 기반으로 제품을 만드는 곳에서는 데이터만 전문적으로 다루는 데이터 엔지니어를 채용해 고도화된 데이터 플랫폼을 구축하기도 합니다.

 

인터넷 혹은 컨퍼런스에서 우리가 접하는 사례는 주로 이렇게 잘 갖춰진 기업들의 이야기입니다. 하지만 기술에 관한 배경지식이 없다면 빅데이터 아키텍처(architecture), ETL(Extract, Transform, Load), 분산형 파일 시스템 등 어려운 용어들에 압도되기 쉽고, 자칫하면 '데이터를 사업에 활용하려면 높은 수준의 기술이 있어야 한다'고 잘못 생각할 수 있습니다.