데이터 조직은 보통 주간 업무를 어떻게 진행할까?

데이터 팀에서도 애자일 개발 방법론을 사용함.

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애자일 개발 방법론이란?

• 세상이 빠르게 변화하면서 미리 소프트웨어의 요구 사항을 알 수 없음
  • 알아도 시간이 지나면서 변하게 됨(불가항력)
  • 소프트웨어 개발은 폭포수 모델이 아닌 애자일 방법론이 대세 됨.
• 애자일 개발 방법론의 특징
  • 아는 만큼 보이는 만큼 만들자! 매 사이클 마다 바로 쓸 수 있는 기능을 구현
  • 짧은 사이클이 특징 (보통 1~3주). 보통 스프린트라고 부른다
  • 매 스프린트 마다 다음 스텝들을 반복
    • 플래닝 미팅 : 스프린트 동안 무엇을 할지 결정
    • 매일 스탠드업 미팅 : 매일 짧게 모두 만나서 경과보고
    • 데모/회고 미팅 : 스프린트의 마지막에 만나서 성과 공유 후 토론
• 데이터팀도 애자일 방법론을 사용하는 것이 일반적

월요일

• 지난 스프린트 리뷰
  • 지난 스프린트에 한 일들을 리뷰 : 각자 자기가 한 일을 데모
  • 회고 미팅 : 뭐가 잘 되었고, 뭐가 더 잘 될 수 있었고, 기타 논의할 점이 있는지?
• 새로운 한주 계획
  • 이번 한주에 무슨 일들을 할지 결정
    • 휴가, 업무 등의 이해관계 체크
  • 매 주 미팅 제외 하루 5시간쯤 일한다고 가정함.
  • 30% 정도의 시간은 유지보수에 사용한다고 가정
  • 온콜 엔지니어와 분석가 지정
    • 데이터 ETL 관련 이슈와 다양한 데이터 관련 질문을 맡을 사람들을 별도로 지정
      • 매 스프린트 마다 희생자(?) 한 명 선정
    • 특히 ETL 관련 이슈 해결은 데이터 시스템의 안정성에 중요함.
• 애자일 / 스크럼 보드
  • JIRA가 가장 많이 사용됨
  • Swit, ClickUP등의 후발주자도 많이 사용되는 추세

화요일

• 매일 스탠드업 미팅
  • 매일 5분 정도 모두가 모여서 다음에 대해 이야기
  • 어제 무슨 일을 했는가?
  • 오늘 무슨 일을 하는가?
  • 어제나 오늘을 하면서 어떤 문제가 있는가?
• 다양한 미팅들(화요일은 미팅의 날)
  • 내부 팀원들과의 미팅
    • 데이터 엔지니어 ↔ 데이터 분석가
    • 데이터 엔지니어 ↔ 데이터 과학자
    • 데이터 분석가 ↔ 데이터 과학자
  • 다른 팀과의 sync - up 미팅
    • 마케팅, 프로덕트 매니저, 세일즈

수요일/목요일

• 매일 스탠드업 미팅(어떤 미팅이건 얼굴을 볼 수 있도록 카메라를 킴)
• 중요 지표 리뷰 미팅
  • 대시보드를 보면서 중요 지표에 어떤 변화가 있는지 살펴봄
• 머신러닝 모델 개발 리뷰 미팅(데이터 과학자)
  • 개발 중인 머신러닝 모델에 관련해서 전체적으로 리뷰하는 미팅
  • 만일 A/B 테스트중인 머신러닝 모델이 있다면 지금까지의 성능에 대해 리뷰하고 성공여부 결정

금요일

• 매일 스탠드업 미팅
• 데이터팀 주간 스태프 미팅
  • 중요 지표와 회사/팀 목표 리뷰
    • ETL 성공/실패 비율 리뷰
    • 머신러닝 모델 관련 리뷰 (개발상황, A/B 테스트 진행상황)
      • 데이터 과학자들이 리뷰했던 내용을 요약하여 공지
    • 구인 상황과 팀내 중요인력 상황 점검(채용관련 내용)
    • 주간 사고 리뷰 - 필요하다면 별도 리뷰 미팅(양이 방대하다면)
    • 메인 프로젝트 리뷰
      • 외부 프로젝트 ( 다른 팀과 협업하는 프로젝트 )
      • 내부 프로젝트
    • 팀/개인 업데이트

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데이터 조직의 일주일을 살펴보며..

서로의 상황과 정보를 공유 할 수 있는 미팅이 굉장히 중요하다는 것을 새삼스럽게 깨달았다.

하지만 미팅이 잦을 수록 실무를 진행함에 있어 어려움이 있을것으로 예상된다.