[아티클]데이터 직군 DAE
[주제]
Data Analytics Engineer (DAE)
Q1. DAE 직군, 토스 테이터 마트팀 인터뷰
- 윤준석 - 광고 도메인, 유저 규모 성장 도모 그로스 도메인 DW 구축, 데이터 표준화, 자산화 업무
- 유승민 - 데이터 마트팀 리더
- 임정훈 - 토스페이 토스쇼핑 DW 구축
- 김지영 - 대출/신용 도메인 DW 구축
Q2. DAE직무 역할 담당
Q3. 토스 DAE 직무의 현업, 팀 협업 방식
Q4. 목표인 전사 Data Maturity(성숙도) 개선을 위해 시도 중인 액션과 데이터 오너십 방식
Q5. 데이터마트팀과 도메인에 배치되는 DAE의 목표의 차이점
Q6. 토스 DAE 합류 장점
Q7. 동료로 기대하는 인재
Q8. 새로운 팀원의 온보딩 진행 방법
Q9. 미래 동료에게 한마디
[아티클 요약]
Q1. DAE 직군, 토스 테이터 마트팀 인터뷰
- 토스 Data Analytics Engineer(이하 DAE) 윤준석
토스 합류 전 직무: 데이터 사이언스 조직에서 데이터 활용 단계의 업무
이직 목적: 데이터를 제공하는 입장에서의 경험을 더 쌓기 위함
현재 업무: 빠르게 성장하고 있는 광고 도메인과 유저 규모의 성장을 도모하는 그로스 도메인의 데이터 웨어하우스(이하 DW)를 구축하고 데이터를 표준화, 자산화 - 토스 데이터 마트팀 리더 유승민
토스 합류 전 직무: 데이터베이스, DW 관련 업무를 주로 담당했어요.
이직 목적: 데이터 영역에서 다양한 업무를 경험하고자
느끼는 점: 빠르게 성장하는 환경에서의 데이터플랫폼이 겪는 어려움과 다양한 상황들을 많이 배움 - DAE 임정훈
토스 합류 전 직무: DW/BI 구축 및 데이터 분석 업무를 담당
이직 목적: 개인과 회사 모두의 성장을 동시에 경험할 수 있을 것이라 생각하였기 때문, 데이터 관리의 중요성을 실감.
현재 업무: 토스페이와 토스쇼핑 등의 DW 데이터를 구축하고 운영하며, 표준화 업무를 담당 - 데이터 분석가에서 DAE 직군 전환으로 데이터 마트 팀원이 된 김지영
토스에 데이터 분석가로 입사하여, 제품 조직에서 분석 업무를 담당하였고, 이후엔 전략팀에서 유저/매출 등 전사 차원의 분석을 진행
이직 목적: 데이터 구조화 및 설계, 데이터 품질의 지속적인 관리 차원의 업무 영역 확장
현재 업무: 대출/신용 도메인 및 새롭게 구조를 잡아나가고 있는 비즈니스플랫폼 DW 구축 업무
Q2. DAE직무 역할 설명
- 활용될 수 있는 기반 형성하는 역할: 토스에서 DAE는 각 제품팀에서 생산하는 데이터가 전사적으로 유용하게 사용될 수 있게끔 데이터를 자산화하고 관련 데이터 파이프라인을 운영
- 데이터 분석과 비지니스 인사이트 도출 환경 형성: 데이터를 활용하는 구성원들이 분석에 필요한 데이터에 쉽게 접근하여 사용하고, 믿고 사용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 고민하고 데이터를 구조화/설계하며, 데이터 마트를 구축, 데이터 표준정책 수립
Q3. 토스 DAE 직무의 현업, 팀 협업 방식
담당 도메인 데이터 분석가와의 협업
ex. 제품조직(사일로)의 특정 제품 출시할 때
- 데이터 마트 개발: 담당 데이터 분석가와 해당 제품을 분석하는 관점에서 어떠한 데이터 마트들이 생성되면 좋을지 파악하여 데이터 마트를 개발하고 전사의 활성 유저 집계나 매출이나 비용 등을 연동해요.
- 파이프 라인 역할: 또한 실시간으로 데이터 모니터링이 필요한 상황에서는 데이터 엔지니어분들의 도움을 받아 실시간 파이프라인을 제공합니다.
- 연동 활용: 이와 더불어 개인화나 추천 등을 목적으로, 집계한 데이터 마트를 제품에서 활용할 수 있도록 서버 개발자, DBA와도 협업하여 데이터 연동 작업
제품조직과의 협업 이외 부분
- 데이트 분석 플랫폼팀, DW팀과도 정기적인 미팅: 함께 해결해야 할 과제를 발굴해요. (e.g. Data Discovery 개선, Data Quality를 위한 Backfill 프로세스 개선 등)
- 프로젝트 단위: 데이터 매니저, 테크니컬 프로덕트 매니저(TPM) 분들과도 밀접하게 협업하고 있어요.
- 서버 개발자 및 데이터옵스 매니저분들과 주로 협업
: 비즈니스 조직과는 비즈니스/세일즈에서 활용할 수 있는 데이터를 자산화, 표준화하는 것이 주요한 목표임
Q4. 목표인 전사 Data Maturity(성숙도) 개선을 위해 시도 중인 액션과 데이터 오너십 방식
성숙도 개선 배경: 제품들은 빠른 속도로 개발되는 데이터 사일로화가 가속화되고 Data Maturity와는 멀어지기 쉬운 환경
- DW 표준안 정립, 표준 데이터 마트 구축:
토스 환경에 적합한 DW 구축 방법론으로서 토스 DW 표준안을 정립, 이에 따라 각 제품들의 주요 개념들을 명확하게 정의한 표준 데이터 마트를 빠르게 구축.
주요 소비 영역을 표준마트와 연동하는 방식으로 변화를 만듬
신규 서비스 및 기존 레거시 마트의 중요도와 우선순위에 따라 틈틈이 전환 중
- DAE 역할: Data Product 생성 포지션, 데이터 소비 주체들이 믿고 사용할 수 있게 환경 조성함. 표준 마트 구축, 데이터오너십을 갖음. 통합된 개념 정의 및 표현, 표준 준수, 문서화, 데이터 품질 모니터링을 거침
- 유지 관리용 데이터 오너십: Data Mesh 방식으로 각 도메인의 DAE는 분산된 데이터 오너십을 가짐 , 중앙 표준 관리 조적(데이터 마트팀)은 각 도메인에 표준을 전파, 교육, 모니터링 수행
Q5. 데이터 마트팀과 도메인에 배치되는 DAE의 목표의 차이점
공통 목표: 토스의 데이터 사용자들이 데이터를 쉽게 찾고 활용할 수 있는 기반을 만든다.
데이터 마트팀 DAE - 시스템 장치 마련: 데이터 품질 관리를 위한 시스템적인 장치를 마련: 도메인 DAE들과 소통하여 DW 표준안이 전사적으로 잘 안착할 수 있도록 함
도메인 DAE의 목표- 데이터의 활용도: 해당 서비스 데이터의 오너십을 가지고 데이터 설계, 도메인 차원의 DW 구축 및 운영하며 데이터가 효율적으로 활용될 수 있도록 함
Q6. 토스 DAE 합류 장점
직무 성장: 변화에 따른 데이터 환경을 만들고자 데이터 활용 방안 고민과 실행을 통한 성장
성장 내용
- 다양한 맥락, 복잡도 높은 데이터의 활용법
- 데이터 소비 방법, 효율적 소비를 위한 데이터 환경 구축방법
Q7. 동료로 기대하는 인재
- 데이터 사용자가 어떻게 하면 쉽게 데이터를 찾고, 사용할 수 있을지에 대한 고민과 실행 경험
- 재사용성과 확장성이 높도록 테이블이나 데이터 구조화 경험
Q8. 새로운 팀원의 온보딩 진행 방법
커리큘럼: 첫 한 달간 메이트의 시간, 리소스를 활용할 수 있는 기회 제공
메이트의 적극적인 지원으로 소프트랜딩하게 도와줌
토스의 데이터 환경, 다른 직군과 협업하는 방식은 물론, 데이터 구조화 및 DW 구성 가이드 등 A to Z를 전체적으로 경험하신 후 배치가 이루어짐
Q9. 미래 동료에게 한마디
데이터 환경을 개선하는 과정이 쉽지 않지만, 동료로 든든한 팀과 동료들과 배우면서 도전하고 성장할 분을 환영
[인사이트]
광범위한 데이터를 사용하는 토스(대기업)의 직무 구조와 DAE 직군의 역할을 디테일하게 알 수 있었다. 현업 실무자의 인터뷰를 통해 구직시 필요한 역량을 실감나게 파악할 수 있었다.
