데이터를 쌓는 일만큼이나 쌓은 데이터를 신뢰할 수 있게 만드는 일 또한 매우 어렵죠. 특히 다양한 직무의 사람들이 함께 보는 데이터라면 더욱 그럴 거에요.
앰플리튜드를 통해 전사에서 제품을 분석하고 의사결정을 하고 있는 숨고는 수집하는 데이터 양이 늘어나며 정확하고 효율적인 데이터 관리의 필요성을 느끼고 있었어요. 시간이 지날 수록 이벤트가 중복되거나 같은 이벤트인데도 이름이 다른 일. 또는 데이터에 대한 정의가 명확하지 않아 생기는 팀 간의 다른 기준과 지표 해석이 발생했던 것이죠.
이러한 문제를 해결하고 앰플리튜드를 통해 더 정확한 데이터를 통한 의사 결정을 위해 숨고는 에이비일팔공(AB180) 컨설팅 팀과 함께 데이터 거버넌스 프로젝트를 시작했어요. 단순히 이벤트 정리가 아닌 조직 전체가 같은 언어로 데이터를 이해하고 사용할 수 있도록 데이터 체계를 다시 세우기 위함이었죠.
오늘은 숨고의 데이터 챕터 리드이신 박영수 님과 함께 숨고와 에이비일팔공 함께 진행하고 있는 데이터 거버넌스 프로젝트에 대해 이야기 나누어 보았어요.
💡 데이터 거버넌스란?
데이터 거버넌스는 조직 내 데이터를 구성원 모두가 정확하고, 안전하고, 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 모든 시스템을 의미해요. 믿을 수 있는 데이터 거버넌스를 구축한다면 데이터 기반 의사결정을 보다 쉽게 진행할 수 있고 더 나은 고객 경험을 설계할 수 있어요.
안녕하세요, 숨고에서 데이터 챕터를 리드하고 있는 박영수입니다.
숨고는 PO, 마케팅, 데이터 등 여러 조직이 함께 앰플리튜드를 사용하고 있어요. 서비스 내 주요 사용자 행동부터 캠페인 성과까지. 거의 모든 팀이 데이터를 기반으로 의사결정을 하고 있죠.
이번 프로젝트는 숨고가 앰플리튜드를 기반으로 데이터 거버넌스 체계를 구축하기 위한 이벤트 택소노미 개편 작업이에요.
에이비일팔공 컨설팅팀과 함께 약 6주간 진행되었고, 숨고 서비스의 주요 퍼널을 중심으로 기존 이벤트와 프로퍼티를 전수 검토했어요.이 과정에서 중복 이벤트를 정리하고 명명 규칙과 정의를 통일하며 실제 서비스 환경에 맞게 단계별로 적용할 수 있는 구조로 재설계하여 전사가 함께 사용하는 데이터 거버넌스를 구축하게 되었어요.
앰플리튜드는 전사적으로 잘 활용되고 있었어요. 다만 시간이 지나면서 팀마다 사용하는 이벤트 기준이 달라지고 데이터의 정의가 불명확해지는 문제가 생겼어요.
문제는 관리의 부재였어요. 같은 행동이라도 팀마다 다른 이벤트 명을 쓰거나 어떤 데이터는 수집되지 않는 경우도 있었죠. 이벤트가 중복되거나 정의가 애매해 실제 분석 단계에서 혼선이 많았던 것이죠.
이러한 과정에서 “이제는 이벤트부터 다시 정리하자”는 판단을 내리게 되었어요. 앰플리튜드를 더 잘 활용하려면 단순히 데이터를 쌓는 게 아닌 정확한 데이터 구조를 만드는 게 우선이었어요. 그래서 에이비일팔공 컨설팅팀과 함께 데이터 택소노미 개편 프로젝트를 진행하게 되었습니다.
초기에는 가능한 많은 프로퍼티를 포함하는 설계를 시도했어요. 하지만 현실적으로 개발·QA 리소스가 부족했고, 이미 운영 중인 서비스의 변경 난이도도 높았습니다. 그래서 단계별로 나누어 적용하는 소프트 랜딩 방식으로 전환했습니다.
예를 들어, 고객 퍼널 → 고수 퍼널 → 기타 퍼널 등으로 나누어 순차적으로 적용했고, 프로퍼티 다이어트도 함께 진행했습니다. ‘모든 걸 한 번에 바꾸기보다는, 현실적인 속도로 정확하게 바꾸자’는 전략이었죠.
가장 큰 어려움은 이벤트 정의 불일치였습니다. 같은 행동이라도 웹과 앱의 트리거 조건이 달라서 데이터가 일관되지 않은 경우들이 있었어요. 수집이 한쪽에서만 되거나, 정의가 모호한 이벤트들이 그런 예이죠.
이 문제를 해결하기 위해 에이비일팔공과 함께 이벤트를 전면 검토하고, 앰플리튜드와 빅쿼리(BigQuery) 간의 데이터 일관성 확보 방안을 병행했습니다. 이 과정에서 ‘어떤 데이터를 반드시 남겨야 하는가’에 대한 내부 합의도 자연스럽게 이루어졌습니다.
무엇보다 데이터에 대한 신뢰가 생기고 있어요. 예전에는 팀마다 해석이 달라서 “이 숫자가 맞나?”라는 의문이 늘 있었죠. 지금은 이벤트 정의가 명확해지고, 명명 규칙이 통일되면서 모두가 같은 데이터를 같은 기준으로 볼 수 있는 환경이 마련되고 있어요.
PO, 마케팅, 데이터팀이 같은 대시보드를 보며 논의할 수 있게 되니 커뮤니케이션 속도도 훨씬 빨라졌어요. 이게 가장 큰 변화라고 생각합니다.
네, 프로젝트가 완료되면 앰플리튜드와 BigQuery 스토리지 비용 절감 효과가 있을 것으로 예상하고 있습니다. 중복 이벤트가 정리되면서 데이터 볼륨은 줄어들지만 분석 효율을 훨씬 높아질 거예요.
하지만 이보다 더 중요한 건 데이터 관리의 질적 개선이라고 할 수 있어요. 이제는 이벤트 정의가 명확하고, 중복이 없고, 누가 봐도 신뢰할 수 있는 구조로 운영되고 있습니다.
에이비일팔공은 단순히 ‘컨설팅을 제공하는 파트너’가 아니라, 실질적으로 함께 고민하고 설계한 ‘프로젝트 팀원’에 가까웠어요. 숨고 서비스의 구조와 사용 패턴을 깊이 이해하고 퍼널 중심으로 택소노미를 설계하는 과정에서 실무적으로 적용 가능한 방식을 제시해주셨죠.
특히 일정과 리소스 제약을 고려해 단계별 적용 전략을 함께 세워준 점이 좋았습니다. 결국 현실과 이상 사이의 균형을 잡을 수 있었어요.
현재는 에어브릿지도 도입 과정에 있습니다. 앰플리튜드 데이터 거너번스 프로젝트가 완료되면 에어브릿지 데이터를 연동하여, 광고 성과부터 유저 행동까지 하나의 흐름으로 분석할 수 있게 될 것으로 기대하고 있어요. 이렇게 되면 자연스럽게 캠페인 효율과 사용자 경험 개선이 한층 정교해지겠죠.
이번 프로젝트를 통해 숨고가 데이터를 ‘정확히’ 흐르게 하는 조직으로 나아가길 바라고 있습니다.
데이터 거버넌스는 단순히 ‘이벤트를 정리하는 일’이 아닙니다. 조직이 데이터를 같은 기준으로 바라보고, 믿을 수 있게 만드는 일이에요. 숨고에게 이번 프로젝트는 ‘정리’가 아니라 성장을 위한 기반이었습니다.
데이터가 많다고 데이터 드리븐한 조직이 되는 건 아닙니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 한 진짜 데이터 기반 의사결정이 가능해야 하죠.
숨고는 이번 프로젝트를 통해 데이터를 보다 정확히 활용하여 팀간의 소통 시간을 줄이고 정확한 의사결정이 가능한 조직으로 나아가고 있어요. 제품에 쌓이는 데이터를 기반으로 진정한 데이터 기반 성장을 원하신다면 지금 바로 에이비일팔공과 이야기 나누어 보세요.
