BEST1단계 : 전사 구성원들이 원하는 데이터를 편리하게 "조회" 할 수 있도록 만든다.
- 여러 소스 (production RDBMS, 클라이언트/서버 로그, 서드파티 데이터 등) 의 데이터들을 통합하여 조회할 수 있는 시스템을 구성한다. BigQuery 같은 데이터 웨어하우스가 될 수도 있고 (그렇다면 데이터 웨어하우스로 데이터를 모으는 ETL/ELT/Streaming 데이터 파이프라인 개발/운영도 필요), Amplitude/Mixpanel 같은 product analytics saas 서비스가 될 수도 있다.
- 그렇게 통합된 시스템에서 편리하게 "조회" 할 수 있도록 해주는 부가 구성 요소들을 결합시킨다. 데이터 웨어하우스를 구성했다면 Tableau 등의 BI 서비스를 구매하여 붙여야 할 수 있을 것이고 (관련된 계약->연동->초기 세팅->가이드라인 정립 등의 작업이 필요), product analytics saas 서비스를 구성했다면 이미 해당 서비스가 기능들을 제공하므로 할 일은 적을 것이다.
- 여기까지 되면, 모든 전사 구성원들이 어느 정도의 learning curve 를 거친 후에 직접 데이터를 조회하거나 필요한 dashboard 를 구성할 수 있다. 거기까지가 Data Engineer 가 기본적으로 해야될 일이고, 조금 더 나아가자면, 원래는 BI Engineer, 최근에는 Analytics Engineer 라고 부르는 역할까지 일부 맡아서, 직접 dashboard 를 만들 수도 있겠다.
2단계 : 1단계에서 만든 통합된 데이터 시스템을 활용해서 -> product 개발, operation 등에 기여할 수 있는 application 성 시스템을 구성한다.
- 예시1 : 주요 metric 을 tracking 하며 forecast 해서 예상 range 에서 벗어나는 anomaly 가 발생했을 때 이를 detect 하여 적절히 alerting 하는 시스템을 만든다.
- 예시2 : 실험 플랫폼을 만들거나 saas 서비스를 연동해서 (e.g. statsig) 전사 구성원들이 사용할 수 있게 만든다.
- 예시3 : 유저에 대한 segment 를 만들고, 만든 segment 에 적절한 action (push, sms, email 등) 을 할 수 있는 시스템을 만들거나, saas 서비스를 연동해서 (e.g. braze, salesforce) 사용할 수 있게 만든다.
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