[data.world] 비개발 직군을 위한 데이터 솔루션

<data.world> 는 dataset 을 웹에 올려서 쿼리할 수 있고, 쿼리 및 쿼리결과를 손쉽게 공유할 수 있는 툴이다. 비즈니스의 모든 직군이 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 특장점은 아래 3개이다. 

---

장점 1. 접근성

<data. world> 가 제공하는 기능은 Zeppelin 또는 Jupyter 와 유사하나, 웹 기반이어서 접근성이 뛰어나다. 특히 비개발 직군 유저들이 VDI 접속 없이 데이터를 만져보도록 환경을 구성할 수 있다. 쿼리결과 파일 다운로드는 물론이고, 다양한 데이터 관련 솔루션로 데이터를 연동시킬 수 있다.

- 마케터: Google Data Studio, Excel
- 기획자(Product Manager): Jupyter, Tableau
- 데이터 분석가: SPSS, R, Algorithmia

 

장점 2. 리스크 감소

DB 에 직접 질의하는 것이 아니므로, 잘못된 쿼리로 DB 에 부하를 줄 위험이 줄어든다. 비개발 직군이 쿼리를 실행할 때면 꼭 이런 당부말씀을 드린다. 돌려놓고 다른 작업 하지 말자! 지켜보고 있다가 1분 이상 실행 중이면 꼭 중지버튼을 누르자! 그러면 비개발 직군들은 보통 도망간다. 쿼리하다가 시스템 다운시킬 수도 있다는 말에 겁먹을 수밖에. 하지만 웹에서 쿼리를 실행시키면 그런 위험을 감수하지 않아도 된다.

 

장점 3. 비개발 직군의 query 공부 지원

<data.world> 는 모든 직군의 데이터 활용을 목표로 한다. 유저 친화적인 데이터 솔루션이므로, 비개발 직군이 데이터 활용을 할 수 있어야, 그들의 솔루션을 잘 팔 수 있다! 그래서 비개발직군이 SQL 을 공부하는 데에도 매우 유용한 자료 및 환경을 제공한다. 그들의 익숙한 환경에서 공부하고, 이어서 이 솔루션을 회사에 구매 요청하라는 떡밥이다. 그러니 얼마나 튜토리얼 및 데이터 쿼리환경 제공에 공을 들였을지 알만하다.

많은 튜토리얼(W3S, MySQL Docs) 과 Problem set 을 접했지만, 그 중 data.world 가 가장 유저 친화적인 설명을 제공한다. 내 SQL 이해도가 올라가서 결과적으로 쉬웠던게 아니라, 정말로 필요한 키워드부터 차근차근 설명해준다. 초중급자로서 알아야하는 필수 키워드들이 알맞게 배치되어있다. 앞으로 비개발직군이 SQL 공부하고 싶다고 하면 이 사이트를 소개해줄 예정이다.

필요한 키워드부터 차근차근 읽을 수 있는 튜토리얼

 

더 큰 장점. 실제 dataset 를 보면서 쿼리를 해볼 수 있다. 쿼리는 계속 실행시켜봐야 익힐 수 있다. W3S 처럼 정해진 제한된 상황에서만 쿼리를 실행시키는게 아니라, 제대로된 dataset 에 대해서 자신의 지식 내에서 이리저리 쿼리를 해보는 것이 중요하다. 마음껏 쿼리해보자.

data.world 에서 직접 쿼리를 실행시켜보자.

유일한 단점은 이 모든것이 영어다.

---

비개발 직군 특히 마케터나 기획자는 데이터에 대한 갈증이 어마무시하다. 신년에 마케터 분들에게 New year's resolution 을 여쭤보면, 꼭 SQL 공부해서 업무에 활용하고 싶다는 말을 듣는다. 그러니 사용자에 따라 데이터 솔루션이 이렇게 많은게 아닐까?  비개발 직군이 데이터에 친숙하면, 회사 전반에 데이터 기반의 비즈니스 의사결정문화를 구축하는데 큰 도움이 된다.

나는 PM이다. 비개발직군으로서 2019 년에 SQL 에 대한 업무 활용도를 높이는 데에 주력했다. 자사 서비스에 대한 도메인 이해도를 바탕으로 hue 에서 쿼리를 무수히 작성했었다. 때로는 syntax 가 틀리고, 때로는 결과는 나오지만 무식하게 비효율적인 쿼리를 실행시켰다. 데이터 분석가 분들에게 데이터 분석을 요청해놓고, 어깨 너머로 그 분들이 쓰신 쿼리를 clause by clause 로 분석하기도 했었다.

덕분에 나는 내 프로덕트에 대한 쿼리를 어느 수준 선에서는 작성할 수 있게 되었다. 사내에서 다른 PM, 마케터 분들에게 SQL 강의 해달라는 말도 심심찮게 듣고 있다. (내가 뭐라고...) 이에 자신감을 얻어서 2020 년에도 더 나아가 데이터 분석 을 해보려고 한다. Funnel Rate, Retention Analysis, Cohort Analysis 등 해보고 싶은 분석이 무궁무진하다. (꿈꾸는 기획자!)

 

나는 PM 으로서 사업/마케팅 직군과 개발/데이터 직군의 연결통로이다. 2019년에는 무수한 사업직군 분들의 데이터 추출을 요청받아 쿼리 결과를 전달드렸다. 2020년에는 그 분들이 직접  데이터를 만질 수 있는 환경 구축에 노력을 기울이고자 한다. 이렇게 생각 및 다짐을 정리하고 나니, 나부터 데이터 시스템 및 SQL 공부를 더더욱 열심히 해야겠다는 생각이 든다.

이 글을 읽으신 분들도 자신만의 목표를 세우고 천천히 노력하기를 응원한다. 화이팅!