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Data Driven Decision Making, 문제를 인식하고 개선하는 방법(AWS Sight, Google Datastudio...)

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by Aladin 2021. 10. 13. 11:42

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팀이 커지면 커질 수록 인원이 많아지면 많아질 수록 당면하는 과제에 대한 공감, 기획에 대한 공감, 개발에 대한 공감 을 이끌어내기란 쉽지 않다.

 

무엇보다 과제에 대한 Priority 설정이 필요한점과 서비스 개선점 파악을 더 쉽게 하기 위해 Data 시각화는 필수적으로 느껴졌다. 많은 동료들과 주변사례를 파악해본바 DDDM(Data driven decison making) 을 도입하기로 결정, 기초 데이터 시각화를 위해 다양한 툴을 검토한걸 공유하고자 한다.

 

 

대략 이런 과정을 거친다고 한다?!

 

데이터 시각화를 위해 우리팀의 요건은 1)내부 AWS DBMS 연결이 가능할 것 2)Google Analytics, Searchconsole 등 연결이 가능할것(선택) 무엇보다 가장 중요한 3)대시보드 구축이 간편할것(1D이내) 4)무료면 BETTER!!(좋은 툴이라면 비용지불은 아깝지 않다) 일 것이다.

 

1. 첫번째 검토(자체 웹 구축)

- 자체 WEB 구축을 검토하였으나

- 해당 데이터시각화에 주기적 개선 및 보수가 필요, 데이터를 보는사람의 Needs 에 따라 별도 개발이 매번 필요한 점

- 무엇보다 구글 데이터 연계가 어려운점과 해당 개발을 위해 개발진을 투여하는 점에서 반려!

 

2. 두번째 검토(AWS Sight)

- Infra 대부분이 AWS를 쓰는만큼 AWS Sight 를 검토하였으나
- 대다수의 INFRA를 AWS 로 구현 연계가 쉽다는 장점에도 불구
- 구글 퍼포먼스 데이터들과 연계가 안되는 점, Sight 를 구현하기 위해 러닝커브가 다소 있어보이는점

이 도입을 저어하게 만들었다.

 

3. 세번째 도입기(Google data Studio)

- 구글 플랫폼 서비스들과 연계과 환상적으로 좋고

- 외부 DBMS와의 연계도 꽤나 간편하다

- 또한 개발진의 투입 없이 모든 데이터 시각화가 가능하다(어느정도 SQL 지식이 있다면..?!)

- 단순 통계 뿐만 아니라 기간별 상승률 등 통계 시각화가 아주 쉬운편이다.

- 하지만... 새로고침을 매번해야된다는 점과 외부 데이터 연결이 많아지면 많아질수록 페이지 부하가 심하다는 엄청난 단점이 있다. 

그럼에도 불구하고 구글의 통계 데이터 연계가 아주 간편하다는 점에서 우리팀의 대시보드는 당분간 Google data studio를 쓰기로 결정하였다.

* 자체 리프레시 익스텐션이 있으나 아직 도입하진 않았다

* 링크 : https://chrome.google.com/webstore/detail/data-studio-auto-refresh/inkgahcdacjcejipadnndepfllmbgoag

 

브릿지코드 대시보드 초안

 

도입 후 구글의 데이터 시각화가 너무 잘되있어서 서비스내 개선포인트가 잘 파악이 되고 비즈니스나 개발 고도화 이후 KPI 에 대해 한눈에 볼 수 있어 조직원들과 공감하기에 더할나이 없는 서비스라 생각이 든다.

 

좀 더 사용해보고 구글 데이터 스튜디오의 장단점이 느껴진다면 후속 블로깅을 해보는 걸로 하며 DDDM 이 조직문화에 깊게 자리잡길 희망해본다 

 


IT기술을 통해
사람과 사람의 연결을 돕고
함께 성장해나가는
서비스를 만들어 갑니다.

브릿지코드(BRIDGE CODE)는 대기업 및 금융업 종사자들과 함께 시작, 팀은 웹 애플리케이션 개발에 대한 깊은 노하우를 보유중에 있습니다. 국내 리걸테크 및 핀테크 서비스를 제공하는 스타트업입니다. "사람과 사람의 연결"을 기술을 통해 만들어나가고 있습니다.

 

 

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