요즘 데이터 분석가들이 가장 자주 묻는 질문은 이것이다. “AI가 SQL을 짜고 차트를 그리고 인사이트 요약까지 해주는데, 내 일은 사라지는 것 아닌가?” 솔직히 이 불안은 근거가 없지 않다. 단순 쿼리 작성과 보고서 생성의 상당 부분은 이미 자동화의 사정권에 들어왔다. 그러나 나는 데이터 커리어가 축소되는 것이 아니라 무게중심이 이동하고 있다고 본다. 기계가 잘하는 영역의 가치는 빠르게 0에 수렴하고, 기계가 못하는 영역의 가치는 그만큼 폭발한다....
모든 팀은 기술 부채를 진다. 빠르게 출시하기 위해 임시방편을 쓰고, “나중에 정리하자”고 약속한다. 문제는 그 나중이 거의 오지 않는다는 것이다. 이 글은 우리 팀이 2년간 미뤄둔 데이터 파이프라인 부채가 결국 한 분기 전체를 삼킨 과정을 솔직하게 복기한 회고다. 이 이야기를 공유하는 이유는 변명을 하기 위해서가 아니다. 부채가 쌓이는 메커니즘은 놀랄 만큼 보편적이어서, 우리의 실패가 다른 팀에게는 조기 경보가 될 수 있다고 믿기 때문이다. 처음엔...
한때 우리 데이터팀은 분석 공장이었다. 요청이 들어오면 쿼리를 짜고, 차트를 만들고, 슬라이드에 붙여 넘겼다. 그리고 그 결과물은 대부분 한 번 쓰이고 잊혔다. 같은 질문이 두 달 뒤 다른 부서에서 다시 들어오면, 우리는 처음부터 똑같은 일을 반복했다. 전환점은 한 시니어가 던진 질문이었다. “우리는 왜 분석을 일회용으로 만들까? 제품처럼 만들 수는 없을까?” 이 한마디가 데이터 제품 사고로 가는 문을 열었고, 우리 팀의 일하는 방식을 근본적으로 바꿨다....
매년 연말이면 화려한 트렌드 전망이 쏟아진다. 대부분은 작년에 했던 말을 단어만 바꿔 반복한다. 이 글은 마케팅 유행어가 아니라, 현장에서 실제로 일하는 방식을 바꾸고 있는 구조적 신호에 집중하려 한다. 예측이 아니라 이미 시작된 변화의 관찰에 가깝다. 전망은 본질적으로 틀릴 수 있다. 그래서 나는 단정 대신 “무엇을 지켜봐야 하는가”의 관점으로 다섯 가지 신호를 정리한다. 1. AI 에이전트, 데모에서 운영으로 지난 2년이 “에이전트가...
우리는 6개월을 갈아 넣은 프로젝트를 출시 직전에 폐기했다. 야심찬 추천 시스템이었다. 팀의 자존심이 걸려 있었고, 경영진의 기대도 컸다. 그런데도 우리는 스스로 그것을 묻기로 결정했다. 이 글은 그 실패를 정직하게 복기한 회고다. 미화도, 과도한 자기비하도 없이. 실패를 글로 쓰는 것은 불편하다. 그러나 성공담보다 실패담에서 배울 것이 훨씬 많다는 것을, 나는 이 프로젝트를 통해 뼈저리게 알게 됐다. 모든 것이 순조로워 보였다 시작은 완벽했다. 명확한 목표, 충분한 데이터,...
e-wikidversity