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최근 자주 회자되는 경구(警句) 하나가 있다. "데이터 기반 조직으로의 변화(Data-driven transformation )는 단순한 기술 도입이 아니다. 직원의 사고 방식, 상호작용, 업무 방식 등 조직의 문화를 바꿔야 한다." 온라인 마켓플레이스 기업 엣시(Etsy)의 사례를 통해 살펴본다.
이 회사는 최근 몇 년간 큰 변화를 일궈냈다. 이 회사의 켈런 엘리옷-맥크레아 CTO는 과거와 달리 지금은 데이터와 매트릭스를 기업 경영에 적극 활용하고 있다고 전했다.
그에 따르면 엣시에서는 '뭔가가 움직인다면 그래프로 표현하라. 그리고 움직이지 않는 것도 그래프로 표현하라. 결국은 움직일 것이기 때문이다'라는 말이 자주 사용된다.
엣시는 약 5년 전 사이트 개선 프로젝트를 시작했다. 또 검색 기능을 강화하는 것에 초점을 맞춰 기반 기술을 철저하게 재설계했다.
독창적인 제품이 특징인 대형 사이트
엣시는 거대 온라인 마켓플레이스이면서도 독창적인 아이템을 다수 판매하고 있다는 독특성을 보유하고 있다. 관련성과 최신성이 잘 반영된 검색 결과는 모든 온라인 상점이 추구하는 도전 과제다. 그러나 엣시에서는 독창적 아이템들 덕분에 그 도전의 수위가 훨씬 더 높다.
엘리옷-맥크레아에 따르면, 엣시는 2,900만 종의 유일무이한 상품들을 판매하고 있다. 검색이 전체 트래픽의 약 30%를 차지한다. 매출을 기준으로 하면 이 비율이 더 높아진다.
즉 판매자와 구매자를 제대로 연결시키기란 늘 어려우면서도 필수적인 과제였다.
엘리옷-맥크레아는 "검색 관련성 문제를 해결하려는 시도로 애널리틱스(분석)를 도입하기 시작했다. 그러다 지금은 거의 기업 내 모든 부문에 애널리틱스를 활용하고 있다"라고 말했다.
사실 이 정도로 큰 변화를 추진하는 결정을 내리는 과정은 순탄하지 않았다. 검색 관련성은 문제였지만, 비즈니스는 문제 없이 순항하고 있었기 때문이다.
엘리옷-맥크레아는 "문제없이 성과를 일궈내고 있던 비즈니스였다. 큰 공동체였으며, 수익이 창출되고 있었다. 또 사람들이 좋아했다. 즉 변화에 힘을 실을 수 없었다"고 말했다.
변화 동력을 얻는 데에는 문제가 또 있었다. IT가 새 기능을 도입하는 과정에 서비스 중단 사태가 발생할 가능성이 있었다. 그리고 곳곳에 데이터 사일로(고립된 장소)가 존재하고 있었다.
엘리옷-맥크레아는 "학습과 발견, 되풀이를 지원하는 여건이 아니었다. 조직 전반에 걸쳐 변화에 대한 욕구가 낮았다"라고 말했다.
이에 따라 엣시는 먼저 IT 조직에 학습과 발견, 반복 문화를 구현하려 시도했다. 학습을 위해서는 새로운 시도가 필요했다. 그리고 새로운 시도에는 실수가 따르기 마련이다.
엘리옷-맥크레아는 기존에는 소프트웨어 개발자들이 솔루션 신뢰도를 확보하는 방법으로 품질 보증과 단위 테스트를 이용했다고 말했다. 그는 "구축한 결과물이 계획한 대로 기능을 하고, 앞으로도 문제 없이 기능을 할 것이라는데 초점이 맞춰진 방식이다"라고 설명했다.
그러나 단위 테스트는 일반적으로 로컬 환경에서 진행된다. 그런데 엣시는 분산형 시스템에 기반하고 있다.
엘리옷-맥크레아는 "우리는 개발자들이 프로세스의 성공이나 실패를 책임진다는 생각을 갖게끔 만들고 싶었다. 분산형 시스템에서 이런 자신감을 갖는 방법 중 하나는 매트릭스다. 이를테면 '사용자의 1%, 관리자, 미국에만 이 기능을 런칭 할 계획이다. 그래프가 움직였을까?'라는 식의 접근법이 매트릭스 기반의 방식을 견인한다. 분산형 시스템에 많은 반복을 통해 자신감을 얻을 수 있는 방식이다"라고 설명했다.
출발점으로 삼을 5가지 매트릭스
엣시는 아키텍처를 재편한 후, 다음 5가지 매트릭스를 출발점으로 삼았다.
1. 마켓플레이스 리스팅.
2. 판매량.
3. 로그인 한 사람들의 수.
4. 등록 한 사람들의 수.
5. 엣시 버그 포럼의 게시글 비율.
그러나 이는 말 그대로 출발점에 불과했다. 현재 엘리옷-맥크레아의 팀은 매달 약 30만 개의 새 매트릭스를 추가시키고 있다.
-> 데이터 기반 조직으로 변화하기 '7가지 원칙'
Surfshark
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