[출처] https://www.youtube.com/watch?v=mKf1kvWXiPY&t=769s
데이터 사이언티스트? 어떤 사람일까?
토스의 데이터 사이언티스트는 연구, 개발모델을 활용하여 비즈니스 가치를 더하려고 노력하는 팀.
토스내에는 작은 스타트업과 유사한 Silo 라는 팀이 있다.
이러한 구조로 일을 하면서 신용평가 모형 또는 OCR 모델을 Fraud Detection모델 연구 및 결과를 통해 사일로의 문제들을 해결해 주곤 했다. 성과가 없던 것은 아니지만 적은 노력으로 더 많은 사일로에게 닿을 수 있다면 더할 수 있는 가치가 더 크지 않을까? 하는 생각으로
데이터 프로덕트를 중심으로 진행하는 방식으로 진행하게 되었다.
데이터 프로덕트를 먼저 만들고 공개하여 공통된 니즈를 먼저 해결하는 방식
이렇게 되면 많은 기술을 데이터 프로덕트로 모을 수 있기에 모든 사일로가 접근해서 활용할 수 있고, 사일로와 커뮤니케이션이 원활해지는 장점도 있다.
BaseLine 모델로 LightGBM 으로 모델링을 진행 -> 테이블 데이터에 강력하다.
또한 Time to Market 을 단축하기에도 용이했다.
모델성능이 나오지 않는 문제를 해결하기 위해 데이터 웨어하우스를 재탐색하기 시작했다.
act type 을 확장하는 것 부터 시작했다. 그 외에도 데이터 마트를 새로 만들기 시작했다.
토스는 이렇게 CDP(Customer Data Platform)를 만들어 런칭하게 되었다.
내용이 굉장히 길어서 모든 것을 정리할 수 없었으나, 너무 유용한 영상인 것 같아서
링크로 남기고자 한다.
https://www.youtube.com/watch?v=mKf1kvWXiPY&t=769s
데이터를 통해 결국 비즈니스 모델을 만드는 과정에서 의사결정에 큰 도움이 되었고,
보다 빠른 인사이트를 얻어 비즈니스 모델을 성공적으로 만들 수 있었다는 것을 보고
데이터 사이언티스트가 너무 매력적인 포지션이라는 생각이 들었다.
그러나 내용만 들어서는 너무 어렵기도하고, 저 과정이 어떤 상황인건지도 직접 해보기 전까지는 모를 것 같다는 생각이 들었다. 빨리 실습을 통해 그리고 프로젝트를 통해 모델을 개발해 보고싶어졌다.
