“올룰로는 감이나 상상으로 의사결정하지 않습니다. 철저히 데이터 기반(Data-Driven)의 의사결정을 하고 있죠. 베스핀글로벌과 함께 빅데이터 플랫폼 구축 프로젝트를 하면서 기반을 마련했기 때문입니다.
프로젝트를 완료한지 얼마 되지 않았지만 느낌이 다릅니다. 빅데이터 팀은 업무 효율이 증가하면서 다른 영역에 투자를 할 수 있게 되었고, 전사가 BI(비즈니스 인텔리전스) 툴을 통해 데이터를 만져볼 수 있게 되었습니다.
비즈니스 현업 부서에서도 데이터를 직접 다뤄볼 수 있고, 정밀한 데이터를 볼 수 있게 된 것 모두 결코 돈으로 환산할 수 없는 엄청난 가치입니다.”
“초기 스타트업이라면 처음부터 잘 정제된 데이터로 뭔가를 하겠다기 보다 일단 수집한 데이터를 다양한 분야에 사용하도록 시도해 보세요. 서비스가 제대로 성장하고 있고, 방향을 잘 잡았다는 판단이 들었다면 그때 데이터에 투자하셔도 늦지 않습니다.
데이터를 제대로 활용해야 하는 단계에 진입한 회사는 데이터에 과감하게 투자해야 합니다. 6개월에서 1년 이내에 분명히 투자의 가치가 빛날 것 입니다.”
– 올룰로 Co-Founder, CTO 이진복
Company Overview
㈜올룰로는 국내 최초 전동킥보드 공유서비스를 선보였으며, 서비스를 시작한지 2년만에 100만 가입자를 돌파, 기업 전용 서비스인 ‘킥고잉 비즈니스’ 회원사도 400곳을 넘어선 국내 공유 킥보드 서비스 1위 스타트업입니다.
Challenge
킥보드 성수기 시즌에 유저들이 더 즐겁고 안전하게, 재미있게 킥보드를 탈 수 있도록 서비스를 발전시키고자 했습니다. 유저들의 사용 추이, 불편 사항, 매력적인 기능은 무엇인지 등을 킥고잉 앱 및 기기의 IoT 데이터를 통해 분석하고자 했지만 데이터들이 정제되어 있지 않았고 파편화되어 파악하기 어려웠습니다.
또한 전사 구성원들이 같은 데이터를 실시간으로 보고, 한 방향을 바라보며 빠른 의사결정을 하고자 했는데, 기존에는 빅데이터 팀에서 후속 데이터 작업을 하지 않으면 타 부서에서 확인하기 어려운 상황이었습니다. 이 니즈를 해결하고자 전사 BI(비즈니스 인텔리전스)를 위한 빅데이터 프로젝트를 시작했습니다.
(이미지 출처: 올룰로 퍼스널 모빌리티 안전 시스템 비전인식 화면)
(이미지 출처: 올룰로 퍼스널 모빌리티 안전 시스템 빅데이터 활용)
Solution
올룰로는 2020년 베스핀글로벌과 함께 AWS 상에 구축되어 있는 인프라를 재정비하는 AWS Well Architected Framework Review 작업을 진행했습니다.(링크)
인프라 고도화 이후 사내 빅데이터 팀에서 플랫폼 구축 프로젝트를 하고자 했으나, 빠르게 돌아가야하는 스타트업에서 특정 인원만으로 인프라 생성부터 분석, 시각화, 테스트까지 모든 부분을 수행할 여력이 없었습니다. 따라서 빅데이터에 경험이 많고, 클라우드 관리 플랫폼 ‘옵스나우’가 있는, 특히 올룰로의 AWS 인프라 고도화 프로젝트를 단 2주만에 완료했던 경험이 있는 베스핀글로벌을 통해 베스트 프렉티스를 얻는 것이 효율적이라고 판단했습니다.
또한 주변에 경쟁이 늘어나면서 양질의 서비스를 빠르게 반영하고자 하는 목표가 있었는데, 올룰로 빅데이터팀과 베스핀글로벌이 함께 1개월이 채 안되는 시간 내 성공적으로 프로젝트를 완료했습니다. 이는 올룰로의 자사 인프라와 데이터에 대한 이해와 베스핀글로벌의 빅데이터 프로젝트 경험이 만났기에 가능했습니다.
Benefit
“데이터기반 의사결정을 위한 씨드(Seed)를 구축했습니다.”
기존에는 데이터가 정제되어 있지 않아 비즈니스 조직에서 보고자 하는 데이터 요청 시, 빅데이터팀이 시간과 노력을 들여 데이터를 정제하는 작업을 거쳐야 했습니다. 이번 프로젝트를 통해 빅데이터팀의 업무 효율이 드라마틱하게 향상되었고, 비즈니스 조직에서도 원하는 데이터를 쉽게 요청하고 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다.
무엇보다 모든 조직원이 같은 데이터를보고 같은 방향을 바라보기 때문에 커뮤니케이션 실수가 없어졌고, 의사결정을 서비스에 빠르게 반영할 수 있게 되었습니다.
또한 킥고잉 유저들에게 양질의 서비스를 빠르게 제공하게 되었으며, 데이터 분석을 통해 운영 효율화뿐만 아니라 상황변화에 민감하게 대응할 수 있게 되었습니다.
Next Step
데이터를 운영 효율화에 활용하겠지만, 앞으로는 머신러닝을 위한 모델링에도 활용할 계획을 가지고 있습니다. 파편화된 데이터들, 정제되지 않은 데이터를 가지고 학습을 하는 부분에 시간이 많이 들었는데, 이번 프로젝트를 통해 어떻게 해소하면 될지 기본 틀을 갖추게 되었습니다. 데이터들을 빠르게 학습시키고 다양한 모델들을 테스트해볼 수 있는 환경을 만들어 킥고잉 서비스 퀄리티를 빠르게 발전시켜 나갈 것입니다.