수동 프로세스 제거로 오류 발생률 대폭 감소. 중소-벤처기업의 DX를 지원하는 앤드디지털의 업무 개선 비하인드 스토리를 소개

향후 전망

TROCCO®가 없으면 사업을 할 수 없다.

TROCCO®에 대한 기대와 앞으로의 전망에 대해 이야기하는 호리카와 씨

앞으로 'TROCCO®'에 기대하는 것은 어떤 것이 있을까요?

호리카와: 전송원 및 전송 대상 커넥터 수가 늘어날 것으로 기대하고 있습니다. 버전 업데이트 등 계속 개발이 이루어졌으면 합니다.

또한, 현재 TROCCO®를 이용하려면 SQL을 작성할 수 있어야 한다는 전제가 있기 때문에, ChatGPT와 같이 SQL을 출력하는 데 능숙한 AI 서비스를 이용하는 것도 좋은 아이디어라고 생각합니다.

예를 들어, '이런 일을 하고 싶다'고 지시하면 생성된 SQL을 기반으로 데이터 마트를 만들 수 있는 플러그인이 있으면 좋겠어요.

'TROCCO®'는 어떤 고객에게 추천할 수 있을까요?

堀川 : 사내에서 데이터 가공 처리를 개발하고 담당자가 직접 데이터를 가져오는 데이터 운영을 하고 있는 기업이라면 꼭 소개하고 싶습니다. 파이프라인 관리로 고민하시는 분들이 많으실 것 같습니다.

또한, 리버스 ETL 처리로 TROCCO®의 전송처를 DWH로, 전송처를 서비스로 만들 수 있다는 것을 알려드리고 싶습니다. 예를 들어 DWH의 가공 데이터를 HubSpot에 전달하는 식의 처리도 가능합니다. 어쨌든 빠르고 정확하게 데이터를 보고 싶은 현장의 분들에게 적합한 서비스입니다.

'TROCCO®'는 귀사에 있어서 어떤 존재인가요?

堀川 : 이것이 없으면 비즈니스를 할 수 없는 수준의 존재입니다. 사내 데이터를 이용할 때도, 고객을 지원할 때 이용할 때도 없어서는 안 되는 존재입니다.

구현된 기능이나 성능은 '좋은 도구를 만들려고 노력하는' 성실함이 만들어낸 것이 아닐까요. 저는 프라임넘버의 엔지니어 블로그를 자주 읽는데요, 그런 마음이 느껴집니다.

무거운 데이터 처리와 수작업으로 인한 오류를 줄이기 위해 우선 BigQuery를 도입했습니다.

앤드디지털 주식회사 이사 COO
堀川 工望様

"TROCCO®를 도입하기 전에는 어떤 데이터 활용을 하고 계셨나요?

堀川 工望様(이하堀川): 저희는 고객에게 서비스를 제공하기 이전부터 자체적으로 광고 데이터 관리를 하고 사내에서 리포팅하고 있었습니다.

광고 데이터라고 한 마디로 말해도 다양한 요소가 있습니다. 성별, 연령 등 속성 데이터, 광고 매체별 성과 데이터, 매출, 판매 관리 등 온프레미스에서 관리하는 데이터부터 영업 활동 등 SFA에서 관리하는 데이터도 포함돼 있었습니다. 이러한 데이터들을 수집하고 데이터베이스에 입력해 광고 리포트를 작성하고 있었다.

이 보고서를 작성하기 위해 스프레드시트로 데이터를 관리하고 있었는데, 레코드 수가 만 단위가 되면 데이터를 붙여넣는 것만으로도 처리가 무겁거나 버벅거리는 문제가 발생했습니다.

또한, CSV 데이터를 스프레드시트로 불러올 때에도 수작업으로 인한 오류가 발생했습니다. 구체적으로 데이터가 어긋나거나 숫자를 저장해야 할 곳에 문자열이 들어가거나 하는 등의 문제가 발생했습니다.
수작업을 최대한 없애는 것과 더불어 업데이트 자동화 및 데이터 처리의 효율화를 고민하던 중, 구글에서 제공하는 BigQuery를 사용해보자는 생각을 하게 되었습니다.

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도입 후 효과

오류 발생과 데이터 불완전성이 감소한다. 복잡한 DWH에서 데이터를 깔끔하게 보여주는 데이터마트 기능이 편리하다.

도입 후의 인상과 소감을 말씀해 주세요.

堀川 : 이전에는 HubSpot의 데이터를 가져올 때 사내에서 개발해야 했는데, 개발 자체가 불필요해졌습니다. 개발 자체가 불필요해졌어요.

엔지니어 경험이 있는 직원은 '이렇게 쉽게 처리할 수 있다니, 지금까지 인프라를 구축하고, 설정하고, 코드를 작성하던 내 업무가 뭐였나'라고 놀라워할 정도입니다.

또한, 데이터마트 기능을 매우 유용하게 사용하고 있습니다.

광고 관련 정보 기반에 필요한 데이터는 각 광고 매체, 구글 애널리틱스, 마케팅 자동화, SFA, 기간계 시스템 등 다양합니다. 이를 모두 모아 ID를 부여하고 결합하여 DWH를 만듭니다.

그것만으로는 사용하기 어렵기 때문에 목적에 따라 데이터를 잘라서 데이터 마트를 만들고 있습니다.

데이터 통합을 위해서는 데이터베이스를 가공해야 하는 경우가 많아지고 있습니다. 이때 워크플로우와 데이터마트는 꼭 필요한 기능입니다. 다른 시스템에서도 할 수 있는 일이지만, TROCCO®를 사용하면 중앙에서 관리할 수 있고, 비용 절감과 엔지니어 확보가 불필요해지는 장점도 있습니다. 이는 일상적인 운영을 하는 고객에게도 쉽게 추천할 수 있는 부분입니다.

광고 데이터 외에 TROCCO®를 활용하고 있는 분야가 있나요?

堀川 : 경영 차원의 분석이나 의사결정, 인사 관련 데이터를 다루는 대시보드를 만드는 경우가 있습니다. 사장님이 누군가의 필터를 거치지 않은, 비즈니스에 필요한 데이터를 확인할 수 있는 것이 중요합니다.

이번 달 매출이 어땠는지, 좋았다면 무엇이 어떻게 좋았는지. 이런 분석을 통해 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

'TROCCO®'에서 인사 관련 데이터를 다루는 것은 흔치 않은 일이라고 느꼈습니다. 구체적으로 어떻게 관리하고 있나요?

호리카와: 취급하는 데이터는 재직 기간, 고용 형태, 근무 시간 등입니다. 예를 들어, 신입으로 입사한 직원이 1년차부터 5년차 사이에 담당 고객 수나 매출이 증가했는지 등을 확인할 수 있도록 하고 있습니다.

인사 관련으로는 카카오내비라는 인재관리 툴과 AKASHI라는 근태관리 툴과 연동하고 있습니다.

거기에는 커넥터가 없어서 직접 API를 두드리는 등 어떤 식으로든 데이터를 BigQuery로 가져와서 그 안에서 데이터 가공이나 정형을 하는 데 TROCCO®의 데이터마트 기능을 활용하고 있습니다.

API가 있으면 API를 두드리거나, 경우에 따라서는 수동으로 가져와서 대응하거나, 어쨌든 데이터를 모두 모으려고 합니다. 데이터를 취합한 후 관리하는 부분을 자동으로 할 수 있는 것이 TROCCO®의 편리한 점이죠.

인사 부서에서는 채용 관련 정보나 직원들의 컨디션에 대한 설문 등 다양한 데이터가 있는데, 이런 데이터도 관리하고 싶어요.

평소에 하던 업무는 어떻게 효율화할 수 있었나요?

堀川 : 스프레드시트로 처리할 때와 비교했을 때 데이터 오류가 크게 줄었습니다. 이 정도 개선이 이루어지면 일상적으로 서비스를 제공하는 컨설턴트나 운영자에게도 여유가 생깁니다. 그 시간을 활용해 고객에게 더 높은 수준의 서비스를 더 빨리 제공할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, 기존에는 50시간 걸리던 서비스를 30시간 만에 만들 수 있게 되었습니다. 그만큼 개발에 투입할 수 있는 시간도 늘어납니다.

이전에는 할 수 없었던 일을 할 수 있게 되었고, 서비스 가치가 높아지면 단가도 올라갑니다.

또한, 저희 회사에서는 옵션 기능인 API 기능을 계약하고 있는데, 이를 활용하여 버튼 클릭 한 번으로 스프레드시트 데이터를 가져올 수 있도록 하고 있습니다.

데이터를 붙여넣고 버튼을 누르면 TROCCO®의 워크플로우가 움직여 데이터가 반영되도록 처리하고 있습니다.

예를 들어, 아침 5시에 일괄 처리로 회의용 대시보드의 데이터를 업데이트하고 있는데, 회의가 9시에 시작되기 직전에 데이터를 업데이트하는 직원이 있다면, 그 데이터는 반영되지 않은 채로 남게 됩니다.

이렇게 업데이트한 데이터가 반영되지 않는 것을 방지하기 위해 스프레드시트에서 버튼을 누르면 데이터가 반영되도록 워크플로우를 구축하고 있습니다. 그래서 대시보드를 이용하는 멤버들에게 데이터를 업데이트한 경우 해당 버튼을 클릭하도록 안내하고 있습니다.

업데이트되는 순간 자동으로 워크플로우가 움직이는 처리가 힘들기 때문에 온디맨드 방식으로 처리하고 있습니다.

제 생각에 비즈니스에서 데이터 관리는 일상을 지탱하는 '인프라'라고 생각해요. 데이터를 관리하고 적절하게 가공할 수 있는 TROCCO®가 전송원 및 전송처 커넥터 수에 제한이 없는 스탠다드 플랜이 월 30만 엔(※2023년 5월 기준)인 것은 비용 대비 효율성이 높다고 생각합니다.

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