data-mart

토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법 (새 탭에서 열림)

토스플레이스는 데이터 분석가에게 집중된 단순 추출 요청을 해결하고 전사적인 데이터 민주주의를 실현하기 위해 AI 데이터 분석 어시스턴트 ‘판다(PANDA)’를 개발했습니다. 판다는 단순한 챗봇을 넘어 표준 데이터 마트 정비와 에이전트 기반의 자율 루프 시스템을 통해 데이터 조회부터 실무 인사이트 제공까지 수행하며, 출시 후 전사 구성원의 70%가 활용하는 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 기술적 복잡함보다 비즈니스 맥락과 데이터 거버넌스에 집중함으로써, 누구나 데이터 분석가의 도움 없이도 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 구축했다는 데 큰 의의가 있습니다. ### 데이터 신뢰성을 위한 표준 데이터 마트(SSOT) 구축 * AI가 일관된 답을 낼 수 있도록 Data Analysis와 Platform 팀이 협업하여 핵심 데이터를 단일화된 테이블로 정비했습니다. * **표준 네이밍 컨벤션:** 테이블명은 `{역할}_{도메인}_{주제}`(예: fact_device_error_log)로, 컬럼명은 `{접두어}_{대상}_{속성}_{접미어}`(예: is_merchant_active)로 규칙화하여 AI가 이름만으로도 데이터의 목적을 이해하게 했습니다. * 모든 테이블과 컬럼에 상세 설명을 추가하여 AI가 데이터를 정확하게 탐색할 수 있는 기반 정보를 제공했습니다. ### 데이터 선택의 정확도를 높이는 Scoring & Ranking 시스템 * 질문에 대해 매번 다른 테이블을 선택하는 문제를 방지하기 위해 유사도와 신뢰도를 결합한 점수 체계를 도입했습니다. * **최종 점수 산출:** `(질문-테이블 유사도) × (데이터 계층 가중치)` 공식을 적용합니다. * **계층별 가중치:** 전사 주요 지표(SSOT)는 4배, 검증된 표준 마트는 3배, 도메인 마트는 2배, 원시 로그 데이터는 1배의 가중치를 부여하여 가장 신뢰할 수 있는 소스를 우선 선택하게 합니다. * dbt tags를 활용해 관리되는 테이블만 Manifest 파일로 가져와 탐색 범위를 최적화했습니다. ### 비즈니스 맥락 연결과 에이전틱 루프(Agentic Loop) * ‘설치 매장’이나 ‘업종 분류’와 같은 비즈니스 용어 정의를 데이터 구조와 연결하여 AI가 단순 수치 이상의 맥락을 파악하도록 설계했습니다. * AI가 스스로 상황에 맞는 도구를 선택하고, 결과가 부정확할 경우 스키마를 다시 확인하여 쿼리를 수정 및 재실행하는 자율적 재시도 과정을 거칩니다. * '테이블 탐색 → 쿼리 실행 → 결과 검증 → 수정 → 최종 결과 도출'의 과정을 반복하며 정답률을 높이는 구조를 갖췄습니다. ### 실무 활용성을 고려한 답변 구조 및 성과 * 단순 숫자 나열이 아니라 **결과, 조회 기준, 실무 인사이트**라는 3단계 구조로 답변을 제공하여 사용자의 해석 시간을 단축했습니다. * 출시 직후 전체 팀원의 절반 이상이 사용했으며, 현재는 70%의 사용률을 기록하며 데이터 요청에 대한 심리적 문턱을 낮추고 실질적인 업무 방식의 변화를 이끌어냈습니다. * 개발자, 기획자 등 비데이터 직군에서도 활발히 사용하며 데이터 분석가의 리소스를 고부가가치 분석 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 성질 급한 AI 모델의 성능에만 의존하기보다, **데이터의 표준화와 비즈니스 로직의 명확한 정의(Governance)**가 선행될 때 비로소 실효성 있는 AI 서비스가 완성된다는 점을 시사합니다. 사내 데이터 민주화를 고민한다면, 기술적 기교 이전에 AI가 읽기 좋은 데이터 환경을 만드는 것부터 시작할 것을 추천합니다.

사업자 데이터 리터러시 높이기: BC Monthly Report 발행기 (새 탭에서 열림)

토스는 각 사업부별로 흩어져 있던 사업자(Business Customer, BC) 데이터를 통합하여 '단일 진실의 근원(SSOT)'인 데이터 마트를 구축하고, 이를 기반으로 전사적인 월간 리포트를 발행하여 비즈니스 의사결정 구조를 혁신했습니다. 이 과정에서 파편화된 지표 정의를 하나로 모으고 현업의 니즈를 반영한 결과, 전사 구성원들이 동일한 기준으로 사업 현황을 파악하고 데이터에 기반해 실질적인 액션 아이템을 도출할 수 있는 환경이 마련되었습니다. 이러한 여정은 단순한 데이터 정리를 넘어 토스 전반의 데이터 리터러시를 높이고 비즈니스 성장을 가속화하는 기폭제가 되었습니다. **단일 진실의 근원(SSOT)을 위한 데이터 마트 구축** * 쇼핑, 광고, 페이 등 각 사업부별로 분산되어 관리되던 사업자 데이터를 통합하여 전사적으로 공통된 언어를 사용하는 'BC 데이터 마트'를 설계했습니다. * 사업부별로 상이했던 매출과 비용 발생 기준을 표준화하기 위해 도메인 담당자들과의 소통을 거쳐 '토스에서 활동하는 사업자'에 대한 명확한 정의를 수립했습니다. * 이를 통해 "이번 달 매출을 발생시킨 사업자가 몇 명인가?"라는 기초적인 질문에 대해 전사가 동일한 숫자로 답변할 수 있는 기술적 기반을 마련했습니다. **통찰을 제공하는 Monthly BC Report 설계 및 자동화** * 데이터의 전파력을 높이기 위해 신규(New), 이탈(Churn), 유지(Retained) 트렌드와 매출 규모별 티어(Tier) 분석을 포함한 월간 리포트를 기획했습니다. * 단순 지표 나열이 아닌, 코호트 리텐션(Cohort Retention) 분석을 통해 플랫폼 만족도를 확인하고, 이탈 가맹점 리스트 등 실무자가 즉시 활용 가능한 로우 데이터(Raw Data)를 함께 제공했습니다. * 데이터 파이프라인은 Airflow를 통해 마트를 구축하고 Jenkins로 배치 작업을 수행하며, 최종적으로 태블로(Tableau)와 SQL을 연동해 매달 자동으로 업데이트되는 환경을 구현했습니다. **현업 피드백을 통한 리포트의 고도화와 데이터 리터러시 확산** * PO, 세일즈 팀장 등 실제 사용자의 니즈를 파악하기 위해 심층 인터뷰를 진행하고, 이를 바탕으로 '회원 가입' 단계 분석이나 도메인 간 활성화 순서 등 구체적인 지표를 리포트에 추가했습니다. * 리포트 발행 이후 사업자 데이터에 대한 전사적 관심이 급증하며, 이탈 가맹점 상세 분석이나 데일리 트래킹 등 후속 심화 분석 프로젝트로 이어지는 성과를 거두었습니다. * 고정된 포맷에 안주하지 않고 매달 현업의 피드백을 반영하여 지표를 개선함으로써, 조직 전체의 데이터 이해도와 활용 능력을 점진적으로 상향 평준화했습니다. 데이터 마트 구축과 리포트 발행은 끝이 아닌 시작이며, 현업과의 지속적인 피드백 루프를 통해 리포트를 ' 살아있는 문서'로 관리하는 것이 중요합니다. 조직 내 데이터 리터러시를 높이고 싶다면 표준화된 지표 정의부터 시작해 구성원들이 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 액션 중심의 데이터를 제공하는 단계적 접근이 필요합니다.