금융 데이터 분석, 카카오뱅크의 데이터 민주화 전략

금융 데이터는 계좌, 거래 형태, 거래 목적 등 다양한 요소로 구성되어 있어 분석이 어렵다. 구체적으로 오픈뱅킹, 마이데이터 사업 확대로 데이터의 형태와 범위가 지속적으로 확장되고 있다. 따라서 데이터 구조 설계와 분석 파이프라인 구축이 중요하며, 데이터 품질 관리에도 많은 노력이 필요하다.

수신거래내역 분류 지표 대시보드는 데이터 분석 요청 처리 시간을 획기적으로 줄였다. 따라서 현업 부서에서 데이터 접근성이 높아져, 데이터 분석 민주화에 기여했다. 반면, 대시보드 구축에는 데이터 엔지니어링, 분석 목표 정의, 데이터 구조 설계 등 많은 리소스가 투입된다.

전사적 데이터 역량 강화를 위해 데이터 이해 내재화, 핵심 지표 공유, 데이터 분석 민주화를 추진해야 한다. 구체적으로 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트의 주도하에 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 내재화해야 한다. 결과적으로 업무 생산성 향상과 의사 결정의 질적 개선을 기대할 수 있다.