데이터 중심 문화 설립으로 혁신적인 AI 경리 서비스 확장 및 국내 세무시장의 디지털 혁신 주도

일원화되지 않았던 과거 자사 데이터 베이스 시스템

데이터와 AI 기술의 결합은 세무 시장을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 데이터 기술로 개인의 소득, 비용 등 사용자의 다양한 세무 정보를 체계적으로 수집하며 분석할 수 있으며, AI 기술로 비용 유형 추정 같은 복잡한 세무 처리 작업을 이전보다 더 효율적인 방식으로 수행할 수 있게 되었습니다. 자비스앤빌런즈의 삼쩜삼 플랫폼은 데이터 기반 세무 서비스를 제공하고 있으며, AI 기술을 활용하여 비용 처리 분류, 개인 맞춤형 소통 및 다양한 세무 전략 서비스를 제공하여 국내 세무 시장의 새로운 패러다임 구축을 성공적으로 이끌었습니다.

과거에 자비스앤빌런즈는 자사 데이터베이스를 활용하여 비즈니스 분석을 수행했지만, 이는 관리와 활용 측면에서 많은 어려움이 있었습니다. 각기 다른 데이터 소스는 서로 다른 파이프라인으로 처리되었으며, 데이터가 소비되는 채널 또한 다양한 형태로 운영이 되어 일원화된 데이터 관리가 어려웠습니다. 효율적인 데이터 적재가 이뤄지지 않아 데이터 거버넌스와 데이터 팀 내의 협업에도 어려움이 있었습니다. 동일한 원천 데이터를 사용하더라도 분석가에 따라 지표가 다르게 추출되는 이슈가 존재하였고, 데이터에 대한 효율적인 탐색이 어려워 동일한 지표도 서로 다른 네이밍으로 생성되는 어려움이 있었습니다.

또한, 기존 AWS Glue 카탈로그에서 처리할 수 없는 데이터는 다른 환경에서만 조회 가능한 불편함이 발생했으며, 일정하지 않은 데이터 추출 기준으로 다운스트림 분석 성능도 불안정했습니다. 여러 채널에서 제공되는 데이터로 인해 BI (Business Intelligence) 측면에서는 효율적인 데이터 기반 의사결정이 어려웠습니다. 더욱이, 세무 업무 특성상 특정 기간에 대량의 데이터가 생성되는데, 이를 효율적으로 수집하고 관리하는 데 어려움이 있었습니다. 여러 플랫폼 중 하나의 솔루션으로 모든 데이터를 쉽게 관리, 탐색, 분석, 및 시각화할 수 있는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 선택하였습니다. 이에 따라 자비스앤빌런즈는 “데이터 민주화 진행을 결정하였으며, 여러 솔루션 가운데 Databricks가 가장 적합하다고 판단하였기에 Databricks 도입을 결정하였다.”라고 조태호 데이터 엔지니어가 설명하였습니다.

Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼 통합 솔루션으로 데이터 민주화 성공

자비스앤빌런즈는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하여 흩어져 있던 데이터를 특성에 따라 동일한 포맷과 파이프라인으로 통합하였으며, 이를 통해 전사의 모든 데이터를 Databricks의 Unity Catalog로 일원화하였습니다. 표준화된 방식으로 데이터 제공 채널을 관리하고, Databricks SQL을 활용하여 공통 데이터에서 효율적으로 지표를 추출하고 분석할 수 있게 되었습니다. 동일한 데이터를 사용하므로 다양한 측면에서 데이터 검증 작업도 용이 해졌습니다.

뿐만 아니라, 원천 데이터 외에도 2차로 생성된 데이터들 또한 Unity Catalog에서 활용할 수 있어 데이터 재사용 활용도가 크게 증가하였습니다. Databricks의 도입으로 원천 데이터에 대한 다각도의 분석이 가능해졌다고 박진수 데이터 분석가가 설명하였습니다. 자비스앤빌런즈는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 협업 플랫폼으로도 적극적으로 활용하고 있습니다. 전사 데이터를 Lakehouse에 적재하고, 데이터에 대한 Description 및 Comment 기능과 공공의 Catalog의 데이터 파이프라인을 활용하여 다른 팀원들과의 데이터 공유 과정을 한층 더 수월하게 했습니다.

각 서비스의 구성원들이 공통된 지표로 비즈니스 분석을 할 수 있게 되어 업무 효율성도 크게 증가했습니다. 예를 들어, Databricks 도입 전에는 ‘삼쩜삼’의 모바일 서비스의 매달 액티브 사용자, 매출 금액, 결제 금액, 결제 횟수 등 부서마다 서로 다른 집계로 불일치한 지표들이 사용되고 있었습니다. Databricks 통합 솔루션 도입 후 공통된 기준의 데이터를 전사에 공유하여 모든 팀원이 동일한 데이터와 지표를 보고 비즈니스 방향을 결정할 수 있게 되어 더 큰 협업 시너지를 내는 데 성공하였습니다.

Databricks 통합 솔루션으로 더 다양하고 유연한 비즈니스 기회 탐색

자비스앤빌런즈는 성공적인 데이터 민주화 과정을 거쳐 비즈니스 효율성을 크게 높일 수 있었습니다. Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통해 많은 데이터를 신속하게 취합하여 구성원들에게 공유할 수 있게 되어 데이터 기반 의사결정이 활성화되었으며, 이로써 더 다양한 비즈니스 기회를 탐색하는 활동 또한 더욱 활발하게 이루어지고 있습니다. 예를 들어, Databricks 도입 이전에는 사용자의 행동에 대한 실시간 판단 및 특정 액션을 취하는 실시간 상호 작용이 불가능했습니다. 그러나 Databricks 플랫폼에서 실시간 스트리밍 파이프라인을 구축한 후에는 실시간으로 사용자와 상호 작용할 수 있게 되었습니다. 이로써 사용자가 특정 영역에서 이탈한 경우에 실시간으로 유도 메시지를 보내는 플로우를 개발하게 되었고, 이러한 조치로 약 20억 원의 추가 매출이 발생했다고 분석되었습니다. 이전에는 할 수 없었던 영역을 Databricks를 통해 가능하게 되었다고 조태호 데이터 엔지니어가 설명했습니다.

Databricks 플랫폼은 필요에 따라 자원을 적절하게 활용할 수 있도록, 유연한 자원관리 기능을 제공하고 있으며, 이는 자비스앤빌런즈의 비즈니스 니즈에 부합하였습니다. 세무 업무 특성상 특정 기간에 가장 많은 고객 방문이 발생하는 삼쩜삼 플랫폼은 5월에만 단순 사용자 행동 이벤트가 3억 건을 넘었습니다. 다른 솔루션을 사용했다면 더 많은 비용이 소비되었을 것이지만, Databricks의 표준화된 데이터 소스와 파이프라인을 활용하여 대용량 데이터를 쉽게 분석할 수 있었습니다. Databricks를 통해 훨씬 더 큰 볼륨의 데이터를 훨씬 더 빠른 속도로 처리할 수 있게 되었다고 조태호 데이터 엔지니어가 말하였습니다.

Databricks 플랫폼의 도입으로 데이터 엔지니어의 자원 효율성도 크게 향상되었습니다. 이전에는 여러 파이프라인을 관리하는 데 많은 자원이 소모되었지만, Databricks 도입으로 데이터 파이프라인이 통합되어 하나의 솔루션에서 모든 파이프라인을 관리할 수 있게 되었습니다. 이로써 모니터링 및 여러 자동화 작업도 하나의 로직으로 효율적으로 단일화되었으며, 기존에 파이프라인 관리에 사용되던 데이터 엔지니어 자원을 5분의 1로 단축되었습니다. 현재는 적은 인원으로 더 많은 데이터 파이프라인을 관리할 수 있게 되었으며, 신규 데이터 플랫폼 작업에 더 많은 리소스를 할당할 수 있게 되었습니다. 데이터 엔지니어인 조태호는 Databricks를 통해 데이터 엔지니어의 리소스를 더 다양하게 활용할 수 있게 되었다고 설명하였습니다.

자비스앤빌런즈는 Databricks의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통하여 다양한 기능을 활용하여 효율적인 데이터 및 AI 기술로 세무 시장의 디지털화를 지속해서 선도할 계획입니다. 박진수 데이터 분석가는 Databricks를 통해 방대한 데이터를 중앙 집중형 방식으로 통합하고, 이를 활용하여 다양한 지표 분석과 목표 설정이 가능해져 더 많은 기회를 발굴하는 데 도움이 되었다고 설명했습니다. 세무 시장의 디지털 혁신을 선도하고 있는 자비스앤빌런즈는 세무 시장을 넘어 비세무 영역으로도 사업을 전개해 가고 있으며, Databricks를 활용하여 비즈니스 가능성을 더욱더 확장할 것을 확신하고 있습니다.