AI PoC프로젝트: 첫 프로젝트를 완료하고

현 직장의 직무

현 직장은 100명 정도의 컨설턴트가 모여있는 회사다.
마케팅이나 영업, 관리, 인재육성을 담당하는 부서도 전부 컨설턴트들로 이루어져있고,
기본적으로 7:3 정도의 비중으로 대외 컨설턴트 업무를 하면서 사내 팀별 활동을 병행한다.

나도 컨설턴트이고, 나를 포함해서 5명 정도가 데이터 사이언티스트이다. 

(100명의 컨설턴트 중 5명이 데이터 사이언티스트)

현 직장의 사업, 필요 스킬

우리 회사는 제조업에 대한 컨설팅 업무가 메인이다. 비중은 작지만 제조업 이외 고객에 대한 컨설팅을 하는 경우도 있다.

현장에 대한 컨설팅 위주여서 경영 전략 컨설팅과는 성격이 다르지만, 비슷한 부분도 많다.

현장에서 이루어지는 업무를 히어링하고, 비효율적인 부분을 개선하기 위한 솔루션을 제공한다.

히어링을 통해 업무를 신속하고 정확하게 파악하고, 정리하여 시각화, 표준화하기 위해 엑셀 등의 정리 스킬과 논리적 사고가 요구된다.

개선을 위해 적합한 솔루션을 제공하기 위해 다양한 툴에 대한 파악도 필요하다.

납품은 보고서로 이루어지는 경우가 많고, 보고서는 높으신 분들(사장 등)을 대상으로 하는 경우가 많아서,
자료 작성 스킬, 발표 스킬도 중요한 부분이다.

업무 효율화를 위해 AI 솔루션을 제공해야 하는 경우가 있는데, 그런 경우 데이터 사이언티스트가 프로젝트를 분담 또는 전담하게 된다.

데이터 사이언티스트로서는 위에서 언급된 스킬들 이외에 AI기술에 대한 이해와 활용, Python 등 데이터분석을 위한 프로그래밍, 통계 지식과 활용 등이 필요하다.

내가 맡은 프로젝트

나는 작년 9월 입사 후 2주 간 사내 연수를 받은 뒤, 사내 데이터분석 프로젝트를 OJT 느낌으로 3개월 가량 맡았다.

사내 프로젝트를 연말에 완료한 뒤, 1월 말부터 사외 프로젝트를 담당하여 올해 4월 말(이번주)까지 진행했다.

즉, 3개월 가량의 프로젝트였고, 대고객 프로젝트로는 이번 직장에서 처음이었다.

내용은 공장에서 생산하는 제품에 하자가 생기기 이전에 예측하는 것이 가능할지를 타진해보는 PoC프로젝트였다.

(구체적인 내용은 대외비)

PoC란, Proof of Concept의 약자로, AI 프로젝트에서 본격적으로 AI 모델을 만들기 이전에, 프로젝트를 본격 실시하는 것이 비용 대비 효과가 있을지를 검증해보는 단계를 말한다.

PoC 결과를 토대로 다음 단계 실시를 결정하게 되면, 본격적으로 구축하는 단계를 거쳐, 더 많은 공장에 도입을 하는 식의 흐름이다.

나는 이번 프로젝트에서 프로젝트 리더를 맡았고, 힘든 시기도 있었지만 무사히 납기 안에 완료했다.

내가 한 일들

이 프로젝트에서 내가 했던 것들은 크게 3가지이다. 프로세스 분석, 데이터 분석, 보고.

프로세스 분석은 히어링 위주로 이루어지는 분석으로, 고객의 업무 프로세스를 분석한다.

데이터 분석은 나 같은 경우 엑셀과 Python을 반반 정도로 사용하고 있고, 데이터 처리, 집계, 통계검증, 머신러닝, 시각화 등을 했다.

보고는 어떻게 보면 부수적인 부분이지만, 또 어찌보면 제일 중요한 부분이다.

아무리 대단한 분석을 했어도 고객이 이해하지 못하면 아무 소용이 없다.

내가 뭘 했고, 뭐가 가치가 있고, 앞으로 필요한 부분은 무엇인지 깔끔하고 알기 쉽게 설명하는 자료를 만들고 정기적으로 고객에게 발표해야 했다.

어려웠던 점

1. 정리: 눈앞의 과제에 몰두하다 보면 정리를 미뤄둘 때가 많다. 파일이든, 자료 내용이든, 프로그램 코드든. 정리를 미뤄두다 보면 다른 멤버들과 공유가 안 되고, 나 자신조차도 다음날 보면 뭐가 뭐였는지 알기 어렵게 된다. 정리에 신경을 쓰지 않으면 머릿속도 복잡해져만 가는데, 분석 내용을 구조화해서 정리하고 있지 않으면 아웃풋의 정리도 더 힘들어지는 악순환이 벌어진다. 

2. 자료 작성: 기본적으로 머릿속에 확실히 정리가 돼있으면 자료를 만들기가 훨씬 수월하므로 자료 작성에도 정리는 중요하다. 하지만 정리만 됐다고 해도 표현이 적절하지 않으면 다른 사람이 봤을 때 이해하기 어려울 수 있다. 알기 쉬운 자료를 만드는 것도 나에겐 상당히 어려운 일이었다.

3. 통계 검증, 시각화, 분석 스킬: 상황과 과제에 따라 어떤 검증 수법을 사용할지, 어떤 분석을 해야 할지는 다르다. 지식과 스킬이 부족해서 그 때 그 때 찾아보면서 했던 부분도 있는데, 필요한 걸 필요할 때 찾아서 하려고 하다 보면 과제가 산더미일 때 부담이 크기도 하고, 애초에 본 적도 없는 방식은 발상조차 하기 어렵기 때문에, 평소에 다양한 분석 방식을 접해야 할 필요성을 통감했다.

4. 일본어: 고객으로부터 히어링하거나 협의할 때에 긴 시간 일본어로 이야기하면서 동시에 정리해야 했는데, 일본어 실력이 아직 부족하다는 것을 종종 느꼈다.

좋았던 점

힘들었던 시기도 있었지만, 선배들 도움도 받으면서 무사히 완수했다. 

현 직장에는 우수하고 노련한 선배, 동료들이 많고, 다들 프로 의식이 투철하다보니 배울 점도 많고 도움도 많이 받고 있다.

공부하면서 대충 알겠다 싶었던 것들이 프로로서 고객에게 설명하는 입장이 되다보니 예전보다 훨씬 확실해진 느낌이 있다.

알든 모르든, 할 수 있든 없든 해야 되다 보니 어떻게든 다양한 수법을 생각하고, 손을 움직이고, 결과를 내면서 단기간에 알게 된 것도 많다.

선배들의 조언을 받으면서, 고객이 만족할 결과를 내려면 과제 설정을 어떻게 해나가야 하는지에 대해서도 약간 감이 잡힌 것 같다.

 

같은 고객에 대해서 5월부터 시작되는 다음 프로젝트도 내가 계속 담당하게 되었는데, 이번에는 후회 없이 더 스무즈하게 진행하고 싶다.