Venerable은 여러 금융 조직과 같이 Excel에 의존하면서 문제에 부딪혔습니다. 스프레드시트 하나가 변경되면 수많은 다른 스프레드시트가 연쇄적으로 변경되는 일이 잦아, 실수도 생기고 수동으로 처리할 업무가 많이 발생했습니다. 이러한 방식은 시간이 많이 걸리고, 오류도 많이 발생하는 프로세스였으며, 특히 이러한 스프레드시트가 다른 팀의 프로세스에서 입력 정보로 사용되는 경우 더욱 악화되었습니다.
"사내 업무 효율성과 관련된 큰 문제 중 하나는 얽히고설킨 스프레드시트였습니다. 스프레드시트 중 하나에 내가 모르는 오류가 발생했다고 생각해 보세요. 다른 스프레드시트 세 개를 처리한 다음에야 오류가 발생한 시트로 돌아가서 고치고, 그 시트를 기반으로 한 다른 시트도 고쳐야 합니다. 그리고 오류가 난 시트는 내부나 혹은 최악의 경우 외부로 발송되지 않았기를 빌어야 해요."
— Alexandria Morales-Garcia, Venerable의 투자 위험 분석가
게다가 Venerable의 내부 환경도 변화하고 있었습니다. 금융 전문가도 데이터 과학자와 정량적 분석가의 역할을 점점 수행하기 시작하면서 기존의 직장인은 사라지고 '시민 개발자'들이 등장하였습니다. 시민 개발자에는 데이터 과학자, 정량적 분석가 및 단순한 수동 스프레드시트보다 더 많은 것을 원한 이해 관계자들도 포함되었습니다. 시민 개발자들은 프로세스 자동화, 오류 감소, 워크플로 단순화와 데이터 분석 방법 업그레이드, 데이터 자율성 유지, 데이터 정확도 보장 및 협업 개선 등을 목표로 하였습니다.
"저희 파트너사들은 계속 변하고 있습니다. 기존처럼 책상에 앉아서 일하는 직장인은 사라졌습니다. 다들 '시민 개발자'가 되어 가고 있어요. 이들에게는 자율성, 협업, 안전한 업무에 대한 지원이 필요합니다. 우리 회사도 이를 위한 새로운 솔루션이 필요하고 스프레드시트는 적합하지 않다는 사실을 알고 있었습니다."
— Steven Skarupa, Venerable의 엔터프라이즈 설계자
조직과 사용자의 요구 사항을 분석하면서 Venerable은 기존의 독립실행형 Excel 모델에서 더욱 포괄적이며 확장이 가능한 실시간 도구로의 전환이 필요하다고 판단하였습니다. 정식 IT 프로젝트 없이 도입할 수 있으면서 반자동화 방식으로 스프레드시트의 문제를 해결하며, 이해 관계자들의 늘어나는 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션이 필요했습니다.
Venerable은 Jupyter Notebook 기술이 사내 데이터 워크플로에 없는 핵심 구성 요소임을 깨닫고 Jupyter 기술을 기반으로 한 데이터 과학 협업 플랫폼인 Datalore에 관심을 갖게 되었습니다.
Datalore가 Venerable의 '시민 개발자'들에게 주요 기능을 제공한 덕분에 Excel에서 문제없이 전환할 수 있었습니다. 아래는 주요 기능입니다.
"Datalore를 사용하면, 코딩을 본격적으로 하기 전에 Statistics(통계) 탭을 사용해서 데이터가 제대로 로드되었는지 확인하고 오류를 찾을 수 있어요."
— Alexandria Morales-Garcia, Venerable의 투자 위험 분석가
Datalore를 워크플로에 도입하여 Venerable은 반복적인 작업을 자동화하고 소중한 분석가들의 시간을 확보하여 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 만들었습니다. Datalore를 통해 Excel에서 벗어나 Python과 SQL을 사용하는 고급 데이터 분석 전략으로 문제없이 전환할 수 있었습니다. 더 중요하게는 팀 간의 협업이 활성화되어 생산성이 높아지고 조율이 원활해졌다는 점입니다.
여러 영역 중에서 자금 흐름 검토가 크게 개선되었습니다. 이전에는 검토 과정에서 수백 개의 플롯을 만드는 데 8시간이 소요되었습니다. Datalore를 사용한 후 이 작업은 단 몇 분간의 Datalore 보고서 처리로 단축되었고 관련된 메트릭과 가치 있는 인사이트만 제공되었습니다.
8시간
Excel 기반으로 자금 흐름을 수동으로 검토하는 데 걸리는 시간
2분
Datalore Notebook을 실행하고 대화형 보고서를 받는 데 걸리는 시간
"8시간 걸리던 런타임을 2분으로 줄였습니다. 여러 작업에서 효율이 개선된 것을 느낄 수 있었고, 데이터 품질도 올라가고 시간도 매우 절약되었습니다."
— Alexandria Morales-Garcia, Venerable의 투자 위험 분석가
Venerable은 Datalore로 분석 프로세스를 현대화하여 운영 효율성을 더욱 증진하고, 팀의 시너지 효과를 키우고, 특히 데이터 품질을 개선하여 업계를 선도하며 혁신하겠다는 약속을 공고히 했습니다.
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Moreno Raimondo Vendra, TrueLayer 수석 머신러닝 엔지니어
Datalore을 이용해 보안 요구 사항을 충족하면서 인체 공학적으로 데이터에 액세스할 수 있게 되었고, 이는 획기적인 전환점이 되었습니다. 그 결과, 머신러닝 팀 내에서뿐만 아니라 다른 관련자와도 훨씬 더 쉽게 협업할 수 있었습니다.
Surya Rastogi, 수석 데이터 과학자, Chainalysis
우리에게 가장 큰 과제 중 하나는 블록체인 분야가 빠르게 확장되고 있고 계속해서 쏟아져 나오는 새로운 데이터를 수집하고 분석해야 한다는 것입니다. 회사로서 우리는 많은 데이터 수집 및 처리 역량을 가지고 있으며 계속 성장할 것으로 기대합니다.
Nauman Hafiz, Constellation CTO
데이터 과학의 운영을 확장하고 고객과 내부 이해관계자 모두에게 귀중한 인사이트를 제공하기 위해 Constellation은 협업을 간소화하고 민첩성을 향상할 수 있는 방법이 필요했습니다. 기존의 비즈니스 인텔리전스 도구(특히 Power BI 및 Looker)는 느린 보고서 생성 및 단절된 워크플로와 같은 문제로 인해 맞춤화된 인사이트를 시기적절하게 생성하지 못했습니다.