금융 데이터의 이해와 분석의 가치

데이터 분석의 핵심은 도메인별 특성에 맞는 핵심 지표를 정의하고 이를 통해 서비스를 고도화하는 데 있다. 쇼핑 데이터가 결제 패턴에, 광고 데이터가 노출과 클릭에 집중한다면, 금융 데이터는 거래 내역의 변화와 규모를 파악하는 데 중점을 둔다.

일반적인 앱 로그 데이터는 사용자의 콘텐츠 소비와 행동(클릭, 노출 등)을 기록하며, 사용자가 앱을 이용하는 순간에 생성된다. 반면, 금융 데이터는 사용자가 앱을 이용하지 않는 순간에도 계좌 간 이체, 자동이체, 캐시백 등을 통해 지속적으로 생성된다는 차이점이 있다.

금융 데이터는 다음과 같은 이유로 높은 복잡성을 가진다.

• 계좌 중심의 구조: 입출금, 예적금, 여신 등 다양한 형태의 계좌와 그 상태 값을 기반으로 한다.
• 다양한 거래 형태: 이체, 인출, 자동이체(펌뱅킹, 지로, CMS 등) 등 목적과 방식이 매우 다양하다.
• 연속적 발생: 사용자의 직접적인 액션 없이도 금융 수단 간의 상호작용으로 데이터가 발생한다.

따라서 금융 데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 데이터 이해 내재화, 핵심 지표 공유, 그리고 데이터 분석 민주화를 통해 전사적인 데이터 역량을 끌어올리는 과정이 필요하다.