Data

토스의 빠른 성장은 데이터를 통해 유의미한 시그널을 발견하고 활용한 힘에서 시작되었어요. 토스의 성공에는 머신러닝을 통해 도메인의 문제를 정의하고 해결하며, 다양한 데이터에서 비즈니스와 프로덕트의 성장 기회를 찾아내는 과정들이 있었는데요. 토스 데이터 조직과의 첫 오프라인 만남 '데이터 밋업, Signal'의 현장을 소개해드려요.

토스뱅크 데이터 분석가 김경민, 이경민, 이호경 님과 함께 데이터 분석가로 일하는 것은 어떤 의미인지, 앞으로의 커리어 목표는 무엇인지에 대해 이야기 나눠보았어요.

지난 글에서 토스뱅크 Data Analyst가 어떤 커리어 목표를 가지고 어떻게 업무하고 있는지에 대해 소개해드렸는데요, 이번 글에서는 실제 임팩트가 있었던 프로젝트에 대해 소개드리려 해요.

토스 Data Scientist는 어떤 방법으로 비즈니스의 목표를 달성하는 데 기여하고 있을까요?

토스가 고객에게 가장 가치 있는 금융 플랫폼이 되기 위해서는 데이터 경쟁력 확보가 중요한데요. 이를 위해 고민하는 홍수님의 이야기를 들어 보았어요.

데이터 활용을 깊게 고민하고 더 나은 데이터 환경을 만들기 위한 노력을 하는 토스 Data Analytics Engineer 분들의 이야기를 들어 보았어요.

토스 ML Chapter에 합류하실 여러분을 기다립니다!

데이터 분석 데이터 분석가 토스팀에서는 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 일이 당연합니다. 상사가 탑 다운 방식으로 의사 결정을 내리는 조직이 아니기 때문에 기준이 필요하거든요. '데이터'가 그 역할을 합니다. 이런 데이터를 매일 다루고 분석하는 사람들이 있습니다. 바로 데이터 분석 직군 (Data Analyst: DA / 데이터 분석가) 인데요. 데이터 분석 직군에 대해 간단히 설명해달라 부탁드렸더니 이런 답을 주셨어요.

토스 팀원들이 데이터 분석 결과를 빠르고 정확하게 확인할 수 있고, 그중 필요한 자료를 찾아 적재적소에 활용할 수 있는 '플랫폼'을 만드는 데이터 플랫폼 팀은, 토스팀의 데이터를 제대로 다룰 수 있는 도구를 만들고, 이를 통해 팀원들이 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 팀입니다.

토스의 데이터 흐름과 활용 방법, 그리고 용도에 따라 어떤 플랫폼을 활용하는지를 공유합니다.