독시미티(Doximity)는 의료인 대상 폐쇄형 SNS로 시작된 스타트업입니다. 미국 의사의 80%, 간호사와 보조 의사의 50% 가 독시미티를 사용하고 있으며, 의료인의 개인정보를 드러내지 않으면서 환자와 음성 및 영상 통화를 할 수 있는 통화 서비스, 의료인 커뮤니티, 구인 구직 서비스 등을 제공하고 있습니다. 2020년 코로나19 로 인해 의료인의 수요가 전 세계적으로 크게 증가하고 원격 의료의 필요성이 커지면서 큰 주목을 받기도 했습니다. 독시미티의 기술 블로그에서 데이터 기반 의사결정의 중요성을 잘 보여주는 내용을 찾아서 소개하고자 합니다.
(원본 링크)
시니어 데이터 애널리스트 웬디 웨이와의 인터뷰*
크리스:
먼저 자기소개를 부탁드릴게요. 독시미티 에서 무슨 일을 하고 계시죠?
웬디:
저는 독시미티 커리어 프로덕트 팀의 시니어 데이터 애널리스트입니다. 풀타임으로 일한 지는 3년이 조금 넘었고, 그전에는 대학을 다니면서 이곳에서 4개월 동안 인턴으로 일했어요. 서핑, 하이킹, 스노보드 같은 아웃도어 스포츠를 좋아합니다.
크리스:
독시미티가 어떻게 성장해 왔는지 직접 눈으로 보셨겠네요.
웬디:
독시미티와 우리 데이터 팀은 정말 놀랍게 발전해 왔습니다. 제가 합류한 이래로 저희 팀은 약 10명에서 75명으로 성장했고, 지금도 계속해서 성장하고 있습니다. 또한 인프라가 구축되는 모습도 매우 인상적입니다. 우리가 수행할 수 있는 프로젝트의 수가 정말 많이 늘어났어요. 제가 속한 팀의 성장에 함께할 수 있어서 정말 행운이라고 생각합니다.
크리스:
지금 맡은 역할 중 가장 좋아하는 부분은 무엇입니까?
웬디:
제 역할에서 가장 좋아하는 부분은 아주 다양한 분야에서 데이터와 관련된 업무를 할 수 있다는 것입니다. 저는 항상 새로운 일을 하고 있습니다. 다양한 프로젝트에 참여하면서 여러 문제를 해결하고 여러 기술을 탐색해 온 덕분에, 항상 창의적인 해결책을 찾을 수 있는 다양하고 깊이 있는 경험을 가지게 되었습니다. 이러한 경험은 속해 있는 팀의 테크 리더로서 기술적 지침을 제공해야 하는 저에게 엄청난 도움이 되었습니다.
또한 프로덕트 개발 과정에서 우리 데이터 팀이 수행하는 역할을 정말 좋아합니다. 프로젝트의 가장 초기 단계부터 저와 우리 팀이 참여해서 데이터 분석을 시작하는데, 이 과정에서 많은 데이터 솔루션을 생각해 낼 수 있었습니다. 문제를 파악하고 가장 적합한 해결책을 찾아내는 많은 방법을 알게 되었습니다.
크리스:
커리어 팀에 대해 더 자세히 말씀해 주시겠습니까? 이 팀의 전문 영역은 무엇이고, 일반적으로 어떤 종류의 프로젝트를 진행하고 있습니까?
웬디:
간단히 말해서, 커리어 팀의 역할은 독시미티의 네트워크에 소속된 의료진이 적절한 일을 찾도록 돕는 것입니다. 미국 의사 중 70%, 그리고 간호사와 보조 의사(PA, physician assistant)의 45%가 독시미티에 가입되어 있습니다. 이 의료진 개개인에게 적합한 포지션을 정확하게 매칭해 주는 데이터 솔루션을 구축하는 것이 우리의 일입니다.
좀 더 구체적으로 말씀드리면, 추천 시스템 구축, 구인 목록 제어 시스템 개발을 위한 분류 모델, 이메일 요약 분석용 데이터 파이프라인 구축 등의 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 특히 의료진들에게 적절한 업무를 매칭할 수 있도록 다양한 데이터 기반 솔루션을 만들고 있습니다.
크리스:
커리어 팀의 시니어 데이터 애널리스트로서 보내는 하루 일과를 간단히 말씀해 주실 수 있으실까요?
웬디:
보통 다른 시간대에 사는 동료들의 질문에 대답하고 도움을 주는 것으로 하루를 시작합니다. 원격으로 업무를 처리하기 위해서는 꼭 필요한 일입니다. 사실 팬더믹이 발생하기 전부터 원격으로 일하는 직원이 꽤 많았기 때문에 전체 업무를 원격으로 전환하는 것은 그리 어렵지 않았습니다.
그런 다음에는 프로덕트 및 데이터 팀의 팀원들과 특정한 업무에 대해 대화하거나 해결책을 찾기 위해 브레인스토밍을 하는 미팅을 합니다. 프로덕트 개발 과정에서 데이터는 아주 중요한 역할을 하므로 매일 이런 미팅이 있습니다.
그리고 개발을 합니다. 해결해야 하는 문제에 따라 루트 원인 분석, 메트릭 추적 및 대시보드 디자인, 이메일 파이프라인 구축 등 데이터 엔지니어링 작업, 분류 모델을 만드는 것을 포함하는 데이터 사이언스 작업 등 다양한 작업을 수행합니다.
크리스:
감사합니다. 현재 진행 중인 프로젝트 중 특히 흥미로운 프로젝트에 대해 이야기해 주실 수 있을까요?
웬디:
저는 요즘 상태 시스템(State Machine) 프로젝트를 진행하고 있습니다. 잠깐 설명을 드리자면, 우리가 지금까지 사용해 온 우선순위 시스템(prioritization system)은 의료진 이직 과정(clinician transition process)을 시뮬레이션하기 위해 복잡하고 다양한 비즈니스 규칙을 사용했습니다. 이 프로젝트를 시작하면서 가장 처음 한 일은 의료진이 우리의 동적 우선순위 시스템을 이용해서 자신의 상태를 변경한다면, 이 상태를 추적하는 것이 얼마나 어려운지 확인하는 진단 분석이었습니다.
의료진의 시스템 사용을 과거의 기록에 기반해서 최적화하려면, 의료진의 상태 변화를 포괄적으로 파악하는 것이 매우 중요합니다. 여기에서 "상태(State)"는 의료진이 지원 가능한 의료 업무에 대해 알리는 이메일을 받았는지, 그리고 그러한 업무에 참여했는지를 가리킵니다. 따라서 "참여(engaged)" 상태와 "참여하지 않음(not engaged)" 상태가 있으며, 이 두 상태 간의 전환은 동적으로 이루어집니다.
복잡한 비즈니스 규칙만으로는 이러한 일의 전체적인 규모를 정확하게 예측하는 것이 어려웠습니다. 우리 팀은 이 문제를 해결하기 위해 의료진이 선택 가능한 상태 간에 어떻게 전환을 하는지 명확하게 볼 수 있는 새로운 솔루션인 상태 시스템을 비즈니스 팀에 제안했습니다. 이렇게 데이터 분석을 통해 새로운 프로젝트가 시작되었습니다.
크리스:
독시미티의 팀워크 문화에 대해 말씀해 주시겠습니까?
웬디:
저는 이 프로젝트에서 여러 다른 부서의 팀원들과 함께 일했습니다. 프로젝트 단계에 따라 데이터 엔지니어, 그리고 프로덕트 매니저와 함께 일했습니다. 관념화 단계에서는 우리의 커리어 프로덕트 생태계 안에서 의료진의 행동을 시뮬레이션하는 브레인스토밍에 프로덕트 팀과 함께 참여했습니다. 그런 다음, 이렇게 만들어 낸 의료진의 행동을 엔지니어링 디자인으로 바꿨습니다. 엔지니어링이 많이 필요한 솔루션이었기 때문에, 우리 팀의 데이터 엔지니어와 머신 러닝 엔지니어와 함께 엔지니어링 디자인을 반복했습니다. 구현 단계에서는 코드 리뷰와 페어 프로그래밍을 통해 다양한 제안을 받았습니다.
이 프로젝트가 끝날 무렵, 우리는 이 프로젝트에서 얻은 지식을 데이터 팀 전체에 전달하기 위해 발표를 했습니다. 우리 팀은 잘 통합되어 있으며, 다른 주요 멤버들과 협력하며 프로젝트를 진행하고 있습니다.
크리스:
매우 훌륭한 공동 작업을 통해 프로젝트가 진행되었군요. 이 프로젝트의 성공에 가장 큰 영향을 미친 기술 요인은 무엇이었습니까?
웬디:
가장 필수적인 핵심 기술 중 하나는 가장 적합한 엔지니어링 솔루션을 결정하기 위해 분석을 하는 능력입니다. 이 프로젝트는 분석 작업을 통해 시작되었으며, 최상의 엔지니어링 솔루션이 무엇인지 파악하는 데도 분석이 필요했습니다. 일반적으로 우리 팀에서는 문제나 이슈 자체를 알아내거나 문제에 대한 정보, 데이터 및 관찰 내용을 수집하기 위해 데이터를 이용합니다. 또한, 우리는 테스트 주도 방식을 따르기 위해 개념분석(concept analysis)으로 솔루션을 테스트하고 있습니다. 개념분석을 통해 솔루션이 비즈니스의 가치를 높일 수 있는지를 평가할 수 있는데, 바로 이 과정에서 우리의 데이터 솔루션을 적용하고 있습니다. 따라서 프로덕트 개발의 초기 의사 결정 프로세스에 분석을 포함하는 것은 매우 중요합니다.
크리스:
그러니까 파이썬이나 스파크와 같은 특정 기술을 아는 것보다도 올바른 결정을 내리는 방법을 아는 것이 더 중요하다는 거군요. 동의합니다. 이 프로젝트에서 어려웠던 점이 있었다면 무엇일까요?
웬디:
가장 어려운 부분은 프로젝트의 전체 영역을 모두 책임지는 것이었습니다. 문제 인식에서 솔루션까지, 그리고 최종 구현과 실제 솔루션의 성공 여부를 평가하는 것까지 전체 프로젝트를 모두 책임져야 했다는 말입니다. 개인적으로는 저는 비전공자 출신이기 때문에 엔지니어링 솔루션을 구현하는 것이 쉽지 않았고, 엔지니어링 개념에 대해 명확히 이해하기 위해 많은 노력과 시간이 필요했습니다. 독시미티가 저에게 제공한 학습 기회에 대해 매우 감사하고 있습니다. 우리 팀원들의 도움 없이는 이 프로젝트를 완수할 수 없었을 것입니다.
크리스:
프로젝트의 성공 여부 평가에 대해 언급하셨는데요. 프로젝트가 성공했는지 평가한 방법에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?
웬디:
이 프로젝트의 목표는 우리의 프로덕트 생태계 내에서 의료진의 행동을 명확하게 시각화하는 것이었습니다. 우리는 의료진의 이직을 돕는 소프트웨어 엔지니어링 솔루션을 구축하는 것에 더해서 이직 과정을 생키 다이어그램(Sankey Diagram)으로 시각화해서 복잡한 시스템을 한눈에 보고 전체적으로 파악할 수 있게 해 주는 대시보드를 만들었습니다.
크리스:
이 프로젝트에서 가장 즐거웠던 것은 무엇입니까?
웬디:
우리 데이터 팀이 의료진이 프로덕트를 사용하는 방법을 결정하는 솔루션을 만들어 내고, 전체 비즈니스의 가치를 높여가는 과정을 보는 것이 정말 좋았습니다. 돌아보자면 원인 분석으로 시작한 프로젝트가 생키 다이어그램이라는 결과물을 낳았다는 게 정말 놀랍습니다. 데이터 분석을 통해 소프트웨어 솔루션 개발을 시작했고, 결국에는 데이터 분석 덕분에 솔루션을 시각화해낼 수 있었습니다.
크리스:
처음부터 끝까지 완벽했군요. 팀의 발전 방향에 대해 말씀해 주시겠어요?
웬디:
우리 팀은 작년에만 두 배로 크게 성장했습니다. 또한 우리 팀은 머신 러닝 인프라에 많은 시간과 리소스를 투자했습니다. 우리의 기계 학습과 데이터 솔루션이 프로덕트의 지속적인 혁신에 도움이 되리라 생각하면 매우 기쁩니다. 또한 뛰어난 능력을 갖추고 있으면서도 겸손한 우리 팀원들과 함께 계속 일하면서 더 많은 흥미로운 프로덕트를 개발하기 바랍니다.
크리스:
마지막 질문을 드리겠습니다. 독시미티에서 가장 소중한 기억은 무엇입니까?
웬디:
믿기 힘드시겠지만, 2020년은 저에게 가장 소중한 기억으로 남아 있습니다. 저는 독시미티의 코로나19 긴급 의료진 구인 페이지 개발 TF에 참여했습니다. 이 프로젝트는 팬더믹 기간에 의료진 부족을 완화하는데 도움이 되었습니다. 독시미티에서 일하면서 의료계에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있다는 것을 알게 되자 제 일이 정말 자랑스럽게 여겨졌습니다.
크리스:
놀랍군요. 꼭 필요한 시기에 꼭 필요한 기술을 사용할 수 있었네요. 오늘 이렇게 시간을 내 주셔서 감사합니다!
인터뷰에 응해 주신 웬디 웨이와 이 기사를 작성하는 데 도움을 주신 리뷰어 그리고 일러스트를 그린 한나 감비노에게 감사드립니다.
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일부 내용은 번역 과정에서 편집되었습니다.