Amplitude의 엔지니어링 부문 선임 부사장 Shadi Rostami – 인터뷰 시리즈

Shadi는 디지털 분석 리더인 Amplitude의 엔지니어링 부문 선임 부사장입니다. 그녀는 열정적이고 유능한 기술 리더이자 건축가로, 매우熟練한 엔지니어링 팀을 구축하고 관리하는 경험을 가지고 있습니다. Amplitude에 합류하기 전에, 그녀는 Palo Alto Networks의 엔지니어링 부문 부사장이었다. 그녀는 분산 시스템, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 기계 학습 및 보안을 전문으로 하는 여러 제품 라인과 서비스를 개발하고 제공했습니다.

Amplitude는 최신 기계 학습과 생성형 AI 기술을 기반으로 구축되어 있으며, 제품 팀이 더智能하고, 더 빠르게 학습하며, 고객에게 최고의 디지털 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

컴퓨터 과학과 엔지니어링에 처음 관심을 가지게 된 계기는 무엇인가요?

저는 이란에서 자랐으며, 처음에는 아버지가 원하는 의학 분야로 가려고 했었습니다. 그러나 1년 반 후, 저는 그 길이 저에게 적합하지 않다는 것을 깨달았습니다. 대신, 저는 엔지니어링을 공부하기로 결정했고, 이란에서 Informatic Olympiad (IOI)에 참가하여 동메달을 수상했습니다. 이는 세계 각국의 고등학생들이 수학, 물리학, 정보학, 화학을 경쟁하는 연례 대회입니다. 이를 계기로, 저는 이란의 Sharif University of Technology에서 엔지니어링을 공부하고, 캐나다의 British Columbia University에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 취득했습니다. 이후, 몇 년간 스타트업에서 일했고, Palo Alto Networks에서 10년간 근무하며 개발, QA, DevOps, 데이터 과학을 담당하는 부사장이 되었습니다. 5년 전, Amplitude의 엔지니어링 부문 선임 부사장으로 이동했습니다.

Amplitude의 핵심 AI 철학은 인간의 작업을 개선하는 데 도움이 되며, 인간을 대체하는 것이 아닌, 협력하는 것입니다. 이에 대해 설명해 주시겠습니까?

AI는 거의 모든 산업을 빠르게 변화시키고 있으며, 이러한 변화와 함께 회사들이 이 기술을 어떻게 사용할 것인지에 대한 질문이 있습니다. 우리는 AI를 올바르게 사용하는 것에 대해 강한 신념을 가지고 있습니다. 이러한 신념은 우리가 고객 중심의 AI 철학을 개발하게 되었습니다. 이 철학은 5가지 주요 원칙을 기반으로 합니다: (1) 협력적 개발 및 사고 파트너십, (2) 데이터 거버넌스 및 사용자 데이터 보호, (3) 투명성, (4) 개인 정보, 보안, 및 규제 준수, (5) 고객 선택 및 제어. 우리는 이러한 원칙이 회사들이 AI를 채택하고 테스트하며 궁극적으로 데이터 주도적인 회사로 변신하는 데 핵심적인 요소라는 것을 알고 있습니다. 우리의 목적을 위해, 이는 사람들이 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있도록 도와주는 AI 도구를 구축하는 것을 의미합니다. 올바르게 사용되면, 이러한 통찰력은 더 빠르고, 더好的 결정으로 이어지며, 이는 최종적으로 기업의 성과를 verbess습니다. AI를 인간의 지능과 창의力的 보조 도구로 사용하는 것이 AI의 가장 큰 영향을 미치는 곳입니다.

오늘날의 AI 주도적인 비즈니스 환경에서 ‘데이터 민주주의’의 개념을 설명해 주시겠습니까?

“데이터 민주주의는 팀이 올바른 데이터 통찰력을 올바른 시기에 접근할 수 있을 때 더 잘 작동하며, 더 빠르게, 더 효율적으로 작동한다는 지식에서 비롯됩니다. 오늘날 빠르게 발전하는 AI 주도적인 환경에서, 팀은 데이터를 끌어올리기 위해 며칠 또는 몇 주를 기다릴 수 없습니다. 이를 완화하기 위해, 회사들은 팀이 데이터를 스스로 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. 그러나 이것은 데이터 혼란을 의미하지 않습니다. 최종적으로, 나쁜 데이터는 나쁜 AI를 의미합니다. 그러나 올바른 도구와 프로세스가 있다면, 비즈니스들은 데이터 민주화와 데이터 거버넌스를 균형 있게 조화시킬 수 있으며, 이는 더好的 비즈니스 결과를 가져옵니다.”

진정한 데이터 민주주의를 가능하게 하는 조직 문화의 핵심적인 변화는 무엇이라고 생각하십니까?

조직 내에서 진정한 데이터 민주주의를 구축하기 시작하는 것은 두 가지 기본적인 문화적인 변화를 필요로 합니다: 올바른 도구를 제공하고, 데이터 리터러시를 위한 조직 전체적인 노력을 합니다. 이는 비기술적인 팀 구성원들이 데이터에 접근하고 분석하고 행동할 수 있도록 스스로 서비스하는 도구를 채택하는 것을 의미합니다. 저는 스스로 서비스하는 데이터 분석이 팀 간의 협력을 촉진하고, 호기심과 탐색을 영감을 불어넣고, 데이터 리터러시를 확대하며, 행동과 영향에 대한 편향을 가할 수 있다고 믿습니다. 또한, 중앙 데이터 팀과 비즈니스 팀 간의 공동 노력을 통해 지속적인 데이터 거버넌스를 수행하여 데이터 품질이 시간이 지남에 따라 저하되지 않도록 하는 것이 중요합니다.

조직이 데이터 민주화를 달성하는 데 직면하는 가장 중요한 도전은 무엇이라고 생각하십니까? 그리고 이러한 장애물을 어떻게 극복할 수 있습니까?

과거에, 회사들은 데이터를 한 팀의 전문가 내에 집중시키고, 나머지 조직이 분석과 주요 통찰력을 제공하는 데 의존하도록 했습니다. 데이터 민주화를 달성하는 데는 데이터 접근을 민주화하는 것이 중요하지만, 이것은 또한 도전이 될 수 있습니다. 데이터 리더와의 대화에서, 스스로 서비스를 운영하는 것은 명백한 스펙트럼입니다. 한쪽 끝에는 비기술적인 팀과 비즈니스 팀을 위한 설정이 낮은 도구가 있습니다. 이러한 도구는 이러한 팀이 필요한 답변의 깊이와 폭을 제공하지 못합니다. 다른 끝에는 더 기술적인 팀을 위한 더 기술적인 도구가 있습니다. 이러한 도구는 더 유연하지만, 더 느리고, 거의 사용할 수 없습니다. 우리는 이러한 도구를 “데이터 빵집”이라고 부릅니다 … 항상 답변을 기다리고 있습니다. 팀은 중간에 있는 솔루션이 필요합니다. 탐색과 실험을 장려하지 않는 솔루션은 없습니다. 올바른 도구와 팀 교육이 있다면, 회사들은 더 쉽게 데이터 민주화의 격차를 극복할 수 있습니다.

데이터 민주화를 위한 과정에서 데이터 리터러시의 중요성은 무엇이라고 생각하십니까? 그리고 회사들은 데이터 리터러시를 향상시키기 위해 어떤 단계를 취해야 합니까?

팀 간의 데이터 민주화를 촉진하는 것은 문화적인 도전이며, 교육과 회사 전체적인 동의가 필요합니다. 비기술적인 구성원에게 데이터 프로세스를 가르친 경험에서, 이러한 기술을 개발하는 가장好的 방법은 교육과 실제 학습의 조합입니다. 저는 데이터 프로세스를 이해하고 자신감을 갖도록 하는 것을 보장하기 위해 종합적인 교육 프로그램을 개발하는 것을 추천합니다. 또한, 비기술적인 사용자가 금지하지 않는 도구를 사용해야 합니다. 예를 들어, SQL 지식을 요구하는 도구는 프로그래밍 전문가가 없는 사람들을 배제할 것입니다. 그 다음, 직원이 데이터와 함께 실험하고 시작할 수 있는 기회를 제공하십시오. 마지막으로, 탐색과 협력을 촉진하는 도구를 구현하십시오. 사람들이 더 적게 일할수록, 더 많은 아이디어를 공유할 수 있습니다. 데이터 전문가로서 비기술적인 팀 구성원에게 가르치는 경우, 기억하십시오. 당신은 데이터를 얻고 사용하는 방법을 배우는 데 수년을 보냈으므로, 다른 사람에게 가르치는 대신 모든 것을 스스로 하려고 하지 마십시오. 그렇지 않으면, 사람들의 질문에 답변하는 것 외에는 아무 것도 할 수 없습니다.

데이터 도구와 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하는 상황에서, 회사들은 데이터 관리와 활용을 위해 어떻게 전략을 조정해야 합니까?

데이터 거버넌스는 회사들이 여전히 직면하는 주요 도전 중 하나입니다. 이는 의미있는 AI와 데이터 경험을 가능하게 하는데 핵심적인 것입니다. AI는 데이터를 기반으로 하는만큼, 데이터가 깨끗할수록 더 많은 영향을 미칩니다. 따라서, 회사들은 데이터 정리와 분류에 대해 적극적으로 노력해야 하며, AI 거버넌스와 품질을 관리하는 데 생성형 AI를 사용할 수 있는 기회가 있습니다. 예를 들어, Amplitude에서는 지난해 AI 기반의 Data Assistant 제품을 출시하여, 데이터 거버넌스를 쉽게 만들고, 사용자가 데이터 품질 관리를 담당하도록 도와줍니다.

Amplitude는 어떻게 기업들이 고객의 여정을 더 잘 이해하도록 도와줍니까?

훌륭한 디지털 제품과 경험을 구축하는 것은 어렵습니다. 특히 오늘날의 경쟁 환경에서는 더욱 어렵습니다. 많은 회사들은 여전히 고객을 위해 무엇을 구축해야 하는지, 고객이 무엇을 원하는지 모릅니다. Amplitude는 기업들이 “우리의 고객이 무엇을 좋아합니까? 어디에서 걸리나요? 무엇이 고객을 다시 끌어들이나요?”와 같은 질문에 대한 정량적 및 정성적 데이터 통찰력을 제공하여, 고객의 여정을 더 잘 이해하도록 도와줍니다. 우리의 플랫폼은 고객의 여정을 더 잘 이해하도록 도와주며, 고객의 습득, 수익화, 유지 관리를 위한 데이터를 제공하여, 기업들이 더好的 제품을 구축하도록 도와줍니다. 오늘날, 2,700개 이상의 고객,包括 Atlassian (TEAM ), NBC Universal, Under Armour와 같은 기업 브랜드가 Amplitude를 사용하여 더好的 제품을 구축하고 있습니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Amplitude를 방문하십시오. Amplitude.