토스 피플 : 데이터를 ‘이해하는’ 구조를 설계합니다
고정현 토스 · 토스 기술 블로그
AI 핵심 요약
컨설팅과 플랫폼 조직을 거치며 데이터 품질이 설계에서 결정되고, 뒷단의 정제만으로는 빠르게 변하는 서비스의 문제를 해결하기 어렵다는 점을 경험했다. 토스에서는 데이터가 생성되는 순간부터 활용까지 책임지는 End-to-End 거버넌스를 지향하며, 표준화와 의미기반 표준사전, 온톨로지로 데이터의 의미와 관계를 구조화하고 있다. AI도 추론에 의존하지 않고 데이터를 이해하도록 만드는 한편, 완벽한 설계를 강제하기보다 현재에 맞는 기준과 향후 변경 여지를 두고 품질과 개발 속도의 균형을 찾는다. 데이터가 잘 작동하도록 작은 구조부터 개선하려는 마음이 데이터 아키텍트의 출발점이라는 것이 핵심 메시지다.
- 데이터 품질은 후처리만으로 확보하기 어렵기 때문에 생성부터 활용까지 이어지는 구조로 관리해야 한다.
- 표준과 정책은 규칙을 강제하기보다 따르는 편이 더 편리한 경험으로 설계할 수 있다.
- 처음부터 완벽하게 만들기보다 현재 맥락에 맞는 기준선을 세우고, 미래 변화에 대응할 여지를 남긴다.
- AI가 데이터 의미를 정확히 파악하려면 컬럼 설명뿐 아니라 개념과 데이터 간 관계도 명시해야 한다.
소개
데이터의 의미를 구조화하고 연결하는 설계 여정을 걸어온, 토스의 1호 Data Architect 고정현님의 커리어 이야기를 들려드려요.
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