1. 프로세스 표준화와 소통 구조 개선: 데이터 수집 효율 15% 향상
국방부 AI 데이터 구축 사업의 PL로서 데이터 수집·가공 및 협력사 관리 전반을 총괄했습니다. 당시 드론 조종사별 촬영 방식 비표준화로 인해 수집량 편차가 크고 전체 일정이 지연되는 문제를 확인했습니다.
프로세스 표준화: 조종사들과 협의하여 촬영 기법, 비행 동선, 시간대별 타임테이블을 표준화하여 수집 프로세스를 체계화했습니다.
소통 구조 재설계: 고객사-PM-협력사 간 요구사항 해석 차이를 해결하기 위해 정기 회의 운영, 회의록 문서화, 변경 사항 전파 체계를 구축했습니다. 특히 갈등 상황에서 중간 버퍼 역할을 수행하며 우선순위를 재정립했습니다.
협업 환경 구축: Google Drive 기반의 실시간 공유 체계를 마련하여 팀 전체가 동일한 기준 아래 작업하도록 지원했습니다.
[성과] 동일 시간 대비 데이터 수집량 약 15% 증가, 협력사 오해로 인한 재작업률 급감 및 프로젝트 운영 신뢰도 회복
2. 데이터 수집 자동화: 일정 24.6% 단축 및 비용 14.8% 절감
해외 여행지 데이터 수집 프로젝트의 PA로 참여하여 7,300건의 정보 수집 및 납품 업무를 담당했습니다. 전 과정이 수작업으로 진행되어 인건비 부담과 일정 리스크가 큰 상황이었습니다.
자동화 구간 발굴: 이름, 영업시간, 가격, 리뷰 등 구조화된 항목을 선별하여 자동화 가능성을 검토했습니다.
크롤링 직접 구현: 단순 제안에 그치지 않고 AI 도구(바이브코딩)를 활용해 직접 크롤링 코드를 작성했습니다. 예외 케이스 점검 및 데이터 포맷팅까지 완료하여 실무 시트와 즉시 연동되도록 구현했습니다.
리소스 효율화: 반복 입력 업무를 자동화로 대체하고, 인력은 질적 판단이 필요한 핵심 항목에만 집중하도록 업무를 분리했습니다.
[성과] 목표 대비 102.7% 달성(7,500건), 납품 기한 45일 단축(전체 일정의 24.6%), 자동화를 통해 약 327만 원(14.8%)의 비용 절감
[결론]
데이터에 기반해 문제를 정의하고, 기술적 솔루션(자동화)과 운영적 솔루션(표준화)을 동시에 활용하여 프로젝트의 핵심 지표인 일정, 비용, 성과를 최적화한 경험이 있습니다. 이러한 실무 역량을 바탕으로 효율적인 데이터 프로젝트 운영을 이끌겠습니다.
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