아마존은 단순히 거대한 기업이 아니라, 반복 가능한 혁신의 시스템을 구축한 회사예요.
그 중심에는 ‘어떻게 일하는가(How Amazon Works)’라는 아주 명확한 원칙들이 있죠.
리더십 원칙: 문화를 움직이는 DNA#
아마존의 모든 행동은 고객 중심(customer obsession) 원칙으로부터 시작돼요.
팀의 방향, 데이터, 개발 우선순위 모두 고객의 관점에서 평가되죠.
이는 데이터 아키텍트의 사고방식과도 닮아 있어요.
데이터를 설계할 때도 결국 ‘이 데이터를 누가, 왜, 어떻게 쓸 것인가’를 명확히 정의하는 것부터 시작하니까요.
Door Decision: 결정의 문을 여는 방식#
아마존의 의사결정은 두 가지로 나뉘어요.
- One-way door: 한 번 지나면 돌아올 수 없는 결정이에요. 예를 들어, 큰 인프라 변경이나 정책 결정이 이에 해당돼요. 신중하고, 데이터를 근거로 해야 해요.
- Two-way door: 잘못되면 돌아올 수 있는 결정이에요. 가볍게 실험하며 빠르게 피드백을 받을 수 있죠.
이런 구조 덕분에 아마존은 실패를 두려워하지 않는 문화를 갖게 됐어요.
데이터 아키텍트 업무에서도 비슷해요. 데이터 모델이나 파이프라인 설계는 종종 two-way door처럼, 실험하고 수정하면서 완성돼요.
Working Backwards: 거꾸로 일하기#
아마존의 가장 상징적인 프로세스예요.
시작은 ‘하고 싶은 아이디어’가 아니라 고객이 진짜 원하는 변화로부터 출발해요.
- 가상의 프레스 릴리스(신문기사) 를 씁니다.
“이 서비스가 세상에 나왔다면, 고객이 어떤 변화를 느낄까?”
그런 상상을 실제 기사처럼 써보는 거예요. - 고객 입장에서 나올 법한 FAQ(자주 묻는 질문) 을 정리합니다.
고객이 무엇을 궁금해할지를 생각하면서 제품의 본질을 다듬어요.
이 방식은 데이터 설계에도 적용할 수 있어요.
데이터 아키텍트가 ‘이 분석이 어떤 의사결정을 바꾸게 될까?’라는 질문을 붙잡는 것과 같습니다.
바닥만 보고 100m를 걷는 것과, 목표를 바라보며 100m를 걷는 것은 전혀 달라요.
Working Backwards는 목표를 바라보며 걷는 방식이에요.
5 Whys: 문제의 근본 원인을 찾는 질문법#
아마존에서는 문제가 생기면 단순히 ‘무엇이 잘못됐는가’를 묻지 않아요.
‘왜(Why)?’라는 질문을 다섯 번 반복해 근본 원인을 찾습니다.
예를 들어:
- 서버가 다운됐다. 왜?
- 로드 밸런서 설정이 잘못됐다. 왜?
- 배포 과정에서 검증 누락. 왜?
- 빌드 프로세스 자동화 미비. 왜?
- 초기 설계 시 품질 검토 단계가 없었다.
이렇게 5 Whys는 단순한 문제 해결이 아니라, 조직 학습의 도구가 돼요.
Two Pizza Team: 작고 민첩하게#
팀 규모는 보통 피자 두 판으로 충분히 먹을 수 있을 정도, 즉 10명 이하예요.
의사결정이 빠르고, 책임이 명확하죠.
데이터 팀에도 이 철학을 적용하면 속도와 집중력을 모두 높일 수 있어요.
Innovation Accelerator: 아마존식 혁신 가속기#
아마존은 애자일(Agile) 방식을 변형해 자체적인 혁신 시스템을 만들었어요.
짧은 주기 내에 실험 → 측정 → 개선을 반복하면서 고객 중심 제품을 빠르게 발전시킵니다.
데이터 아키텍트 역시 다양한 가설과 모델을 실험적으로 구축하고, 성과 지표를 즉시 피드백 받는 이런 환경에서 가장 잘 성장할 수 있어요.
고객을 중심으로 한 다섯 가지 질문#
아마존이 모든 제품 기획 전에 반복하는 질문들이에요.
- 고객은 누구인가요?
- 고객의 문제 또는 기회는 무엇인가요?
- 고객에게 가장 중요한 혜택은 무엇인가요?
- 고객의 니즈나 기대를 어떻게 파악할 수 있나요?
- 고객이 경험하게 될 최종 모습은 어떤가요?
이 다섯 질문을 명확히 정의하면, 제품뿐 아니라 데이터 아키텍처 설계 방향도 자동으로 잡히게 돼요.
데이터 기반 의사결정으로 나아가기#
과거에는 경험과 직감이 의사결정의 핵심이었지만,
이제는 데이터가 모든 판단의 중심에 서고 있어요.
AWS 환경에서 데이터 아키텍트는 draw.io나 Lucidchart 등을 활용해 아키텍처를 시각화하고, 팀 간 의견을 빠르게 조율해요.
이런 시각적 사고가 바로 ‘Working Backwards’와 맞닿아 있어요.
고객 중심, 데이터 중심, 그리고 실험 중심.
이 세 가지가 아마존의 문화를 이루고 있고, 데이터 아키텍트에게도 그대로 적용되는 철학이에요.
아마존처럼 ‘가상의 고객 기사’를 쓰면서, 나의 데이터 설계를 돌아보는 습관을 가져보면 어떨까요?
Without leaps of imagination, or dreaming, we lose the excitement of possibilities. Dreaming, after all, is a form of planning.
— Gloria Steinem
