[인터뷰] 실시간 데이터 분석 수요 증가…네오위즈, 체계 재편 "혜택은 이용자에게"

신작·대규모 업데이트로 실시간 데이터 분석 수요 증가

데이터 환경 재편 후 분석 기간 1~2주→약 10분으로 단축

피망·브라운더스트2·고양이와 스프 적용…차기작까지 확대 계획

경기 성남 판교 네오위즈 본사에서 만난 네오위즈 데이터 엔지니어링팀 김도균 팀장과 신철규 씨. [사진=안신혜 기자]

“데이터를 빠르게 확인하고 대응할수록 결국 그 혜택은 게임 이용자에게 돌아간다고 생각합니다.” 김도균 네오위즈 데이터엔지니어링팀장은 회사의 데이터 인프라 전환 필요성에 대해 이렇게 설명했다.

게임사들이 최근 늘어나는 게임 데이터를 효율적으로 관리·활용하기 위한 환경 구축에 나서고 있다. 게임 서비스 과정에서 이용자의 플레이 기록과 아이템 구매, 재화 사용, 이탈 구간 등 실시간으로 생성되는 방대한 데이터를 실제 사업으로 연계하기 위해서다.

얼마나 빠르게 분석해 운영에 반영하는지 여부가 업데이트와 난이도·보상 설계 등을 좌우하는 만큼, 게임사들의 데이터 관리 역량의 중요성도 커지고 있다.

네오위즈도 데이터와 분석 수요 증가에 대응하기 위해 데이터 환경을 재편했다. 네오위즈 데이터엔지니어링팀 김도균 팀장과 신철규 씨는 최근 아주경제와 만나 인프라 전환 이후 변화와 향후 활용 방향을 설명했다. 

네오위즈 데이터엔지니어링팀은 게임 서비스 중 발생하는 데이터와 외부 마케팅 등 방대한 자료를  수집·관리하고, 사업·기획 등 실무 부서가 활용할 수 있는 지표를 만드는 기반 데이터를 제공하는 조직이다. 

네오위즈는 신작 출시와 대규모 업데이트 등으로 데이터 처리량이 늘고 실시간 분석 수요가 커지자 지난해 스노우플레이크의 서비스를 도입했다. 2025년 1분기 5개 영역, 34개 시나리오를 대상으로 개념검증(PoC)을 거쳐 현재는 실제 업무에 활용하고 있다. 

이후 가장 크게 달라진 것은 데이터 활용 방식이다. 김도균 팀장은 “예전에는 각 부서에서 필요한 데이터를 요청 받아 전달하고 추가 분석을 다시 요청 받는 과정을 반복해야 했지만 지금은 부서별 접근 권한, 정책만 부여하면 담당자가 직접 원하는 데이터를 이용할 수 있게 됐다”고 말했다. 

네오위즈는 인공지능(AI)을 활용한 분석 방식도 도입했다. 데이터 분석팀이 아니더라도 자연어로 필요한 데이터를 묻고 결과를 확인할 수 있게 됐다. 그 결과 실무에 활용되는 데이터의 범위가 넓어졌고, 활용 방식도 다양해졌다. 일부 데이터 분석 업무에 걸리는 시간은 기존 1~2주에서 약 10분까지 줄었다. 

신철규 씨는 “AI의 잘못된 분석(환각)을 줄이기 위해 데이터 간 관계와 기준도 사전에 정의하는 등 AI를 믿고 쓸 수 있는 데이터를 미리 만드는 데 많은 노력을 들였다”고 말했다.

데이터 활용 주체가 실무 부서까지 넓어지면서 데이터 엔지니어링팀의 역할에도 대대적인 변화가 생겼다. 반복적인 데이터 추출이나 인프라 관리 업무가 줄고, 비용 관리와 신작 데이터 수집·분석 환경 구축 등 보다 고도화된 업무에 집중하는 방식으로 변화했다.

신철규 씨는 “이제는 데이터를 준비하는 것보다 이미 확보한 데이터를 어떻게 관리하고 활용할지에 더 집중하고 있다. 완전히 새로운 직업이라고 생각해도 무방할 정도로 업무 내용이 바뀌었다”라고 설명했다. 

네오위즈는 새 분석 체계를 ‘피망 뉴맞고’ 등 웹보드 게임이나 ‘브라운더스트2’, ‘고양이와 스프’ 등 라이브 서비스 게임에 적용하며 실시간 데이터 분석에 빠르게 대응하고 있다. ‘P의 거짓’ 등 콘솔 타이틀과 차기작의 경우 기획·개발 초기부터 적용할 준비도 하고 있다. 

향후에는 AI로 이용자의 이상 행동이나 어려움을 겪는 구간을 분석해 게임 운영자의 판단을 지원하는 단계로 고도화할 계획이다. 이용자가 특정 구간에서 계속 막힌다면 왜 그런 허들이 생기는지 파악해 난이도 조정이 필요한지 판단할 수 있게 하는 것이다.

김 팀장은 “가령 맞고나 포커 등에서 특정 이용자가 지속적으로 재화를 잃는 경우 원인을 분석해 보상 방식이나 업데이트 방향에 반영하고, 이용자 이탈을 줄이는 데 활용할 수 있다”며 “게임을 더 잘 만들고 이용자가 더 즐겁게 플레이할 수 있도록 하는 것이 데이터 활용의 목적”이라고 말했다.