SEI 플랫폼으로 개발 생산성을 지속적으로 개선하는 방법

개발 조직의 생산성을 높이기 위해서는 무엇이 필요할까요?

새로운 개발 도구를 도입하거나 업무 프로세스를 전면적으로 바꾸는 것도 하나의 방법입니다. 하지만 모든 개선이 큰 변화에서 시작되는 것은 아닙니다. 코드 리뷰 대기 시간을 줄이거나, 반복적인 테스트를 자동화하거나, 팀 간 커뮤니케이션 방식을 조금씩 개선하는 것만으로도 개발 조직의 업무 흐름은 달라질 수 있습니다.

이처럼 작은 개선을 지속적으로 반복해 장기적인 변화를 만들어가는 접근법을 카이젠(Kaizen)이라고 합니다. 카이젠은 일본어로 '개선'을 의미하지만, 경영과 조직 관리에서는 구성원이 일상적인 업무 속에서 문제를 발견하고 작은 개선을 지속적으로 축적하는 철학이자 실천 방법론으로 사용됩니다.

앞선 글에서는 이러한 지속적인 개선의 기본 원칙과 중요성, 그리고 개발 조직에 개선 문화를 정착시키는 방법을 살펴봤습니다. 그렇다면 실제로 개선 활동을 시작했을 때, 무엇이 문제인지 어떻게 발견하고 개선 이후의 변화를 어떻게 확인할 수 있을까요?

여기에서 활용할 수 있는 것이 SEI(Software Engineering Intelligence) 플랫폼입니다. SEI 플랫폼은 개발 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석해 조직의 상태를 가시화하고, 개선 활동의 효과를 측정할 수 있도록 지원합니다.

이번 글에서는 지속적인 개선이라는 관점에서 SEI 플랫폼이 어떤 역할을 하는지, 그리고 개발 조직에서 데이터를 활용해 개선 활동을 실행하고 정착시키는 방법을 살펴보겠습니다.

SEI 플랫폼은 개발 조직의 지속적인 개선에 어떤 도움을 줄까요?

SEI 플랫폼은 개발 과정에서 발생하는 데이터를 분석해 개선이 필요한 영역을 발견하고, 개선 활동 이후 실제로 어떤 변화가 있었는지 확인할 수 있도록 지원합니다. 개발 조직에서는 GitHub의 Pull Request와 코드 리뷰, Jira의 이슈와 프로젝트 진행 상황, CI/CD의 배포 기록 등 다양한 데이터가 발생합니다.

하지만 이러한 데이터가 여러 도구에 분산되어 있다면 개발 프로세스의 전체적인 상태를 파악하기 어렵습니다. SEI 플랫폼은 분산된 데이터를 통합해 개발 과정의 상태와 변화를 확인할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어 다음과 같은 질문에 답하는 데 활용할 수 있습니다.

• 개발 과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 단계는 어디인가?

• 코드 리뷰나 배포 과정에서 병목이 발생하고 있는가?

• 특정 개선 활동 이후 실제로 개발 속도가 달라졌는가?

• 현재 설정한 개선 목표에 얼마나 가까워지고 있는가?

중요한 것은 데이터를 수집하는 것 자체가 아닙니다.
데이터를 통해 현재 상태를 이해하고, 개선이 필요한 문제를 발견하며, 개선 이후의 변화를 확인할 수 있어야 합니다.

지속적인 개선과 SEI 플랫폼은 어떤 관계인가요?

지속적인 개선은 현재의 업무 방식에서 문제를 발견하고, 작은 변화를 반복적으로 실행해 더 나은 프로세스를 만들어가는 접근법입니다. 반면 SEI 플랫폼은 개선에 필요한 데이터를 제공하고, 변화의 효과를 측정하는 데 도움을 주는 도구입니다.

두 가지를 함께 활용하면 다음과 같은 흐름을 만들 수 있습니다.

현재 상태 측정 → 문제 발견 → 개선 활동 → 효과 검증 → 추가 개선

예를 들어 코드 리뷰가 지연되는 문제가 있다고 가정해 보겠습니다.

개발 조직에서는 리뷰 담당자를 자동으로 배정하거나, 리뷰 요청 방식을 변경하는 등의 개선 활동을 시도할 수 있습니다. 하지만 실제로 효과가 있었는지 확인하려면 관련 데이터가 필요합니다. 이때 SEI 플랫폼을 활용하면 리뷰 대기 시간과 병합 리드 타임 등의 변화를 확인할 수 있습니다.

즉, 지속적인 개선이 '어떻게 업무 방식을 발전시킬 것인가'에 대한 접근법이라면, SEI 플랫폼은 '무엇을 개선해야 하며 실제로 개선되었는가'를 판단하는 데 필요한 근거를 제공합니다.

데이터 기반의 개발 프로세스 개선은 어떻게 시작할까요?

개발 조직의 개선 활동을 데이터 기반으로 운영하려면 먼저 현재 상태를 이해하고, 해결하려는 문제를 구체적으로 정의해야 합니다. 이후 작은 개선을 실행하고 결과를 확인하는 과정을 반복할 수 있습니다.

1. 현재 개발 프로세스의 상태를 측정합니다

먼저 개선하려는 업무와 관련된 지표를 확인합니다.

예를 들어 코드 리뷰 프로세스를 개선하려면 리뷰 대기 시간이나 Pull Request 병합 리드 타임 등을 살펴볼 수 있습니다.

배포 프로세스를 개선하려면 배포 빈도, 변경 리드 타임, 변경 실패율 등의 지표를 활용할 수 있습니다. 이때 중요한 것은 모든 지표를 한 번에 측정하는 것이 아닙니다.

현재 해결하려는 문제와 직접적으로 관련된 지표를 선택하는 것이 좋습니다.

2. 개선이 필요한 문제와 원인을 정의합니다

데이터를 통해 이상 징후를 발견했다면 그 원인을 살펴봐야 합니다.

예를 들어 코드 리뷰 대기 시간이 길어졌다는 사실을 확인했다고 가정해 보겠습니다.

원인은 리뷰 담당자에게 업무가 집중되었기 때문일 수도 있고, 리뷰 요청이 특정 시간대에 몰리거나 승인 절차가 복잡하기 때문일 수도 있습니다.

하지만 리뷰 대기 시간이 길다는 데이터만으로 원인을 단정할 수는 없습니다. 따라서 관련 지표를 추가로 살펴보고 실제 업무를 수행하는 구성원의 의견도 함께 확인하는 것이 중요합니다.

데이터는 문제를 발견하는 출발점이지만, 원인을 이해하려면 실제 업무 맥락까지 살펴봐야 합니다.

3. 작은 개선 활동을 실행합니다

문제의 원인에 대한 가설을 세웠다면 이를 해결하기 위한 변화를 시도합니다.

예를 들어 다음과 같은 개선 활동을 검토할 수 있습니다.

• 코드 리뷰 담당자 자동 배정

• 리뷰 요청 및 알림 방식 개선

• 테스트 병렬 실행을 통한 대기 시간 단축

• 반복적인 승인 절차 간소화

이러한 접근은 작은 개선을 지속적으로 반복하는 카이젠의 원칙과도 연결됩니다.

처음부터 모든 프로세스를 변경하기보다 특정 문제를 해결하기 위한 작은 변화를 실행하는 것입니다. 이렇게 하면 개선 활동의 영향을 비교적 명확하게 확인할 수 있고, 문제가 발생했을 때도 빠르게 대응할 수 있습니다.

4. 개선 이후의 변화를 측정합니다

개선 활동을 실행했다면 동일한 지표를 다시 측정합니다.

예를 들어 리뷰 담당자 자동 배정 이후 리뷰 대기 시간이 줄어들었는지 확인할 수 있습니다.

동시에 리뷰 품질이나 구성원의 업무 부담 등 다른 요소에 부정적인 영향이 발생하지 않았는지도 살펴보는 것이 좋습니다. 개선의 목적은 특정 숫자 하나를 최적화하는 것이 아니라 개발 프로세스 전체를 더 효과적으로 만드는 것이기 때문입니다.

또한 지표의 변화가 반드시 해당 개선 활동 때문이라고 단정할 수는 없습니다. 프로젝트의 규모나 업무량, 개발 난이도 등의 변화도 함께 고려해야 합니다.

5. 효과가 있는 개선을 정착시키고 반복합니다

개선 효과가 확인되었다면 해당 방식을 팀의 표준 프로세스로 정착시킬 수 있습니다.

이후 새로운 문제를 발견하고 다음 개선 활동을 실행합니다. 이러한 과정이 반복되면 개발 조직은 일회성 개선 프로젝트에 의존하지 않고 지속적으로 업무 방식을 발전시킬 수 있습니다.

SEI 플랫폼을 활용해 개발 조직의 개선 목표를 설정하는 방법

지속적인 개선을 위해서는 구성원이 공통으로 이해하고 함께 추진할 수 있는 목표가 필요합니다. SEI 플랫폼은 현재 상태와 과거 데이터를 제공해 개선 목표를 구체화하는 데 도움을 줍니다.

예를 들어 다음과 같은 목표를 생각해 볼 수 있습니다.

“코드 리뷰를 더 빠르게 진행하자.”

하지만 이 목표만으로는 무엇을 얼마나 개선해야 하는지 판단하기 어렵습니다.

이를 다음과 같이 구체화할 수 있습니다.

“현재 평균 24시간인 코드 리뷰 대기 시간을 3개월 안에 18시간 이하로 줄이자.”

이렇게 목표를 설정하면 현재 상태와 목표 사이의 차이를 확인하고, 개선 활동의 진행 상황을 측정할 수 있습니다.

물론 18시간이라는 목표가 적절한지는 실제 조직의 업무 환경과 과거 데이터를 바탕으로 판단해야 합니다.

개선 목표는 팀 구성원과 함께 설정하는 것이 좋습니다

개발 조직의 개선은 일부 관리자만의 과제가 아닙니다. 실제 업무를 수행하는 구성원이 문제를 발견하고 개선에 참여할 때 보다 현실적인 해결 방법을 찾을 수 있습니다.

예를 들어 Engineering Manager는 데이터에서 리뷰 대기 시간이 길다는 사실을 발견할 수 있습니다.

반면 실제 개발자는 특정 담당자에게 리뷰 요청이 집중되거나, 리뷰에 필요한 정보가 충분히 공유되지 않는 문제를 알고 있을 수 있습니다. 따라서 데이터를 팀과 공유하고 어떤 문제를 우선적으로 해결해야 할지 함께 논의하는 것이 좋습니다.

정량적인 데이터와 구성원의 경험을 함께 활용하면 개선 목표를 보다 현실적으로 설정할 수 있습니다.

또한 구성원이 직접 목표 설정에 참여하면 개선 활동을 단순한 관리 지시가 아니라 팀이 함께 해결해야 할 과제로 받아들이는 데 도움이 됩니다.

지속적인 피드백이 개발 생산성 개선에 중요한 이유

개발 프로세스의 개선은 한 번 실행하고 끝나는 작업이 아닙니다. 변경한 업무 방식이 실제로 효과가 있는지 확인하고, 필요한 경우 다시 조정하는 과정이 중요합니다.

이러한 반복을 가능하게 하는 것이 지속적인 피드백입니다.

작은 문제를 조기에 발견할 수 있습니다

개발 프로세스에서 발생하는 작은 문제를 오랫동안 방치하면 더 큰 지연이나 비효율로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 특정 팀의 리뷰 대기 시간이 지속적으로 증가하고 있다면 향후 개발 일정에도 영향을 줄 가능성이 있습니다.

SEI 플랫폼을 통해 관련 지표를 주기적으로 확인하면 이러한 변화를 조기에 발견하고 대응할 수 있습니다.

다만 모든 지표를 실시간으로 감시할 필요는 없습니다. 조직의 업무 방식과 지표의 특성에 맞춰 적절한 확인 주기를 설정하는 것이 좋습니다.

개선 활동을 일상적인 업무에 연결할 수 있습니다

지속적인 개선을 위해 매번 별도의 대규모 프로젝트를 진행할 필요는 없습니다.

정기적인 팀 회고나 개발 조직의 운영 회의에서 주요 지표를 확인하고, 개선이 필요한 부분을 논의하는 방식으로도 시작할 수 있습니다.

예를 들어 주간 회고에서 다음 세 가지를 확인할 수 있습니다.

1. 지난주와 비교해 어떤 지표가 달라졌는가?

2. 변화가 발생한 원인은 무엇이라고 생각하는가?

3. 다음 주에는 어떤 작은 개선을 시도할 것인가?

이러한 질문을 반복하면 데이터 분석과 개선 활동을 일상적인 업무 흐름에 자연스럽게 연결할 수 있습니다.

중요한 것은 지표를 자주 확인하는 것 자체가 아닙니다.

데이터를 바탕으로 문제를 논의하고, 실제 행동을 바꾸며, 그 결과를 다시 확인하는 과정이 지속되는 것입니다.

개발 조직의 지속적인 개선을 위해 주의해야 할 점

SEI 플랫폼은 개발 조직의 개선 활동을 지원할 수 있지만, 도입만으로 생산성이 자동으로 향상되는 것은 아닙니다.

효과적으로 활용하려면 몇 가지 사항을 고려해야 합니다.

지표 자체를 목표로 삼지 않아야 합니다

예를 들어 Pull Request 수를 늘리는 것이 목표가 되면 작업을 불필요하게 나누는 행동이 발생할 수도 있습니다.

배포 빈도를 높이는 데만 집중하면 안정성이나 품질을 충분히 고려하지 못할 위험도 있습니다. 따라서 지표는 개선 활동의 결과를 이해하기 위한 수단으로 활용해야 합니다.

숫자를 개선하는 것과 실제 개발 프로세스를 개선하는 것은 반드시 같은 의미가 아닙니다.

개발자 개인의 평가보다 팀의 개선에 집중해야 합니다

SEI 플랫폼을 통해 개발 활동 데이터를 확인할 수 있다고 해서 이를 개인별 생산성 순위를 매기는 데 사용하는 것은 주의해야 합니다.

개발자의 기여에는 코드 작성뿐 아니라 설계, 문제 해결, 협업, 리뷰 등 다양한 활동이 포함됩니다.

특히 지속적인 개선을 위해서는 구성원이 문제를 솔직하게 공유하고 개선에 참여할 수 있는 환경이 중요합니다. 데이터가 개인 평가나 감시의 수단으로 인식된다면 오히려 문제를 공유하기 어려워질 수 있습니다.

따라서 측정의 목적이 개인을 평가하는 것이 아니라 팀의 업무 환경과 프로세스를 개선하는 데 있다는 점을 명확히 공유하는 것이 좋습니다.

모든 문제를 데이터만으로 설명하려고 하지 않아야 합니다

SEI 플랫폼은 개발 과정의 다양한 현상을 가시화할 수 있지만 모든 원인을 설명하지는 못합니다.

예를 들어 리드 타임이 길어진 이유가 복잡한 기술적 요구사항 때문인지, 커뮤니케이션 문제 때문인지, 업무 우선순위가 변경되었기 때문인지는 추가적인 확인이 필요할 수 있습니다.

따라서 데이터를 해석할 때는 실제 업무 맥락과 구성원의 의견을 함께 고려해야 합니다.

개발 조직의 지속적인 개선에 대해 자주 묻는 질문

개발 조직의 지속적인 개선이란 무엇인가요?

개발 과정에서 반복적으로 발생하는 문제를 발견하고, 작은 개선 활동을 실행한 뒤, 그 효과를 확인하는 과정을 지속하는 것을 의미합니다. 카이젠(Kaizen)은 이러한 지속적인 개선을 강조하는 대표적인 접근법입니다.

SEI 플랫폼은 개발 생산성 개선에 어떤 도움을 주나요?

SEI 플랫폼은 개발 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석해 병목과 비효율을 발견하도록 지원합니다. 또한 개선 활동 전후의 지표를 비교해 실제로 어떤 변화가 있었는지 확인하는 데 활용할 수 있습니다.

SEI 플랫폼 없이도 지속적인 개선이 가능한가요?

가능합니다. 지속적인 개선은 별도의 플랫폼 없이도 실천할 수 있습니다. 다만 개발 조직의 규모가 커지고 데이터가 여러 도구에 분산되어 있다면 SEI 플랫폼을 통해 개선 과제와 결과를 보다 체계적으로 관리하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

개발 생산성을 개선하려면 어떤 지표를 측정해야 하나요?

개선하려는 문제에 따라 달라집니다. 코드 리뷰가 문제라면 리뷰 대기 시간이나 병합 리드 타임을, 배포 프로세스가 문제라면 배포 빈도나 변경 리드 타임 등을 살펴볼 수 있습니다. 중요한 것은 많은 지표를 수집하기보다 해결하려는 문제와 관련된 지표를 선택하는 것입니다.

개발 조직에서 지속적인 개선은 어떻게 시작할 수 있나요?

먼저 현재 개발 과정에서 반복적으로 발생하는 문제를 하나 선택하는 것이 좋습니다. 이후 관련 데이터를 확인하고, 작은 개선 활동을 실행한 뒤, 결과를 측정하는 방식으로 시작할 수 있습니다.

SEI 플랫폼을 도입하면 개발 생산성이 자동으로 향상되나요?

아닙니다. SEI 플랫폼은 개발 조직의 상태를 가시화하고 개선 효과를 측정하도록 지원하는 도구입니다. 실제 생산성 향상은 문제 정의, 개선 활동의 실행, 구성원의 참여, 지속적인 검증 과정에 따라 달라집니다.

개발 생산성 개선의 핵심은 작은 변화를 지속적으로 반복하는 것입니다

이번 시리즈에서는 카이젠의 기본 원칙부터 개발 조직에서 지속적인 개선이 중요한 이유, 그리고 개선 문화를 구축하는 방법까지 살펴봤습니다.

카이젠의 핵심은 모든 것을 한 번에 바꾸는 것이 아니라 현재의 업무 방식에서 개선할 수 있는 부분을 발견하고, 작은 변화를 꾸준히 반복하는 것입니다.

여기에 SEI 플랫폼을 활용하면 개선 활동에 필요한 데이터를 확보하고, 변화의 효과를 보다 객관적으로 확인할 수 있습니다.

지속적인 개선은 업무 방식을 발전시키는 접근법을 제공하고, SEI 플랫폼은 개선이 필요한 영역과 그 결과를 이해하는 데 도움을 줍니다.

측정 → 문제 발견 → 개선 → 효과 검증 → 반복

이러한 과정이 개발 조직의 일상적인 업무에 정착된다면 작은 변화들이 축적되어 장기적인 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다.

Findy Team+는 GitHub, Jira 등 개발 과정에서 발생하는 데이터를 기반으로 개발 조직의 상태를 가시화하고, 데이터 기반의 의사결정과 지속적인 개선 활동을 지원합니다.

결국 중요한 질문은 “얼마나 많은 지표를 측정하고 있는가?”가 아니라 “측정한 데이터를 통해 무엇을 개선하고 있는가?”입니다.

개발 조직의 지속적인 성장은 단 한 번의 큰 변화보다, 문제를 발견하고 개선하는 과정을 반복하는 데서 시작됩니다.