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title: 숫자 너머의 과제를 서베이로 파악 -Social Databank가 도전하는 조직 개선 활동이란? | Findy Team+
description: 소셜데이터뱅크는 Findy Team+를 도입해 방치되던 풀 리퀘스트(PR)와 개발 병목을 해소했습니다. 정량 지표와 페어 리뷰를 적용해 리뷰 리드 타임을 단축시켰으며, 팀 서베이 기능으로 정성적인 과제와 개발자 경험(DX)까지 파악해 자율적인 조직 개선 문화를 구축했습니다.
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# [숫자 너머의 과제를 서베이로 파악 -Social Databank가 도전하는 조직 개선 활동이란? | Findy Team+](https://kr.findy-team.io/media/socialdatabank)

 作成者: [Findy Team+](https://kr.findy-team.io/media/author/findy-team)｜Jul 15, 2026, 3:30:00 PM

## 본 기사의 요약

### 도입 전: 해결하고자 했던 과제

PR(풀 리퀘스트) 정체 현상이 발생하여 1~2개월간 방치되는 사례가 있었습니다. 개발 속도에 한계를 느끼고 있었으나, 정확한 병목 지점을 특정하는 데 어려움이 있었습니다.

### Findy Team+ 도입 이유

자체 제작한 측정 툴은 운영 부담이 커 장기적으로 유지하기가 곤란했습니다. 정량 데이터를 활용하여 개발 생산성을 가시화하고, 개선 사이클을 안정적으로 돌릴 수 있는 체계가 필요했습니다.

### 도입을 결정한 계기

간편한 도입 편의성과 Four Keys 지표를 활용해 피드백을 진행하기 수월하다는 점이 최종 도입의 결정적인 계기가 되었습니다.

### 도입 후: 성과

PR 정체가 눈에 띄게 줄어들면서 리뷰 리드 타임이 단축되었습니다. 페어 리뷰(Pair Review) 도입을 통해 리뷰 부담이 분산되었고, 전반적인 개발 플로우가 한층 매끄러워졌습니다.

또한 서베이 기능을 활용해 정량 데이터뿐만 아니라 정성적인 과제까지 함께 가시화함으로써, 개발 생산성 향상에 머무르지 않고 개발자 경험(DX)까지 고려한 다음 단계의 개선 활동을 추진하고 있습니다.

 

### 숫자 너머의 과제를 서베이로 파악. 소셜데이터뱅크가 도전하는 조직 개선 활동이란?

소셜데이터뱅크 주식회사는 개발 생산성 향상과 엔지니어의 일하기 좋은 환경을 추구하며, 개발 팀의 과제 발견과 회고의 질을 높이기 위해 엔지니어 조직 지원 클라우드 ‘Findy Team+’를 활용하고 있습니다. 이번에는 개발 추진과에 소속된 시마다(島田)님에게 인터뷰를 진행했습니다. 개발 생산성을 가시화하고 더 효율적인 개발 플로우를 실현하기 위한 노력과 Findy Team+ 도입 배경, 활용 방법 등에 대해 자세히 들었습니다.

**― 귀사의 엔지니어 조직에 대해 설명해 주세요.**

**시마다:** 당사 개발 조직은 약 25~30명의 엔지니어로 구성되어 있으며, 전원이 자사 프로덕트 ‘Liny’ 개발을 담당하고 있습니다. 제가 소속된 개발추진과는 SRE, DevOps, QA, 디자인이라는 네 가지 역할을 가지고 있으며, 개발 생산성 향상과 플로우 최적화를 담당하는 팀입니다. 특정 기술 영역에 얽매이지 않고 모두가 폭넓은 스킬을 갖추고 유연하게 움직일 수 있는 체계를 목표로 하고 있습니다. 저 자신도 DevOps를 중심으로 SRE, QA, 운영 개선까지 폭넓게 관여하고 있습니다.

**― 개발 조직의 목표나 방침에 대해 말씀해 주세요!**

**시마다**: 우선 회사 전체로는 ‘테크놀로지를 보더리스하게’라는 비전을 내세우고 있습니다. 기술을 활용해 모든 경계를 넘어서 더 나은 프로덕트를 창출하는 것이 목표입니다. 그 안에서 개발 조직으로서는 ‘전원 풀스택 엔지니어’라는 사상을 가지고 특정 기술 영역에 의존하지 않고 어떤 팀에서도 유연하게 개발할 수 있는 환경을 갖추고 있습니다.

**―개발 생산성 측정에 착수하고 도구를 도입하게 된 계기는 무엇인가요?**

**시마다**: t-wada 씨의 팟캐스트에서 『Lean과 DevOps의 과학』이 소개되었고, Four Keys 지표가 기업의 경쟁력에 직결된다는 내용에 흥미를 느낀 것이 계기였습니다. 저는 인턴 시절부터 이 회사에 있었는데, 인턴 당시에는 간이형으로 리드 타임 측정을 자체 구현해보았습니다. 그러나 그때 Notion의 GitHub 연동이나 서드파티 툴은 운영 부담이나 데이터 관리의 수고가 크고 지속이 어렵다는 걸 느꼈습니다. 그래서 신입사원으로 정식 입사한 후 본격적으로 개발 생산성을 가시화하기 위해 툴 도입을 검토하게 되었습니다.

**―측정을 수행하던 중에 Findy Team+에 흥미를 갖게 된 계기는 무엇인가요?**

**시마다**: 자작 도구는 운영 부담이 크고 장기 유지가 어렵다는 점이 가장 큰 이유였습니다. 측정은 어디까지나 출발점일 뿐이며, 진짜 중요한 건 ‘어떻게 개선으로 연결할 것인가?’인데요, 자작 도구로는 그 부분에 시간을 할애하기 어려운 상황이었습니다.

Findy Team+는 도입 장벽이 낮아 바로 측정을 시작할 수 있다는 점, 정량 데이터를 활용해 3~6개월 단위로 장기적인 회고가 가능하다는 점이 매력적이었습니다. 정성적인 기억만으로는 과거 상태를 정확히 회상하기 어렵지만, Findy Team+를 활용하면 수치 기반 회고가 가능해지고 개선 방향도 명확해질 것이라고 느꼈습니다.

### 풀리퀘스트의 정체를 해소하고 원활한 개발 플로우 실현

**―Findy Team+를 도입함으로써 해결하고자 했던 과제나 가시화하고자 했던 지표는 무엇이었나요?**

**시마다**: 가장 큰 과제는 풀리퀘스트의 정체였습니다. 1~2개월 동안 방치된 풀리퀘스트도 있었고 개발이 진행됨에 따라 충돌이 발생해 머지가 어려워지는 상황이 계속되고 있었습니다. 게다가 리뷰가 왜 진행되지 않는지, 어디에서 시간이 소요되고 있는지 명확하지 않아 병목 지점을 특정하는 것이 어려웠습니다.

**―그 과제를 가시화하는 데 있어 어떤 어려움이 있었나요?**

**시마다**: 특히 리뷰 대기 시간을 정확하게 측정하는 것이 어려웠습니다. ‘리뷰 요청을 보낸 시점’과 ‘리뷰가 시작된 시점’을 GitHub 로그만으로는 추적하기 어렵고, 저희는 원래 리뷰 리퀘스트 기능을 사용하지 않고 라벨로 관리하고 있었기 때문에 어떤 풀리퀘스트가 리뷰 대기 중인지 판단이 모호했습니다.

Findy Team+를 도입한 후에는 ‘이런 운영 방식이라면 이 데이터를 확보할 수 있다’는 것을 알게 되었기 때문에, 툴의 표준 기능에 맞춘 운영으로 전환하고 판단 기준을 통일하게 되었습니다. 특히 리뷰 관련 운영 규칙을 명확히 하고 정체를 방지하는 구조를 구축함으로써, 원활한 개발 플로우를 실현할 수 있었습니다.

**―개발 생산성 측정을 통해 어떤 목표를 설정하셨나요?**

**시마다**: 처음에 설정한 것은 오픈 풀리퀘스트 수와 리뷰 리드 타임, 이 두 가지였습니다. 특히 풀리퀘스트의 정체는 큰 과제였습니다. 제가 개발 추진과에 합류했을 당시, Liny의 메인 레포지토리에는 100건 이상의 오픈 풀리퀘스트가 있었고, 엔지니어 수가 약 20명 규모인 점을 고려하면 지나치게 많은 상태였습니다. 이대로는 관리가 어렵다고 판단하여 우선 풀리퀘스트를 열정적으로 머지하거나 클로즈해서 50건 이하로 줄였습니다.

**―리뷰 리드 타임을 단축하기 위해 어떤 시도를 하셨나요?**

**시마다**: 사내에서 자주 거론되는 것이 ‘스위칭 코스트를 줄인다’는 사고방식입니다. 엔지니어는 여러 작업을 병행하는 경우가 많지만, 작업을 전환할 때마다 집중력이 분산되어 결과적으로 작업 속도가 느려집니다. 이에 따라 병행해서 오픈하는 풀리퀘스트 수를 줄이고, 리뷰의 우선순위를 높이는 문화를 조성했습니다. 특히 리뷰 요청이 들어오면 바로 대응한다는 의식을 갖도록 하여 리뷰 리드타임 단축에 연결하고 있습니다.

또한, 풀리퀘스트의 크기를 작게 유지하는 것도 중요한 포인트였습니다. 큰 변경이 한 번에 들어오면 리뷰에 시간이 많이 소요되고, 결과적으로 리드 타임이 길어지기 때문입니다. 이에 따라 변경 범위를 작게 나누고 자주 머지하는 운영 방식으로 전환했습니다.

이러한 개선을 진행하는 데 있어 Findy Team+의 데이터가 매우 유용했습니다. 예를 들어, 풀리퀘스트의 정체 시간을 수치로 가시화할 수 있기 때문에 ‘어느 시점에서 풀리퀘스트가 멈추고 있는가?’, ‘리뷰 요청 이후 실제로 대응되기까지 얼마나 시간이 걸리는가?’와 같은 과제를 구체적으로 파악할 수 있습니다. 실제로 정체된 풀리퀘스트를 리스트업하고 일정 기간 이상 움직임이 없는 것은 우선적으로 대응한다는 규칙을 설정한 결과, 팀 전체의 의식이 변화했습니다.

또한, 리뷰 리드 타임의 추이를 그래프로 확인하면서 ‘특정 주에 리뷰가 지연되는 이유는 무엇인가?’를 분석한 결과, 리뷰 부담이 일부 멤버에게 치우쳐 있다는 사실이 드러났습니다. 이에 따라 페어 리뷰를 적극 도입해 부담을 분산시키는 동시에 높은 품질의 리뷰를 유지할 수 있게 되었습니다.

이처럼 Findy Team+의 정량 데이터를 기반으로 과제를 명확히 하고 구체적인 개선책을 강구함으로써 개발 흐름을 원활하게 만들 수 있었습니다.

### 서베이 기능으로 조직 과제를 가시화. 데이터와 현장 감각을 융합한 개선 노력

**―Findy Team+의 활용에 있어 정량 데이터 외에 사용하고 있는 기능이 있다면 말씀해 주세요.**

**시마다**: 팀 내에서 더 나은 개선을 진행하기 위한 '논의의 계기'로 활용할 수 있기를 바라며 팀 서베이 기능을 사용하기 시작했습니다.

또한, 정량 데이터만으로는 포착하기 어려운 '개발자 경험' 영역을, 구성원 스스로의 응답을 출발점으로 논의함으로써 개선 활동에 대한 당사자 의식을 높이는 효과도 기대하고 있었습니다.

결과적으로 구성원 개개인이 느끼는 팀의 강점과 개선 여지에 대해 서베이 결과를 바탕으로 논의함으로써, 과제에 대한 공통 인식을 형성하거나 중단된 논의를 재개하여 구체적인 액션 아이디어를 도출하는 데로 이어졌습니다.

**―서베이는 구체적으로 어떻게 활용하셨나요?**

**시마다**: 서베이 응답이 모인 후 회고 워크숍을 실시했습니다. 개발 조직 전체가 모였는데 논의는 팀 단위로 진행했고, 도구로는 Miro를 사용했습니다.

진행 방식으로는 먼저 ‘팀의 강점과 개선 여지에 대해 생각해봅시다’라는 주제로 서베이 결과를 참고하면서, 각자가 Miro 상에 포스트잇 형태로 의견을 적는 것부터 시작했습니다. 서베이는 낮은 점수 항목에 주목하기 쉽지만, 일부러 ‘강점’부터 도출하게 함으로써 팀의 긍정적인 측면에도 자연스럽게 주목할 수 있었던 것 같습니다.

또한 하나의 포인트로, 전체 집계 결과만 보는 것이 아니라 구성원 개개인이 자신의 응답 결과(멤버 서베이 결과)를 먼저 확인하도록 유도한 점이 있습니다. 자신의 평가가 출발점이 되기 때문에 논의에 참여하기 쉬웠을 거라고 생각합니다.

팀에 따라서는 구체적인 항목을 추출하기 위해 ‘강점’은 ‘과거 한 번이라도 점수 5를 준 항목’, ‘개선 여지’는 ‘점수 2 이하를 준 항목’이라는 정량 기준을 설정하여 팀 내에서 공유하고 있는 곳도 있었습니다.

이와 같이 강점과 개선 여지를 팀별로 도출한 후, ‘이 항목들 중에서 특히 어디에 중점을 둘 것인가’를 팀 내에서 논의하고, 마지막에는 ‘그럼 구체적으로 어떤 액션이 가능할까?’를 브레인스토밍 형식으로 아이디어를 도출했습니다.

(실제로 활용한 Miro 양식)

**―서베이를 활용해서 어떤 인사이트가 있었나요?**

**시마다**: 가장 컸던 것은 팀 내에서 ‘시선 맞추기’가 가능해졌다는 점이라고 생각합니다. 서베이라는 공통 프레임워크가 있었기 때문에 “역시 우리 팀은 이 부분이 과제야”라든가 “이 부분은 강점으로 인식해도 되겠네” 같은 공통된 이해를 갖기 쉬워졌습니다.

또한, 논의를 통해 구체적인 액션으로 이어질 계기를 만들 수 있었다는 점도 컸습니다. 예전부터 어렴풋이 문제라고 느끼고 있던 것들도 서베이 결과를 계기로 “그럼 어떻게 해볼까?”라고 구체적인 액션 플랜을 논의하는 자리를 만들 수 있었습니다. 그중에는 과거의 합숙 때 이야기만 하고 끝났던 과제가 이번 기회를 통해 다시 발굴되어 다음 액션으로 이어졌다는 사례도 있었습니다.

구성원의 인식이나 행동 변화로는 워크숍 이후 “풀리퀘스트를 작게 나눠보자”, “리뷰어 친화적인 풀리퀘스트를 만들어보자” 같은 목소리가 예전보다 자연스럽게 멤버 입에서 나오게 되었다고 느끼고 있습니다. 이는 ‘리뷰 부담 경감’이라는 구체적인 과제와 서베이에서의 인사이트가 연결된 결과일지도 모르겠습니다.

물론 서베이 결과가 곧바로 모든 액션으로 이어진 것은 아니며 구체적인 개선책으로 연결하는 데 어려움이 있었던 것도 사실입니다. 그 부분은 앞으로의 과제라고 생각합니다.

그러나 서베이를 활용해 팀 모두가 과제나 강점을 인식하고 개선에 대해 논의할 ‘계기’를 만들 수 있었다는 점은 조직으로서 매우 큰 첫걸음이었다고 느끼고 있습니다.

### 정량 데이터와 서베이로 과제를 가시화. Findy Team+가 만들어내는 팀의 성장

**―Findy Team+의 추천 포인트를 알려주세요.**

**시마다**: Findy Team+의 가장 큰 매력은 ‘도입의 간편함’과 ‘정량적인 회고가 가능하다는 점’입니다. 도입 장벽이 낮고, 바로 개발 생산성 측정을 시작할 수 있기 때문에 수고를 들이지 않고 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 정량 데이터를 기반으로 회고함으로써 감각적인 것이 아니라 ‘사실에 기반한 개선책’을 생각하기 쉬워집니다.

게다가 서베이 기능을 활용함으로써 팀의 강점이나 과제를 가시화하고, 회고의 질을 높일 수 있었습니다. 개발 조직 전체의 과제 인식을 맞추는 동시에 구성원의 자율적인 개선 활동을 촉진할 수 있다는 점도 큰 장점입니다.

엔지니어 조직의 개발 생산성 향상에 힘쓰고자 하는 기업이라면 꼭 한번 활용해 보시기를 추천드립니다.

**―마지막으로 앞으로 함께 일하고 싶은 엔지니어 상에 대해 말씀해 주세요.**

**시마다**: 저희는 **개발 생산성 향상에 관심이 있는 분**, **기술뿐 아니라 팀의 성장에도 관심이 있는 분**과 함께 일하고 싶다고 생각하고 있습니다.

단순히 코드를 작성하는 것에 그치지 않고 개발 플로우나 팀 과제 해결에도 관여하고 싶은 분에게는 매우 보람 있는 환경이라고 생각합니다. 또한 “새로운 기술이나 방법을 시도해보고 싶다”는 호기심이 많은 엔지니어에게도 잘 맞는 환경이라고 생각합니다.

저희 팀은 개발 생산성 향상을 향해 항상 시행착오를 반복하고 있기 때문에 새로운 도전을 즐길 수 있는 분과 함께 일할 수 있다면 정말 기쁠 것 같습니다.

 

 

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