카테고리
기술
소프트웨어 개발, 시스템 아키텍처, 데이터 엔지니어링, AI, 자동화, 개발 생산성 등 디지털 제품을 구축하고 운영하기 위한 기술적 개념과 실무 경험을 다룹니다. 복잡한 기술적 의사결정을 더 명확하게 내리기 위한 관점을 정리합니다.
-
![[데이터 통합 전략] (4) ‘조직화’: 거버넌스와 프로세스로 굳히기](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/unifying-4.webp)
[데이터 통합 전략] (4) ‘조직화’: 거버넌스와 프로세스로 굳히기
회의에서 합의한 정의가 다음 프로젝트에서는 다시 무너지는 이유는 무엇일까요? 이 글에서는 데이터 통합 전략의 ‘조직화’ 단계를 중심으로, 네트워크 사고·CLEAN 데이터 거버넌스·프로세스 맵·성공 스펙트럼 같은 도구를 통해 합의를 문서가 아닌 조직 운영 절차 안에 정착시키는 방법을 설명합니다.
-
![[데이터 통합 전략] (3) ‘설계’: 데이터를 내부 제품으로 다루기](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/unifying-3.1.webp)
[데이터 통합 전략] (3) ‘설계’: 데이터를 내부 제품으로 다루기
데이터를 제품처럼 설계하지 않으면, 사용자는 매번 정의와 맥락을 찾아다니며 같은 해석 작업을 반복하게 됩니다. 이 글에서는 데이터 프로덕트와 JSON 스키마를 통해 데이터·구조·의미·맥락을 하나로 묶는 설계 방법을 설명합니다.
-
![[데이터 통합 전략] (2) ‘정렬’: 팀이 같은 단어로 다른 얘기를 하는 것을 막기](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/unifying-2.webp)
[데이터 통합 전략] (2) ‘정렬’: 팀이 같은 단어로 다른 얘기를 하는 것을 막기
회의에서는 모두 같은 말을 하는 것처럼 보이지만, 한 달 뒤 결과물이 전혀 다르게 나오는 이유는 무엇일까요? 이 글에서는 데이터 통합 전략의 ‘정렬(Align)’ 단계를 중심으로, 개념 우선 설계·개념 나침반·신념 점수·반사실적 시나리오 같은 도구를 통해 조직 안의 모호성과 가정을 어떻게 드러내고 합의 가능한 정의로 바꿀 수 있는지를 설명합니다.
-
![[데이터 통합 전략] (1) ‘진단’: 우리 조직은 어디가 정렬되지 않았는가](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/unifying-1.webp)
[데이터 통합 전략] (1) ‘진단’: 우리 조직은 어디가 정렬되지 않았는가
왜 많은 데이터·AI 프로젝트는 충분한 기술과 인력을 갖추고도 의도와 다른 방향으로 흘러갈까요? 이 글은 데이터 통합 전략 시리즈의 첫 편으로, 조직 안의 정렬 실패를 진단하는 Assess 단계에 집중합니다. 모호성, 지식 격차, 맹점이 어떻게 데이터 위생을 무너뜨리는지, 같은 단어가 왜 부서마다 다른 의미로 사용되는지, 그리고 데이터 챔피언이 어떤 역할을 하는지를 함께 설명합니다.
-
![[프로그래매틱 광고] (7) 측정·어트리뷰션·검증: ③ 측정의 외부 검증과 매체 간 결합](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/advertisement-7-3.png)
[프로그래매틱 광고] (7) 측정·어트리뷰션·검증: ③ 측정의 외부 검증과 매체 간 결합
어트리뷰션은 “공이 누구 거냐”에 답하지만 “공이 진짜로 있었냐”에는 답하지 못합니다. 그 자리를 IAS·DV의 광고 검증, IVT 검출, 데이터 클린룸이 메웁니다. MOAT의 퇴장, SDK 스푸핑·클릭 인젝션 같은 모바일 사기, AMC·ADH의 차이, 한국의 앱스플라이어·에어브릿지와 GFA·모먼트 환경까지 짚어봅니다.
-
![[프로그래매틱 광고] (7) 측정·어트리뷰션·검증: ② 쿠키 논란 이후의 광고 측정 인프라](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/advertisement-7-2.png)
[프로그래매틱 광고] (7) 측정·어트리뷰션·검증: ② 쿠키 논란 이후의 광고 측정 인프라
쿠키와 디바이스 식별자가 흔들린 뒤, 광고주는 잃은 신호를 회수할 새 인프라가 필요해졌습니다. 첫 번째 층은 신호를 잡는 픽셀과 GA4, 두 번째 층은 잃은 신호를 메우는 서버사이드 트래킹입니다. GA4의 동작 모델링부터 sGTM·CAPI·EMQ까지, 쿠키 이후 웹 측정 인프라가 어떻게 두 층 구조로 재편됐는지 정리합니다.
-
![[프로그래매틱 광고] (7) 측정·어트리뷰션·검증: ① 광고비와 성과 측정의 기본](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/advertisement-7-1.png)
[프로그래매틱 광고] (7) 측정·어트리뷰션·검증: ① 광고비와 성과 측정의 기본
광고 산업의 절반은 사실 “검증”을 둘러싼 인프라입니다. 어떤 비용 모델로 돈을 냈는지, 어떤 지표로 성과를 봤는지, 그 매출을 어느 광고에 매겼는지. 7편 첫 편은 측정의 가장 안쪽 자리, 광고비를 어떤 단위로 매기고 그 결과 발생한 매출을 어느 광고에 매기는가를 다룹니다. 데스크톱 웹·모바일·iOS에서 그 결정 권한이 누구에게 있는지가 갈리는 이유까지 정리합니다.
-
![[프로그래매틱 광고] (6) 크리에이티브와 캠페인 운영: 광고를 만들고 올리기](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/advertisement-6.png)
[프로그래매틱 광고] (6) 크리에이티브와 캠페인 운영: 광고를 만들고 올리기
SP 화면을 처음 켜면 결정해야 할 항목이 수십 개입니다. 캠페인 목적, 타겟팅, 입찰 전략, 빈도 제어, 기여 기간. 각 항목의 의미와 그 뒤에서 작동하는 메커니즘을 모르면 화면 위의 결정은 그저 기본값으로 채워집니다. 프로그래매틱 광고 시리즈 6편은 그 결정들이 무엇을 의미하는지, 어떤 메커니즘과 연결되는지 정리합니다.
-
![[프로그래매틱 광고] (5) 데이터와 식별자: 광고가 “나에게 맞는 광고”가 되는 원리](https://mustache-pm.blog/wp-content/uploads/2026/05/advertisement-5.png)
[프로그래매틱 광고] (5) 데이터와 식별자: 광고가 “나에게 맞는 광고”가 되는 원리
같은 시간에 같은 페이지를 두 사람이 열어도 보이는 광고는 다릅니다. 한 사람에게는 어제 장바구니에 넣었던 운동화가, 다른 사람에게는 최근 검색한 항공권이 나타납니다. 이 차이를 만드는 것이 데이터와 식별자입니다. 데이터의 종류부터 DMP와 CDP, 쿠키의 역사와 프라이버시 샌드박스 폐기, 쿠키 대체재, 법규와 CMP까지 9개 섹션으로 정리합니다.