[데이터야놀자2025] 참여 후기

지난 6월 14일에 데이터야놀자 2025 행사에 참여했습니다. 해당 행사에 대한 후기를 작성해 보려고 합니다.

 

⁉️ 데이터야놀자 2025

 데이터야놀자는 2016년부터 매년 개최되어 온 행사로, 인공지능과 데이터에 관심 있는 누구나 참여할 수 있는 공개 행사입니다.
데이터 관련 업무 경험이 있는 연사들이 실제 사례와 인사이트를 공유하며, 다양한 후원사 부스에서 이벤트와 굿즈도 함께 즐길 수 있습니다.

 

 2025년 행사는 6월 14일(금) 오전 10시부터 오후 6시까지, 연세대학교 백양누리 국제회의실 3관 무악로타리홀에서 진행되었습니다. AWS, 토스, Snowflake, 한빛미디어, QueryPie, Miraclare, BrainImpact, 플레이버튼, BRAND BOOST, Woka 등 다양한 기업이 후원사로 참여하였습니다.

 

 올해 행사의 타임테이블은 아래와 같습니다.

데이터야놀자 2025 타임테이블

 

🎯 행사 참여 이유

 3년 전 SNS를 통해 우연히 데이터야놀자라는 행사를 알게 된 이후, 언젠가 꼭 참여해보고 싶다는 생각을 해왔습니다. AI와 데이터 관련 흥미로운 발표들이 많고 다양한 이벤트도 함께 진행된다는 점이 특히 매력적으로 느껴졌습니다. 하지만 당시에는 혼자 참가하는 것이 부담스럽게 느껴져 그동안은 발표 영상으로만 간접적으로 접해왔습니다.

 올해에는 티켓 오픈 공지를 봤을 때, “이번이 본격적인 취업 준비 전 마지막 기회일 수도 있겠다”는 생각이 들었고 무기력했던 상반기를 리프레시할 수 있는 계기가 될 것 같아 얼리버드 티켓을 구매해 직접 참여하게 되었습니다.

 

👀 인상 깊었던 발표

 행사 참여 전, 타임테이블을 먼저 확인하고 아래와 같이 듣고 싶은 강연을 미리 정리하여 계획적으로 참여하였습니다.

 

제가 들었던 세션들에 대해서 간단하게 소개해 보겠습니다.

 

1. 정성 데이터랑도 같이 놀자

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=D4vUXxZrCoI
지표상 이탈로 보였던 사용자가 실제로는 효과를 본 사례처럼 정성 데이터가 정량 지표의 오해를 바로잡는 데 결정적인 역할을 했던 사례들을 공유한 발표입니다. 정성 리서치의 회의감을 넘기 위해 GPT로 가상 사용자를 만들고 팀과 함께 회고하며 내부 언어로 공유하는 과정을 소개하였습니다. “로그에 진심은 안 찍히더라고요”라는 말이 핵심을 잘 보여주는 세션이었습니다.

 

2. 나홀로 개발자 생존기

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=gAzTHCr1QIY

개발자가 혼자서도 안정적인 시스템을 운영하기 위한 3단계 전략을 소개한 발표입니다. 1단계에서는 촘촘한 로그 수집과 직관적인 대시보드 구성, 알람 시스템 구축을 통해 빠른 문제 대응이 가능하도록 하였습니다. 2단계에서는 반복되는 정보 요청을 자동화하고 데이터 마트와 실시간 조회 시스템을 만들어 데이터가 대신 답하게 하였습니다. 3단계에서는 업무 자동화 체계를 구축하여 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든 과정을 공유하였습니다. “두 번 이상 반복되면 자동화하라”는 메시지가 인상적인 발표였습니다.

 

3. 프롬프트에 폭싹 속았수다

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=Cd2bHGhbdSM

LLM이 직면한 다양한 보안 위협과 그 대응 전략을 소개한 발표입니다. 프롬프트 인젝션, 민감정보 유출, 부적절한 출력 처리 등 10가지 주요 위협을 사례 중심으로 정리하였습니다. 특히 직접 프롬프트 인젝션을 실습하고 가드레일 유무에 따른 방어 성능을 비교하는 데모가 인상적이었습니다. Defense-in-depth 관점에서 위험한 쿼리 차단, 안전한 토큰만 출력, 위험 토큰 예측 방지와 같은 다층 방어 전략을 제시한 실용적인 세션이었습니다.

 

4. 대딸깍 시대. 노코드로 공모전 수상하기: n8n으로 데이터 수집부터 분석까지

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=6RJIEPWfN2U

공공 데이터를 활용한 농지 분석 대회를 준비하며 n8n 등의 노코드 툴로 데이터 수집부터 분석까지 자동화한 사례를 소개한 발표입니다. API 연동, 필터링, 형 변환, 조건 설정 등의 작업을 코드 없이 처리할 수 있었고 AI Agent와 함께 데이터 분석 및 시각화까지 가능하다는 점이 인상적이었습니다. 복잡한 스크립트를 줄이고 오케스트레이션 도구로 효율을 높인 접근이 실용적인 인사이트를 제공한 세션이었습니다.

 

5. 개발자 글쓰기 커뮤니티 글또의 데이터 수집부터 데이터 활용까지

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=ma8dn02JOPk

개발자 글쓰기 커뮤니티 '글또'에서 슬랙 기반 활동 로그를 수집하고, 지표를 설계·분석하여 커뮤니티 운영에 반영한 사례를 소개한 발표입니다. Slack 이벤트 API를 활용한 실시간 로그 수집, BigQuery 및 Google Sheets 기반 저장 구조, 뷰(View) 활용 전략 등 비정형 커뮤니티 데이터를 다루는 데이터 파이프라인 구축 경험이 중심이었습니다. 글 제출 수, 커피챗, 소모임 활동 등 커뮤니티 목표와 맞닿은 지표를 설계하고 input metric 기반으로 가설과 액션을 수립해 나가는 지표 기반 커뮤니티 운영 사례였습니다.

 

6. LLM 챗봇을 평가하는 가장 현실적인 방법

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=8rxo5M38Sok

LLM 챗봇의 성능을 검증하기 위해 Query–Ground Truth–Context 구조의 평가 데이터셋을 구축하고 실질적인 평가 지표를 설계한 과정을 공유한 발표입니다. 의료 도메인 문서를 기반으로 GPT를 활용해 질의응답 데이터를 생성하고 hallucination 방지를 위한 반복적 데이터 구성 전략을 실험하였습니다. Recall@k, BLEU, Groundedness 등 검색, 생성, 종합 지표를 사용했으며 LangSmith와 LLM as a Judge 방식도 병행하여 정성적 평가를 보완하였습니다. 도메인 특성상 정확성과 근거 기반 응답의 중요성을 강조한 실전 중심의 평가 설계 사례였습니다.

 

7. 데이터 엔지니어를 위한 생성형 AI A to Z

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=19cD4L6yISY

AWS의 방대한 클라우드 서비스 중 데이터 처리와 생성형 AI 개발에 적합한 빌딩 블록을 소개한 발표입니다. SageMaker, Amazon Bedrock, App Studio 등 데이터 분석부터 모델 학습, 생성형 앱 구축까지의 흐름을 연결하는 서버리스 기반 서비스 활용법을 다루었습니다. 또한 Amazon Q Developer와 같은 에이전트형 서비스로 추론 기반 실행과 자가 반영 기능을 강조하며 실무에서 빠르게 시작할 수 있는 생성형 AI 개발 흐름을 제시한 세션이었습니다.

 

8. 한 번만 설정하면, AI가 대신한다! PM 업무 자동화 실전기

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=cPiHLJ8vuxs

회의 요약, 정보 정리 등 반복적인 PM 업무를 AI Agent로 자동화하는 실전 사례를 소개한 발표입니다. LibreChat을 활용해 LLM 기반 대화형 에이전트 환경을 구축하고 Google Meet 회의 내용을 Gemini가 회의록으로 정리한 뒤 이를 요약해 자동 전달하는 흐름을 구현하였습니다. MCP, n8n 등과 연동하여 툴 기반 자동화 파이프라인을 구성했으며 Instruction-Tool-LLM 구조의 에이전트 설계를 기반으로 실무에 곧바로 적용 가능한 자동화 예시를 보여준 발표였습니다.

 

💬 마무리하며

 이번 행사에서는 다양한 연사님들의 강연을 들으며 하고 싶은 것도, 적용해보고 싶은 것도 많아졌고 실질적인 인사이트도 많이 얻을 수 있었습니다. 혼자 참여하는 것이 부담스러웠지만 막상 가보니 원하던 강연을 모두 듣고 이벤트까지 참여하며 충분히 잘 즐기고 올 수 있었습니다. 취업 준비 기간 동안 데이터나 AI와 관련해 저만의 관점을 담은 주제를 고민해보고, 언젠가 데이터야놀자 무대에서 발표해보고 싶다는 목표도 생겼습니다. 조금 지쳐 있던 일상에 새로운 아이디어와 동기를 불어넣어준 뜻깊은 경험이었으며 즐길 거리와 선물도 가득했던 알찬 행사였습니다.