데이터 분석가 8년 차에 회사를 나와 데이터팝콘을 시작한 이유

저는 쏘카, 타다, 지그재그, 쿠팡을 거치며 8년 가까이 데이터를 다뤘고, 회사를 나와 데이터팝콘을 시작했습니다. 처음 그린 그림은 현업 분석가들이 함께 콘텐츠를 쓰고 강의를 나누는 '데이터팝콘 유니버스'였습니다. 그런데 1년을 지나고 보니 체감 매출의 80%가 제가 직접 서는 강의였고, 강의가 끊기자 데이터팝콘이 스스로 할 수 있는 일이 없었습니다. 이 글은 데이터팝콘을 시작한 이유, 첫 1년 동안 실제로 벌어진 일, 수강생에게 배운 것, 그리고 2년 차에 무엇을 하려는지까지 데이터팝콘에 대한 제 생각을 전부 담은 포트폴리오입니다.

강의와 외주 중심의 성장에서 벗어나, '데이터팝콘 자체 플랫폼' 기반의 확장 가능한 비즈니스로 도약할 준비를 마친 1년.

제가 데이터팝콘의 첫 1년을 한 문장으로 정리한 말입니다.

저는 데이터 분석가였습니다

회사를 나오기 전까지 저는 데이터 분석과 데이터 엔지니어링을 했습니다. 거쳐 온 회사는 이렇습니다.

분야	회사
모빌리티	쏘카, 타다(VCNC)
이커머스	카카오스타일(지그재그), 쿠팡
OTT	쿠팡플레이

모빌리티, 커머스, OTT, 광고까지 도메인은 계속 바뀌었지만 하는 일의 본질은 같았습니다. 회사가 가진 데이터로, 회사가 정한 문제를 푸는 일이었습니다.

회사를 나온 이유는 세 가지였습니다

하고 싶은 일이 회사의 우선순위 안에 없었습니다

회사에서 데이터 조직은 회사의 제품과 로드맵 안에서 움직입니다. 당연한 일입니다. 다만 제가 해보고 싶은 일은 대부분 그 바깥에 있었고, 회사 안에서는 그 일의 차례가 오지 않았습니다. 잘하는 일과 하고 싶은 일이 점점 멀어졌습니다.

AI를 일에서 진짜로 써보고 싶었습니다

AI와 자동화 도구가 쏟아지기 시작하면서, 이걸 실제 업무에 붙이면 무엇이 달라지는지 직접 확인하고 싶었습니다. "도입을 검토해 보자"로 끝나는 회의가 아니라, 제 손으로 만들어 돌려 보고, 돌아가는 걸 다른 사람에게 가르치고 싶었습니다.

몇 년 뒤의 제가 그려졌습니다

8년 차가 되니 몇 년 뒤의 제 모습이 꽤 선명하게 보였습니다. 지금 하는 일을 조금 더 잘하는 사람. 나쁜 미래는 아니었지만, 그게 전부라는 게 싫었습니다. 시간이 지날수록 나오기는 더 어려워질 것 같았습니다.

처음 그린 그림: 데이터팝콘 유니버스

만들고 싶었던 회사

데이터팝콘을 시작할 때 그린 회사는 세 가지 얼굴을 갖고 있었습니다.

• 실무 중심의 데이터·AI 자동화 지식을 전달하는 교육 회사
• n8n 같은 노코드 도구와 AI로 기업의 생산성을 높여 주는 전문가 집단
• 개인과 기업의 기술 진입 장벽을 낮춰 주는 컨설턴트

사실은 MCN을 만들고 싶었습니다

그리고 그 안에 더 큰 욕심이 있었습니다. 제가 진짜 만들고 싶었던 건 회사보다는 일종의 MCN이었습니다. 소위 제 식구를 만들고 싶었습니다.

• 현업 분석가들을 섭외해 데이터 콘텐츠를 기고받고
• 기고받은 콘텐츠를 영상으로 만들어 유튜브와 인스타그램에 올리고
• 새끼 강사를 키워, 강의 의뢰가 들어오면 그분들께 전달하는 구조

저 혼자가 아니라 여러 분석가가 콘텐츠와 강의를 같이 만들어 가는 그림이었고, 이걸 '데이터팝콘 유니버스'라고 불렀습니다.

가운데의 식구가 콘텐츠를 쓰고 강의를 맡고, 콘텐츠와 강의로 만난 사람들이 커뮤니티에 모이고, 그중에서 다시 함께할 사람이 나오는 순환입니다. 이 유니버스는 세 개의 축으로 나뉩니다.

축	하는 일
교육·컨설팅·멘토링	기업 출강, 외부 교육기관 강의, 업무 자동화 컨설팅, 멘토링 (온라인·오프라인)
크리에이터	유튜브와 인스타그램에 데이터·AI 자동화 콘텐츠 발행
커뮤니티	와구와구

처음 생각한 돈 버는 방식

수익 모델은 단순했습니다.

구분	처음 계획
강의	B2B 기업 출강, 외부 교육기관(러닝스푼즈, 코드잇, 팀스파르타 등) 출강
컨설팅	기업별 맞춤 업무 자동화 세팅
서비스	기획 단계
제품	기획 단계

서비스와 제품은 "나중에 기획할 것"으로 남겨 뒀습니다. 이 결정이 1년 뒤에 어떤 결과로 돌아올지는 그때는 몰랐습니다.

1년 동안 실제로 한 일

강의, 컨설팅, 그리고 작은 실험들

첫 1년은 대부분 강의와 컨설팅이었습니다. 한 일을 정리하면 이렇습니다.

구분	한 일	매출 기여	힘들었던 점	다시 하고 싶은가
강의	정부지원 교육(웅진 KDT 심화), 기업 B2B 데이터·AI 자동화 트랙	높음	오프라인 출강에 따른 시간 소요와 리소스 분산	O
컨설팅	초기 기업·수강생 대상 업무 자동화 진단과 도입 가이드	중간	매번 새로 제안하고 구축해야 하는 공수	세팅 후 패키지화가 필요
서비스 실험	자체 플랫폼 기획, n8n 위키독스 운영	중간	기획 단계라 당장의 매출이 없음	O (더 키울 것)
제품·스마트스토어	없음	낮음	-	-

함께한 곳 중 일부는 LG전자, 업스테이지, 미래에셋증권, 롯데카드, LG유플러스, 인천세종병원, 카카오스타일, 쿠팡플레이입니다.

그 사이 한빛미디어에서 《n8n이 다 해줌》을 공저로 냈고, n8n Global 서울 앰버서더로 국내 n8n 커뮤니티를 운영하고 있으며, Google I/O Seoul 무대에도 섰습니다. 위키독스와 유튜브에 콘텐츠를 쌓기 시작한 것도 이 시기입니다.

가장 잘 팔린 주제, 가장 반응이 좋았던 주제

가장 많이 팔린 강의와 컨설팅 주제는 세 가지였습니다.

• n8n 입문, 선수 지식, 툴 세팅
• 프롬프트 엔지니어링과 AI 실무 적용
• 데이터 기반 업무 자동화

반응이 가장 좋았던 건 조금 달랐습니다. 이론보다 노코드(n8n)로 실제 내 업무를 자동화해 보는 실습 중심 교육, 그리고 블로그·SNS 무인 포스팅 워크플로우였습니다. 많이 팔린 건 입문이었지만, 수강생들이 가장 몰입한 순간은 자기 일이 실제로 자동으로 돌아가는 걸 봤을 때였습니다.

숫자로 본 첫 1년

매출의 80%가 강의였습니다

1년을 돌아보며 체감 매출 비중을 적어 봤습니다.

항목	비중	내용
강의	80%	러닝스푼즈, 기업 B2B 단기·장기 출강 등. 전부 대표 직강
컨설팅	15%	교육 후속 컨설팅과 개별 의뢰
서비스·자동화	5%	초기 테스트와 자체 워크플로우 구축
제품·스마트스토어	0%	앞으로 패키지·워크플로우 판매로 넓힐 예정

가장 돈이 된 일과, 돈이 된 이유

가장 매출이 크고 효율이 좋았던 일은 두 가지였습니다.

1. 외부 교육기관(KDT 등)과 B2B 장기 출강
2. 단기 기업 특강과 임직원 대상 AI 리터러시·자동화 교육

돈이 된 데는 이유가 있었습니다.

• 고객이 급했습니다. AI 트렌드에 맞춰 기업마다 임직원 재교육 수요가 폭발했습니다.
• 제가 잘할 수 있는 일이었습니다. 실무형 데이터·n8n 전문 지식과 쌓아 온 교육 경험이 그 수요에 맞아떨어졌습니다.
• 단가가 좋았습니다. 기업과 정부 지원 예산을 기반으로 한 B2B 강의는 단가가 높았습니다.

그런데 이 방식으로는 오래 갈 수 없었습니다

돈은 됐지만 계속 이 방식으로 가기는 어렵다고 느낀 게 있습니다. 외부 플랫폼에 전적으로 의존하는 오프라인 출강입니다. 이유는 네 가지였습니다.

1. 사람의 시간이 너무 많이 들었습니다.
2. 대표 의존도가 높았습니다. 제가 직접 서지 않으면 매출이 0이었습니다.
3. 반복 매출이 아니었습니다. 강의가 끝나면 다음 달은 다시 0에서 시작했습니다.
4. 플랫폼이라는 자산이 회사 안에 쌓이지 않았습니다.

해 보니 처음 생각과 달랐던 것

시작할 때 예상하지 못했던 건 세 가지였습니다.

첫째, 사업이 강사인 제 시간과 체력에 그대로 묶였습니다. 강의가 늘수록 매출은 늘었지만, 그만큼 다음 강의를 준비할 시간과 새로운 걸 시도할 여유는 줄었습니다.

둘째, 고객은 교육이 아니라 돌아가는 도구를 원했습니다. 단발성 교육으로 끝나는 게 아니라, 실제로 동작하는 워크플로우와 자동화 도구에 대한 수요가 훨씬 컸습니다.

셋째, 툴 사용법만으로는 부족했습니다. 수강생들은 n8n 사용법을 넘어 수익화, 직무별 자동화처럼 손에 잡히는 결과물을 원했습니다.

수강생에게서 배운 것

반복해서 받은 세 가지 질문

강의와 컨설팅 현장에서 받은 질문은 거의 이 세 가지로 모였습니다.

"n8n 세팅은 어떻게 하나요? 오류가 났는데 어떻게 해결하나요?"

"배운 걸로 제 직무(PM, HR, 마케팅)에 바로 어떻게 쓰나요?"

"이걸로 쇼츠나 블로그를 자동화해서 수익화할 수 있나요?"

수강생이 진짜 원한 것

세 질문을 나란히 놓고 보니 공통점이 보였습니다. 원리를 더 알려 달라는 질문은 하나도 없었습니다. 수강생들이 원한 건 이런 것들이었습니다.

• AI를 우리 업무에 어떻게 쓰는지
• 자동화로 시간을 줄이는 방법
• 실제 도구와 템플릿, 바로 쓸 수 있는 워크플로우

한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 원리 공부가 아니라, 당장 내 업무 시간을 줄여 줄 완성된 워크플로우와 유지보수 지원이었습니다.

돈을 낼 만한 문제

그래서 고객이 실제로 돈을 낼 만한 문제를 따로 정리해 봤습니다.

문제	고객	돈 낼 가능성	서비스화 가능성
직무별 맞춤 n8n 워크플로우 도입	1인 기업, 스타트업	높음	높음
AI 자동화 수익화(블로그·쇼츠) 세팅	사이드허슬러, 마케터	높음	높음
n8n 트러블슈팅과 사후 지원	실무자, 기업 담당자	중간	높음 (패키지 판매)

1년 동안 잘한 것

성과

• 매출을 만들었습니다. KDT, B2B 등 외부 강의로 안정적인 현금 흐름을 만들었습니다.
• 강의·컨설팅 역량을 쌓았습니다. 수많은 강의를 거치며 입문부터 실무까지 커리큘럼을 체계화했습니다.
• 브랜드 신뢰를 만들었습니다. "n8n 노코드 자동화 = 데이터팝콘"이라는 공식이 생겼고, 한빛미디어 단행본 출판 계약으로 이어졌습니다.
• AI·자동화 방향을 잡았습니다. 단순 교육을 넘어 n8n 워크플로우 판매와 마이크로서비스로 나아갈 구체적인 로드맵을 완성했습니다.

구체적으로 적으면 이렇습니다.

1. 웅진 KDT 심화 과정 등 굵직한 외부 교육 수주와 성공적인 운영
2. 2026년 자체 플랫폼 구축과 VOD 강의·패키지 판매 기획 완료
3. 한빛미디어 n8n 기술 서적 《n8n이 다 해줌》 출판 준비
4. 유튜브, 위키독스 등 콘텐츠 자산 구축 시작

데이터팝콘만의 강점

고객이 데이터팝콘을 선택한 이유는 이렇다고 생각합니다. 실무에 맞게 풀어 준다는 것, AI와 데이터와 자동화를 연결할 수 있다는 것, 그리고 이인영 개인에 대한 신뢰와 전문성입니다.

핵심 강점을 세 가지로 꼽으면 이렇습니다.

1. n8n과 AI 툴(Claude 등)을 결합한 실무 자동화 역량. 국내 최고 수준이라고 자신합니다.
2. 복잡한 기술을 비개발자 눈높이에 맞춰 쉽게 설명하는 강의력. 이 부분은 압도적이라고 생각합니다.
3. 실행력. 바이브코딩으로 마이크로서비스와 워크플로우를 직접 만들 수 있습니다.

1년 동안 아쉬웠던 것

수익화만 보다가 브랜딩을 놓쳤습니다

상반기를 지나고 돌아봤을 때 가장 아쉬웠던 건 이 부분입니다. 시작은 빨랐는데, 데이터팝콘의 수익화에만 몰두하느라 제대로 된 브랜딩을 구축하지 못했습니다.

강의 대부분은 러닝스푼즈 같은 외부 교육기관과 기업 출강이었습니다. 트래픽도, 고객 DB도 외부 채널에 의존했습니다. 잘 돌아갈 때는 문제가 보이지 않았습니다. 그런데 강의가 끊긴 순간, 외부 플랫폼이 아닌 자체 플랫폼으로 데이터팝콘이 스스로 할 수 있는 일이 하나도 없었습니다.

고객이 데이터팝콘을 어떻게 보는지도 정리해 봤습니다.

• 이인영 개인 브랜드 기반의 회사
• n8n·자동화 강연 회사
• 실무형 데이터 교육 회사

셋 중 가장 정확한 건 첫 번째였습니다. 처음 그린 유니버스도 그대로 멈춰 있었습니다. 분석가 식구를 모으기는커녕, 모든 강의를 제가 직접 서야 굴러가는 구조였습니다.

가장 불안한 구조 세 가지

1. 이인영 대표의 직강 없이는 굴러가지 않는 시간 비례형 매출 구조
2. 자체 플랫폼 없이 외부 채널(러닝스푼즈 등)에 트래픽과 고객 DB를 의존하는 상태
3. 만들어 둔 강의안과 워크플로우가 다시 팔리지 못하고 한 번 쓰고 소모되는 흐름

강의·컨설팅 매출 의존도가 높고, 대표 시간에 의존하고, 제안서와 운영 자료를 매번 새로 만들고, 반복 매출이 부족하다는 것. 결국 같은 문제였습니다.

하지 말았어야 했던 것

시간 대비 효과가 가장 낮았던 건 대표의 리소스를 과도하게 빼앗는 1회성 단순 외주였습니다.

커뮤니티도 한 번 실패했습니다

수강생들이 강의 뒤에도 연결되고 싶어 해서 카카오톡 오픈채팅방과 디스코드 서버를 열었고, 한때 950명, 300명까지 모였습니다. 하지만 대화를 먼저 거는 사람이 계속 저 하나였고, 강의 일정이 몰리면 가장 먼저 밀려났습니다. 결국 두 곳 모두 조용해졌습니다.

운영도 마찬가지였습니다. 고객 관리와 수강생 CS는 카카오톡 오픈채팅방에서 하나하나 손으로 답했고, 인스타그램·스레드·링크드인·테크블로그에 콘텐츠를 올리는 일도 전부 수작업이었습니다.

그래서 만든 게 와구와구 클럽입니다

이 실패들을 겪고 Q4에 시작한 게 와구와구 클럽입니다.

이번에는 수백 명이 모이는 방 대신, 요일마다 주제를 정해 10명 안팎이 오프라인으로 모여 3시간 동안 직접 무언가를 만들고 가는 모임으로 설계했습니다. 영상 자동화, 반복 업무 자동화, AI 비서 만들기처럼 수강생들이 가장 원했던 "내 일에 바로 쓰는 결과물"을 그 자리에서 만드는 게 목표입니다.

끝없이 열려 있는 채팅방은 제가 지치는 구조였지만, 정해진 시간에 모여 같이 만드는 자리는 제가 가장 잘할 수 있는 일입니다. 그리고 와구와구 클럽은 외부 플랫폼이 아니라 데이터팝콘이 직접 모집하고, 직접 결제받고, 직접 만나는 첫 번째 자리입니다. 여기서 만난 분들 가운데 언젠가 처음 그렸던 유니버스의 식구가 나오길 바라고 있습니다.

2년 차 데이터팝콘

버릴 것, 유지할 것, 키울 것

버릴 것

1. 플랫폼과 자산이 내부에 남지 않는 과도한 일회성 외부 강의 출강
2. 시스템으로 만들 수 없는 수동 CS와 반복 안내 업무
3. 반복 매출을 만들 수 없는 단순 시간 교환형 외주

자체 플랫폼 성장에 기여하지 못하는 외부 출강 비중은 줄이고, 시스템화할 수 없는 일회성 수작업 컨설팅은 하지 않으려 합니다.

유지할 것

1. 위키독스 지속 업데이트와 높은 품질의 무료 정보 제공 (인바운드 리드용)
2. 유튜브와 팟캐스트 정기 콘텐츠 발행
3. 조코딩 등 외부 주요 채널과의 전략적 협력 관계

키울 것

1. 데이터팝콘 자체 플랫폼. VOD 코스와 워크플로우 패키지를 판매하는 채널
2. 오프라인 커뮤니티. 소수 정예 기수제 스터디와 정기 밋업
3. 제품 매출 비중. 강의 외 수익 모델, B2C·B2B 마이크로서비스

패키지로 만들 강의

패키지 후보	대상	핵심 내용	이어지는 서비스
n8n 입문 코스 (26년 개정판)	초보자, 비개발자	n8n 세팅과 기초 로직	워크플로우 판매, 실습 코스
n8n 실습 코스 (수익화·직무별)	마케터, PM, HR	쇼츠·블로그 수익화, 직무별 업무 자동화	유지보수 패키지, 밋업 초대
Claude Code & Antigravity 코스	중급 사용자	n8n 외 최신 AI 툴 활용법	고급 오프라인 스터디·밋업

강의가 끝난 뒤 이어서 제안할 수 있는 상품도 정리했습니다.

• 직접 만든 n8n 워크플로우 구축과 판매
• 부서별 AI 업무 도구 제작 (마이크로서비스 도입)
• 1개월 PoC 컨설팅 (사후 지원 패키지와 연계)

서비스로 만들 것

바이브코딩으로 빠르게 만들어 줄 수 있는 업무 도구는 이런 것들입니다.

• n8n과 바이브코딩 기반의 사내 자동화 대시보드
• 블로그·유튜브 같은 특정 도메인의 콘텐츠 무인 자동 생성과 발행기
• 맞춤형 챗봇과 고객 CS 자동 응대 시스템

이걸 서비스 후보로 정리하면 이렇습니다.

서비스 후보	누구에게	해결하는 문제	MVP 가능성
n8n 워크플로우 & 지원 패키지	강의 수강생, 중소·1인 기업	복잡한 세팅 없이 바로 적용	높음
데이터팝콘 VOD 구독·구매 플랫폼	자체 수강생	흩어진 강의를 한곳에서 시청	높음
n8n + 바이브코딩 마이크로서비스	B2B, B2C	자동화 기술이 없는 기업과 개인	중간

가장 먼저 실험할 것

가장 먼저 밀 서비스는 n8n 워크플로우와 사후 지원 패키지 온라인 판매입니다.

• 이유: 강의로 확보한 확실한 수요를 바로 제품 판매, 즉 반복 매출로 연결할 수 있는 가장 확실한 파이프라인입니다.
• 첫 고객 후보: 기존 외부 교육 수강생, 위키독스·유튜브 방문자
• 2주 안에 만들 MVP: 자체 플랫폼(웹) 안의 상품 결제 페이지와 패키지 1종(예: 자동 포스팅 워크플로우) 업로드

데이터팝콘 안의 반복 업무부터 자동화합니다

남의 업무를 자동화하는 회사가 정작 자기 일은 손으로 하고 있었습니다. 그래서 데이터팝콘 안의 반복 업무부터 바꿉니다.

업무	지금	바꿀 방식	우선순위
SNS 멀티 플랫폼 발행	수동 업로드	n8n으로 원 소스 멀티 유즈 자동 발행	높음
CS와 수강생 문의	오픈채팅방 수동 답변	n8n + AI 챗봇으로 1차 응대	중간
밋업·웨비나 안내	메일·문자 수동 발송	자동화 워크플로우로 알림 발송	중간

2년 차 목표

2년 차 데이터팝콘의 가장 중요한 목표는 세 가지입니다.

1. 자체 플랫폼 개발과 런칭. 강의와 워크플로우 판매를 연동한 자체 플랫폼으로 생태계를 독립시킵니다.
2. 단행본 출간과 관련 행사의 흥행. 도서, 웨비나, 온·오프라인 밋업으로 업계 포지셔닝을 선점합니다.
3. 마이크로서비스(n8n + 바이브코딩) 기획과 개발 착수. 워크플로우 패키지 판매로 제품 기반 반복 매출을 만듭니다.

2026년 사업 플랜

분기	테마	할 일
Q1	기획과 세팅	자체 플랫폼(웹) 기획·개발, n8n 입문 강의와 워크플로우 패키지 기획, 웨비나 기획
Q2	런칭과 확장	자체 플랫폼 공식 런칭과 VOD(입문, 수익화 등)·패키지 판매, 오프라인 정기 밋업, 유튜브·SNS 마케팅 본격 가동
Q3	콘텐츠 고도화	한빛미디어 《n8n이 다 해줌》 출간과 출판 마케팅, 오프라인 기수제 스터디 1~4기, 직무별 n8n 실습 강의·Claude Code 등 신규 VOD
Q4	서비스 다각화	마이크로서비스 개발·출시, 오프라인 스터디 5~6기, 밋업·웨비나, 내년 플랜 수립

2027년에 만들고 싶은 구조

매출원	2027년 초의 모습
강의	자체 플랫폼 VOD 기반의 패시브 인컴 비중 확대
컨설팅·서비스	n8n 지원 패키지 판매와 프리미엄 B2B 컨설팅으로 구조화
제품	워크플로우 템플릿·패키지 판매 자동화
운영 자동화	콘텐츠 기획(위키)부터 다채널 SNS 배포까지 파이프라인 완전 자동화

2년 차에 보이고 싶은 회사

지금 데이터팝콘은 이인영 개인 브랜드 기반의 회사로 보입니다. 2년 차에는 이렇게 보이고 싶습니다.

데이터팝콘은 AI와 자동화를 누구나 쉽게 도입하도록 강의부터 자체 워크플로우, 마이크로서비스까지 A to Z로 쥐어 주는 기술 플랫폼 회사다.

제 말로 다시 쓰면 이렇습니다.

데이터팝콘은 원리 교육에서 끝나지 않고, 당장 실무에 쓸 수 있는 자동화 도구(워크플로우·마이크로서비스)를 제공해 실질적인 시간과 비용을 줄여 주는 'AI 자동화 솔루션 회사'다.

1년을 정리하며

1년 차 한 줄 회고. 강의와 외부 출강으로 시장 가능성과 현금 흐름을 검증한 시기였습니다.

가장 큰 성과 세 가지

1. 굵직한 외부 출강(KDT 등)으로 매출 안정성 확보
2. 교육 현장의 수많은 피드백으로 n8n 자동화 툴킷 수요 확인
3. 자체 플랫폼, 단행본, 마이크로서비스로 넘어가는 구체적인 2026 로드맵 수립

가장 큰 배움 세 가지

1. 사람들은 단순 지식(강의)보다 실제 시간 절약(워크플로우·도구)에 기꺼이 지갑을 엽니다.
2. 대표 직강 의존도가 높은 수익 모델은 스케일업에 치명적인 한계가 있습니다.
3. 내재화된 플랫폼(자사몰)과 커뮤니티가 있어야 트래픽이 온전히 자산으로 남습니다.

2년 차 핵심 전략 세 가지

1. 자체 플랫폼(온·오프라인 통합) 런칭으로 트래픽 자산화
2. n8n 워크플로우와 지원 패키지 판매로 제품형 비즈니스 확장
3. 위키독스, 단행본, 밋업, SNS를 엮은 데이터팝콘만의 자동화 커뮤니티 생태계 구축

데이터팝콘의 1년 차는 강의와 컨설팅으로 시장 접점과 현금 흐름을 만들며, 우리가 가장 잘하는 무기인 n8n 자동화를 뾰족하게 다듬은 시기였습니다. 2년 차는 그 경험을 바탕으로 외부 의존도를 낮추고, 자체 플랫폼 기반의 제품(서비스·워크플로우) 판매 생태계로 전환하는 시기로 만들겠습니다. 이를 위해 자체 VOD·패키지 런칭, 한빛미디어 단행본 출간, 온·오프라인 커뮤니티와 밋업 구축에 집중합니다.

회사를 나올 때 바랐던 건 제가 하고 싶은 일을 제 손으로 해 보는 것이었고, 1년 동안 그건 했습니다. 이제는 그 일이 저 한 사람에게만 묶여 있지 않도록, 처음 그렸던 유니버스로 다시 돌아가는 게 다음 숙제입니다.