[요약] 마이뮤직테이스트는 머신러닝을 기반으로 콘서트(특히 케이팝 콘서트)의 수요를 예측하는 비즈니스 모델을 가진 스타트업이다. 음악 산업에서 공연은 가장 규모가 큰 수익모델이라, 기획사 입장에서는 성공율이 높아야 한다. 그런데 이 성공률은 경험에 기반한 바가 많아서 모험을 하지 않는 경향이 있다. 하지만 케이팝은 좀 더 국지적으로 확산되고, 미지의 시장을 만드는 산업이라 공연 지역의 실패를 최소화할 필요가 높아진다. 마이뮤직테이스트의 그로스팀은 바로 이런 맥락에서 수요 예측의 정확도를 높이는 노하우를 가진 곳이다. 그에 대한 스토리를 1~4부에 걸쳐 연재한 글. [이 글에서 고른 한 문단] 이런 상황을 해결해보기 위해 마이뮤직테이스트는 서비스를 통해 지역별 수요 데이터인 Make를 모으고 직접 공연을 하면서 이 문제를 해결하고 있습니다. Make를 통해 지역별 수요 데이터를 모으고 직접 공연을 수행해서 티켓 판매 데이터를 모읍니다. 예측에 필요한 기본적인 데이터를 모으는 작업인 동시에 예측 모델의 성능을 확인하는 과정이죠. 이 과정을 통해 판매량 예측 모델을 제작할 수 있는 가장 기본적인 데이터가 쌓입니다. [왜냐면] 로우 데이터가 없다. 그러면 직접 모아야 한다. 그것도 대량으로. 이 문단에서는 짧게 언급되었지만, 사실상 지난하고 지루하고 하드한 워킹이다..... 하지만 솔루션을 만들기 위해선 필수적인 부분. 그래서 눈에 띄었다.