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<아티클 내용 요약>
- 데이터 분석가라는 직무가 한국 내에서 생겨난 지 불과 몇 년 지나지 않았다.
나는 데이터 분석가로서 지금 회사에서 무엇을 하고 있을까?
- 회사 내에서 데이터 분석가는 각 도메인 조직에 속하는 게 아닌, 데이터팀이라는 조직에 속해있다.
- 데이터를 통한 의사결정이 빠르고, 정확하게 이루어질 수 있도록 데이터 분석가들은 프로덕트 팀 혹은 사업팀에서 실험을 진행할 때 이에 대한 리뷰를 진행하면서 가설을 검증하기 위해서 어떤 지표를 봐야 하는지, 어떤 식으로 실험을 설계해야 하는지 제안을 해주는 일을 한다.
- 그리고 전사적으로 볼 수 있는 지표들이 어떤 게 있을지 고민하고 각 팀이 보고자 하는 지표에 대해서 정의를 진행한다. 또한, 정의된 지표를 데이터로 어떻게 구조화하여 만들어야 하는지에 대해서 도와주기도 한다.
- 각 프로덕트가 어느 방향으로 좀 더 개선될 수 있을지 심층 분석을 통해 프로덕트의 개선 방향성을 제안하기도 한다.
- 데이터 팀의 자체 프로덕트 개발에도 기여를 진행한다.
데이터 분석가로서 나는 어떤 문제를 풀어야 하는가?
- 회사에서 해결하고자 하는 것들
- 사내 구성원들이 프로덕트에 관해, 혹은 전략적인 부분에 관해 의사결정을 진행할 때 이에 도움이 되는 데이터가 무엇인지 고민하고 여러 데이터를 보는 것이 아닌, 잘 만들어진 지표 하나 만으로도 의사 결정이 가능하도록 도와주는 일
- 각 프로덕트 팀에서 실험을 진행하고 있지만, 그 실험을 통해서 영향을 받는 프로덕트의 범의가 어디까지인지 각 팀에서 간단하게 알 수 있는 방법을 찾는 일
- 데이터를 볼 때 동일한 기준을 통해 데이터를 확인하고 하나의 주제를 이야기할 때 다 같이 동일한 데이터를 보고 이야기할 수 있도록 만드는 일
- 개발직군, 비개발직군 나누지 않고 전사의 모든 구성원들이 '시티즌 데이터 사이언티스트'로 나아갈 수 있도록 데이터 추출이나 분석을 더 쉽게 할 수 있도록 만드는 일
그래서 나는 왜 데이터 분석가가 되었는가?
- 이런 본질적인 답에 대답하기 위해서, 그리고 내가 생각한 목표를 계속 지속해 나가기 위해서는 항상 내가 데이터 분석가가 '왜' 되었는지에 대해 복기해야 한다.
- 나의 가장 본질적인 이유는 나는 모든 부분에서 '왜'에 대한 궁금증을 가지고 그 궁금증을 가설로 만들어서 검증하는 방법을 좋아하기 때문이다. 그리고 말 많아 사람이었기 때문에 말을 많이, 많은 사람들에게 해야 하는 데이터 분석가라는 직군이 좀 더 마음에 들었던걸 지도 모른다.
- 이전에는 직장이라는 곳은 자아실현을 위한 곳이라고 생각하기보다는 오히려 생계를 지속해 나가기 위해 어쩔 수 없이 선택해야 하는 곳이었다. 직무도 마찬가지로 내가 제일 잘하는 것을 해야 다른 사람들보다 더 좋은 대우를 받기 때문에 어쩔 수 없이 선택을 진행하지 않았나 싶다.
- 이제는 직장, 내가 하고 있는 일은 내 자아실현을 위한 또 한 가지 방법으로 여겨지고 있다.
<알게 된 개념>
- 이번 Article은 어떠한 내용을 담았다기보다 한 사람의 생각이 담기고 삶이 담긴 내용이 있는 Article이었다.
조금 생소한 느낌이지만 이 사람이 겪고 있는 실무는 어떤 것인지 궁금해서 읽었는데 간접적으로 실무와 고민 그리고 생각들을 경험할 수 있었다.
'내가 취업을 하면 나도 저 사람처럼 내가 하는 일에 만족을 할 수 있게 될까?'라는 궁금증을 던지게 되었고, '3년 차 이상은 저렇게 많은 일을 하면서 고민을 하는구나'를 알게 되었다.
데이터 분석가라는 일은 하고 있는 사람들마다 다 다른 일을 하는 것 같다가도 같은 일을 하고, 그러다 다른 일을 하는 것 같다. 나도 얼른 경험해보고 싶다.
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