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by 버드뷰 BirdView Nov 21. 2016

화해를 만드는 사람들 #04

화해(화장품을 해석하다) 개발사 버드뷰 | 데이터팀 오세창 팀원

화해를 만드는 사람들 #04

오세창 | 데이터팀 | 팀원 | 커리어 1년차_버드뷰 1년차

전 남들이 하지 말라는 것만 골라서 하는 사람인 것 같아요.
남들이 하지 말라는 일만 골라서 했다는 건
달리 말해 힘든 일이라 할지라도 제가 하고 싶은 일에
집중해왔던 사람이라는 거 아닐까요?

유럽 대륙을 자전거로 횡단 중!

자기소개를 해주세요.

전 남들이 하지 말라는 것만 골라서 하는 사람인 것 같아요(웃음). 예전에 교환학생 시절, 유럽 대륙을 자전거로만 횡단했었어요. 물론 다들 말렸었죠. 사회생활을 시작한 뒤에는 데이터 분석을 배우고 싶어서 잘 다니던 회사까지 그만두고 밤낮으로 공부했어요. 대학 시절 전공이 상경계라 주변에서는 말이 안 되는 선택으로 보였을 것 같긴 해요. 당시 집에는 말도 못했죠. 하지만 결국 데이터 사이언스를 배울 수 있었고, 교육 과정 마무리쯤에 운 좋게 버드뷰를 만나게 되었어요. 남들이 하지 말라는 일만 골라서 했다는 건 달리 말해 힘든 일이라 할지라도 제가 하고 싶은 일에 집중해왔던 사람이라는 거 아닐까요?

버드뷰에 합류하기 전에는 어떤 일을 하셨나요?

전선을 다루는 대기업에서 국내영업을 담당했었어요. 주요 고객이 국내 제조 대기업과 전력기관이었어요. 언뜻 보면 영업과 데이터 분석은 서로 아무런 관련이 없는 것처럼 보일 수 있지만, 비즈니스 문제를 분석하고, 그 분석 결과를 고객에게 마케팅하거나 판매한다는 일련의 과정은 변인을 설정하고, 변인 간 관계를 분석하여 결과를 내부 고객에게 전달하는 것과 아주 유사한 것 같아요. 과거 영업을 하면서 익혔던 종합적으로 사고하는 방법, 프로세스의 수립, 커뮤니케이션 능력 등은 지금의 데이터 분석 업무에도 크게 도움이 됩니다.

어쩌다가 지금의 커리어를 선택하게 되신 건가요?

저도 남들처럼 대학교 4학년 때부터 취업 준비를 시작했어요. 4학년 시절에는 당장 불확실한 게 정말 많았는데, 그게 참 좋았어요. ‘어딘가에 입사하게 되고, 일하게 되면 어떨까’, ‘입사 후의 내 모습은 어떨까’ 하는 상상을 하는 게 즐겁더라고요. 그래서 취업 준비 시기가 그렇게 힘들진 않았어요(웃음). 스터디도 열심히 참여했고, 다양한 공부를 했었어요. 당시에는 프로그래밍에도 관심이 있어서 배워본 적도 있었죠. 지원 기업들은 자연스럽게 많은 대학생들이 그랬던 것처럼(?) 막연히 대기업을 생각했던 것 같아요.

근데 막상 대기업이라는 곳에 입사해보니 제 상상과는 매우 달랐어요. 특히 미래 경로가 너무나 확실하게 정해져 있더라고요. 몇 년 뒤에는 대리, 몇 년 뒤에는 과장과 같이 경로도 정해져 있었죠. 하는 일들도 상당히 세분화되고, 고정적이었어요. 그러다 보니 제 미래가 제한되어 있다는 느낌을 받았어요. 전 이왕이면 다양한 경험을 하면서 살고 싶었거든요.

대기업이나 안정적인 직장을 선택할 때에는 안정성을 중요게 여겼을 것 같은데요.

당시에 선택지가 많지는 않았어요. 직업이나 기업에 대한 지식도 많이 부족했어요. 그렇다 보니 안정적인 기업을 찾았던 것 같아요. 하지만 매일 똑같은 일을 하는 것은 싫었어요. 그런 고민이 반복되다 보니 ‘나’라는 사람은 돈을 적게 벌더라도 다양한 일을 시도해 볼 수 있는 업무 환경을 선호한다는 사실을 발견하게 되었죠. 솔직히 경제적 측면의 안정성은 이전 회사가 좋긴 좋았죠(웃음). 하지만 역시 '내가 여기서 커리어를 계속해 나간다면 다른 사람들에게 어떤 영향을 미칠 수 있을까?'에 대한 답을 찾기 어려웠어요. 그런 고민을 할 수 있는 상황도 아니었고요. 제게는 오히려 그런 것이 힘든 일이었어요. 회사와 내가 추구하는 가치가 달랐던 것 같아요.

그런데 다음 직장이 정해지지도 않았는데 무작정 그만 두신 건가요(웃음)?

네. 남들 눈에는 대책 없어 보였을 수 있어요(웃음). 그래도 전 자신이 있었어요.‘난 절대 굶어 죽지 않을 거다’ 라고! 뭐를해야겠다는 분명한 목적을 가지고 그만둔 건 아니었어요. 데이터 분석 쪽으로 방향을 잡긴 했었지만, 혹시라도 잘 안 되면 영업을 계속해도 잘할 거라고 스스로 믿었어요. 실제로는최악의 선택까지 고려해봤었고, 그 최악의 선택을 했을 때의 상황과 당시 제 상황을 비교했을 때 특별한 차이는 없다고 판단했어요. 판단 후에는 과감하게 그만뒀어요.

데이터 분석은 언제부터 직업으로 해야겠다고 생각했나요?

과거부터 데이터 분석에 흥미가 있었어요. 대학 시절, 1학년에 통계 수업을 들었었는데, 경제학과이다 보니, 숫자로 기업의 가치를 분석하는 것에 익숙했어요. 그리고 그쯤 빅데이터라는 말도 굉장히 많이 알려졌기 때문에 자연스럽게 흥미가 생겼어요. 그때 R이라는 빅데이터용 통계 프로그램도 설치해봤었는데, 막상 해보려니 너무 어렵더라고요. 상경계 출신이라 그랬는지, 무작정 혼자 한다는 게 쉽지 않았어요. 그래서 혼자 하는 것보다는 배워서 익히는 방법을 찾아봤고, 사설 교육 업체를 발견할 수 있었어요. 시험 삼아 프로그램 관련 수업을 들어봤는데, 괜찮았어요. 저 자신의 흥미나 적성도 제법 맞는 것 같았고, 결국 데이터 분석 수업에 참여하게 되었어요.

결과적으로 데이터 분석가가 되셨네요(웃음). 막상 일해보니 어떤가요?

공부하면서 생각했던 데이터 분석 업무와 버드뷰에서의 업무는 매우 비슷한 것 같아요. 서비스에서 이탈하는 사용자들의 특성을 분석하고, 각종 지표를 끌어내는 일이요. 그리고 머신러닝 알고리즘을 통해 예측이나 데이터를 분류하는 것을 시도해볼 수 있겠죠? 특히 버드뷰의 화해(화장품을 해석하다) 서비스는 화장품 리뷰 데이터가 무척 많아요. 리뷰의 퀄리티도 우수한 편이기 때문에 텍스트 마이닝도 할 수 있어요. 정말 상상했던 데이터 분석가의 일을 경험할 수 있는 것 같아요. 사실 제 연차에, 이렇게 다양하게 데이터를 다뤄볼 기회는 별로 없는 것 같아요.

그건 혹시 버드뷰가 데이터 분석을 시작하는 입장이기 때문 아닐까요?

그것도 일부 사실이에요. 하지만 함께 데이터 분석을 공부했던 분들의 이야기를 들어보면, 다른 곳도 크게 다르지 않은 것 같아요. 최근 들어서 데이터 분석이 필요하다는 이야기가 많아서 데이터 분석가를 원하는 곳도 많아지고 있어요. 하지만 실제로 데이터 분석에 대한 지식이나 노하우를 가진 회사는 적은 것 같아요. 그래서 데이터 분석만 하기보다는 다른 업무와 겸해서 하는 분들도 꽤 있어요. 물론 이미 데이터 분석을 잘하는 회사도 있죠. 이런 경우에는 이미 필요한 분석이 정해져 있고, 정해진 분석을 진행하는 것이 더 중요한 것 같아요.

말씀해주신대로 버드뷰는 데이터 분석에서는 이제 걸음을 내딛는 중이라고 생각합니다. 다행히도 경영진이 데이터 분석에 대한 관심이 많고, 다양한 실험적 아이디어를 긍정적으로 받아들여 줘요. 제가 과거 꿈꿨던 다양한 분석과 방법론을 시도해 볼 수 있는 환경이 주어진 곳이라고 생각해요. 데이터 분석가로서는 다양한 성장 기회가 있는 곳에서 근무하고 있네요.

업무를 처리하면서 구체적으로 어떤 것이 어렵나요?

저는 아직 데이터 분석가로서의 경험이 부족해서 프로젝트를 착수하거나, 기획하는 방법에 많이 미숙해요. 데이터가 많이 있지만, 처음부터 끝까지 그걸 스스로 발굴해 나가야 하고 분석 방법을 적용해보는 전 과정을 해내야 하니까 확실히 어렵죠. 그리고 이런 건 처음 해보는 거잖아요? 어떤 일이든 다 그렇지 않을까요? 처음 해보는 것인데도 능숙하게 할 수 있는 사람은 없다고 생각해요(웃음).

버드뷰에서 원했던 사람은 데이터 분석가로서 엄청난 경험이 있는 플레이어가 아니었다고 생각해요. 이곳도 데이터 분석을 시작하는 곳이 맞긴 하지만, 아주 능숙하게 처리할 수 있는 분석가보다는 능동적으로, 성장을 꿈꾸면서 도전하는 사람이 필요했던 거라고 생각해요.

버드뷰 데이터팀 오세창 팀원

그래도 한편으로는 ‘난 아직 아는 게 별로 없는데’, ‘그냥 정해진 걸 알려주면 안 되나?’하는 생각이 들었을 것 같아요.

애초에 버드뷰에서 원했던 사람은 데이터 분석가로서 엄청난 경험이 있는 플레이어가 아니었다고 생각해요. 이곳도 데이터 분석을 시작하는 곳이 맞긴 하지만, 아주 능숙하게 처리할 수 있는 분석가보다는 능동적으로, 성장을 꿈꾸면서 도전하는 사람이 필요했던 거라고 생각해요. 그리고 회사는 데이터 분석가를 키워주는 양성소는 아니니까, 배움은 스스로 꾸준히 해나가야 한다고 봐요. 배워야 하는 것이 있다면 능동적으로 배우고, 그걸 업무에 적극적으로 적용해보는 실험적인 사람이 스타트업에는 적합한 것 같아요.

분석에 지칠 때는 어디에서 힘을 얻나요?

팀장님이랑 논의할 때, 이 사람이 진심으로 나와 함께 고민하려 한다는 걸 느꼈어요. 팀장님도 저랑 마찬가지로 인문계 출신입니다(웃음). 그래서 제 상황이나 생각을 좀 더 잘 이해해주시는 것 같아요. 만약에 절 신뢰하지 않았다면, 그냥 ‘이 분석을 해라, 저 분석을 해라’라고 지시만 했을 것 같아요. 그리고 다른 구성원들도 좋은 의견을 많이 줬어요. 입사 후 첫 분석 결과를 전사에 발표했었는데, 이때도 구성원들이 인정해주고 긍정적인 피드백을 많이 줬습니다. 결과에 대해서 구성원들이 만족하니까 그게 진짜 큰 힘이 되었어요.

사람만큼 업무 자체에 대한 만족도 중요한 것 같아요. 분석 업무의 어떤 측면에 동기부여 되시나요?

데이터 분석가로서 하는 일이 많은 구성원을 비롯해서 화해(화장품을 해석하다) 서비스 사용자들에게도 도움이 된다는 생각이 들고, 이로부터 크게 동기부여를 받아요. 막연하긴 하지만 제 경험을 다른 사람들에게 전달하고, 좀 더 좋은 결과를 내고 싶다는 생각을 해오고 있어요. 버드뷰 구성원들이 제 분석 결과로부터 화해(화장품을해석하다) 서비스의 다양한 부분에 활용할 수 있는 인사이트를 발견했으면 좋겠어요. 그렇게 일하는 것이 나에게도, 회사에도 좋은 거라고 생각합니다.

상경계, 인문계 출신 데이터 분석가를 꿈꾸는 분들께, 먼저 도전해 본 사람으로서 해줄 수 있는 말이 있나요?

제가 누굴 조언한다는 게 쉽지는 않네요(웃음). 흠...일단, 생각만 하지 말고 도전하라고 말해주고 싶어요. 제 주변에 앱 서비스를 만들고 싶다거나, 데이터 분석을 해보고 싶다고 말만 하는 분들이 꽤 있었어요. 만약에 정말 하고 싶다면, 생각만 하지 말고 일단 해보는 게 더 낫다고 생각해요. 그리고 하고 싶어서 정말로 해보기로 했다면, 열심히 해야 합니다. 너무 따분한 조언일까요(웃음). 어떻게 보면 식상할 수 있지만, 이게 답인 것 같아요. 그리고 데이터 분석이라는 것은 배우면 누구나 할 수 있다고 생각해요. 하고 싶다는 마음이 있다면, 누구나 할 수 있어요. 하고 싶다고 말은 하면서 “나는 상경계라…인문계라…’, ‘난 수학을 못해서…’ 식으로 자신이 그것을 할 수 없는 이유를 찾기보다는 일단 시작해보세요. 그러면 어떻게든 방법을 찾아내는 것 같아요.

본인이 생각하는 성장은 어떤 것인가요?

물질적인 가치나, 세상이 생각하는 어떤 멋진 모습이 되는 것만을 성장이라고 생각하지는 않아요. 지금 저만 해도 대기업에 있다가 스타트 업에 오게 되었잖아요? 뒤에서 앞으로 가는 것이 성장이라고 묻는다면, 적어도 저에게는 성장이 아니라고 생각합니다.

제가 생각하는 성장은 다양한 경험을 하는 거예요. 꼭 목적이 있어야 한다고 생각하지는 않아요. 목적이 있는 삶을 살라고 하던데, 진짜 말도 안 되는 이상한 경험은 제외하고, 최대한 다양한 경험을 한다면 그로부터 분명 배울 수 있는 게 많을 거라고 생각해요. 제 성장은 목적지가 있는 것이 아니라, 경험하고 학습하는 과정인 것 같아요.