데이터 분석가의 일

우선 저의 이야기부터

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  데이터 분석가로 일하고 있습니다. 요즘, 데이터 분석가로서 하고 싶은 일(예전에 기대했던 일)과 해야 하는 일(예전에 예상하지 못했던 일)이 다르다는 것을 실감하고 있니다. 이거 해주세요, 저거 해주세요 쏟아지는 요구사항을 하나하나 수행하다 보면, 저는 데이터 분석 일을 왜 하려고 했는지 잊고는 합니다. 그리고 할 수 있는 일만 하게 되더라고요. 대시보드를 수정하거나, 데이터를 추출해주거나, 간단한 분석만 해주거나. 

  그래서 데이터 분석가로서, 데이터 분석가의 일에 대해서 알아보고 싶어 졌습니다. 데이터 분석이란 무엇인지, 다른 데이터 분석가들은 무엇을 위해, 어떻게 일하는지 궁금해졌어요. 그 답을 찾는 과정 속에서 제 일에 대해서 조금 더 알고, 업무 방향의 실마리를 찾기를 기대하면서요. 우선, 저의 데이터 분석 여정부터 살펴볼게요.

  데이터 분석의 목적은, 고객의 의사결정을 돕는 것이라 생각합니다. 그리고 그 방법은 데이터 분석 여정은 시작하고 완수하는 과정이라 할 수 있어요. 데이터 분석의 여정은 크게 "지표/데이터 정의" - "데이터 수집/추출" - "데이터 분석" - "데이터 결과물 전달" 로 나누어봤습니다.

A. 지표/데이터 정의 : 데이터를 수집해야 할 목적을 정의하고, 데이터 분류 체계(taxonomy)를 수립한 다음, 실제로 데이터가 잘 수집되도록 PO/개발자와 협업합니다

B. 데이터 수집/추출 : 서비스/비즈니스/프로덕트 지식을 충분히 숙지하고, sql 같은 언어를 활용하여 필요한 데이터를 추출합니다 

C. 데이터 분석 : 요구사항에 따라, 데이터 분석 언어(R, python, SPSS 등)를 활용하여 간단한 분석 혹은 통계 기반 분석을 수행합니다

D. 데이터 결과물 전달 : 고객에게, 데이터 결과물(데이터 그 자체, 리포트, 혹은 서비스의 개선)을 전달합니다

  데이터 분석의 가치는 위 단계가 매끄럽게 이어질 때 생긴다고 봐요. 산업, 회사 규모 및 상황, 본인 역량에 따라, 데이터 분석가는 각 단계에 다르게 관여하겠지요. 대시보드 운영, 지표 분석을 주로 할 수도, 다양한 통계 모델을 활용하여 분석에만 집중할 수도, 아직 분석 환경이 성숙하지 못했다면 빠른 추출을 통해 액션에 기여할 수도 있을 거예요. 혹은 A-B-C-D 각 단계에 넓게 관여할 수도 있겠네요. 

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  저는 A-B-C-D 각 단계에 넓게 관여하고 있어요. 데이터 분석을 효과적, 효율적으로 할 수 있도록 환경 개선도 병행하면서요. 그러다 보니 하나의 업무를 탁월하게 하기보다는, 각 단계의 업무를 적절한 수준으로 빠르게 수행하는 것이 요구되죠. 좋은 업무 평가를 받았던 때를 되돌아보면, 빠르고 매끄럽게 업무를 처리했을 때였어요.

  쓰고 보니, 저는 할 수 있는 일 - 대시보드 수정 / 데이터 추출 / 간단한 분석 - 만 하는 게 아닐 수도 있을 것 같아요. 저는 현재 조직이 필요한 일을 하고 있는 것이었어요. 이 일이, 이 상황이 싫다면 다른 곳을 알아봐야겠지만, 저는 아직까지는 그렇지는 않은 것 같아요. 지금 이곳에서 제가 잘할 수 있는 일, 성과를 낼 수 있는 일을 하면서, 점차 제가 잘하고 싶은 일을 할 수 있도록 이곳을 바꾸어 나가면 되니깐요.