비전공자가 어떻게 데이터 분석가를 하겠다는 건지...
이지혜: 그동안 제가 봤던 훌륭한 DA들은 두 가지를 갖추고 있었어요.
첫 번째는 제품을 잘 아는 것. 아주 자세하게 알아야 해요. 예를 들어, DB에 로그가 생성되는 시점이 있다고 해볼게요. 이 로그에 대해 “사용자가 송금한 시점”이라 안내받더라도, 더 자세히 파헤쳐봐야 해요. 송금 시도 시점일 수도 있고, 성공 시점일 수도 있거든요. 모든 칼럼 값을 개발자만큼이나 정확하게 알고 있어야, 정확한 결과물이 나옵니다.
두 번째는 커뮤니케이션. 데이터 분석 업무의 비중이 ‘데이터 클렌징 60%, 분석 20%, 공유 20%’로 분류되곤 하는데요. 데이터 클렌징 + 공유(=합치면 80%)에서 많은 커뮤니케이션이 요구돼요. 똑같은 데이터를 받았을 때, 그 테이블 하나만 가지고 쿼리 한 줄 날리는 케이스는 거의 없으실 거예요. 어떻게 DB를 만들었는지 듣고, “이렇게 데이터 보는 것 맞나요?” 개발자와 커뮤니케이션하고, “이 정도 메트릭(metric)이 나오는데, 새로운 방식으로 살펴볼까요?” PO와 커뮤니케이션해야 하죠. 분석 업무도 마찬가지예요. 이해 안 가는 내용은 물어보고, 새로운 인사이트를 발견하고, 뜻밖의 위대한 발견은 동료와 공유하고. 커뮤니케이션이 중요하지 않은 순간이 하나도 없습니다.
(중략)
김경두: 더 나아가서는 고객에 대한 이해. 데이터 분석가로 일하면서 꼭 지키고 싶은 철학이기도 해요. 고객이 필요로 하는 것을 알아채는 정도를 넘어서, 디자이너들이 제품에 대해 고민하는 수준으로 원초적인 고민을 해야 합니다. ‘이런 행동 뒤에 숨겨진 니즈(needs)가 있지 않을까? 진짜 원하는 것은 뭘까?’ 근본적인 고민을 하다 보면, 고객에 대한 이해가 더욱 높아질 거라 생각해요.
첫 번째, 제품을 잘 아는 것
두 번째, 커뮤니케이션
더 나아가서는 고객에 대한 이해
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- SQL을 사용해 직접 데이터를 추출하고 정제해보신 분이 필요해요.
- 모바일 서비스 데이터 분석 방법(Customer Lifetime Value, Retention, Cohort Analysis 등)에 대한 높은 수준의 이해도가 필요해요.
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◆ 지원자격
- 데이터사이언티스트 업무 경력 3년 이상 또는 통계, 수학 관련 분야의 석사 또는 박사 학위 소지자
- 숙련된 데이터 분석 능력
- 데이터 사이언스를 위한 언어(Python/R)를 하나 이상 능숙하게 다룰 수 있으신 분
- 분석 결과를 설득력 있게 전달할 수 있는 분
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