데이터 분석에 사회과학적 해석 더하다.
지난 2월 말, 새로운 시작을 했습니다.
Analyst
> Operation Manager
> Managing Director
그리고 Data Scientist, Analytics.
데이터를 다루는 작업을 꾸준히 해왔기 때문에 새로운 곳에 합류할 수 있었습니다.
지금 하는 일은 SNS의 흐름을 읽고 긍정, 중립, 부정에 대한 포스트를 분류하고, 반응이 좋았던 콘텐츠들을 정리하고 일, 주, 월별 Buzz와 Engagement를 펼쳐놓고 여러 브랜드들의 성장, 인지도 확산 그리고 마케팅 결과에 대해 쉬운 이해를 돕는 작업들을 하고 있습니다.
세상을 조금 더 편한 세상으로 조금 더 똑똑한 세상으로 만들기 위해서 의사결정을 하는데 작지만 큰 도움이 될 수 있도록 가이드를 주는 작업들을 주로 하고 있습니다.
데이터에 대해서 계속 알아가고 있습니다.
그리고 어떻게 시각화를 하면 직관적으로 보일 수 있을까 고민을 합니다.
갖고 있는 데이터로 서비스를 한 층 더 좋게 만드는 문제를 해결하기 위해 연구하는 과정이 데이터를 다루는 사람들이 해야 하는 일 같아요.
학교를 다니면서 산업공학 전공을 했기 때문에
통계학은 꾸준히 공부할 수 있었고, 통계와 관련된 여러 강의를 수강하면서 다양하게 문제를 풀어보려고 노력했었고,
애널리스트, 오퍼레이션 관련 일을 하면서 수많은 데이터를 갖고 의미 있는 결과를 뽑아내기 위해 직접 해본 경험들이 많이 도움이 된 것 같아요.
컴퓨터는 잘은 아니지만 배우면 잘 다룰 수 있을 정도고요.
기본적인 통계 실력은 갖고 있고,
현실적인 문제를 분석하는 것도 해봤는데
복잡한 데이터를 가공하는 능력이 조금 부족해서 앞으로 3개월, 6개월 그리고 1년 동안 제가 해야 할 공부들을 찾아 정리를 하고 있어요.
우선 영어가 기본으로 되어야 해서 이동하는 시간에 영어공부도 하고 있죠.
탄탄한 실력을 키우기 위해서 받쳐줘야 할 것들을 생각해보니 몇 가지가 나왔었죠.
1. 당연히 통계학 실력입니다.
엑셀과 통계 프로그램들이 알아서 다 해주겠지만 어떤 과정으로 해야 하는지와 어떻게 해석해야 할지는 꾸준하게 공부한 사람만 가질 수 있죠.
2. 문제를 통계로 해석하기
어떻게든 조리 있게 말하는 것도 중요하지만 숫자로 말하는 것이 중요하더라고요.
그동안 발행한 리포트들을 보니 의미 있는 통계 수치들이 잘 전달되어야 의사결정을 잘 내릴 수 있는 것 같아요.
책과 리포트를 많이 읽는 것이 도움이 되겠죠.
3. 프로그래밍 실력
SW 실력은 얼마큼 갖고 있는지에 따라 내가 하려는 일의 속도와 질을 최상으로 만들어 주는 것 같아요.
R, Python은 기본적인 것을 배웠지만 유의미한 데이터를 다루는 것을 해보지 못해 회사에서 연습하고 있습니다.
4. 학습능력입니다.
빠르게 상황이 변하기에 어떤 상황에서든 배우려고 하는 열정이 필요해요.
데이터 분석뿐 아니라 업무를 하는 데 있어 필요한 것들을 그때그때 익히려 해야 합니다.
5. 커뮤니케이션
통계를 갖고 말하는 사람들이기에 분석한 것을 무엇을 분석했고, 왜 분석했고, 어떻게 분석했는지 전달하는 것이 중요해요.
6. OPEN MIND
혼자 하는 일이 아닌 협업을 하는 것, 그리고 의사결정을 위한 서포터스이기 때문에 항상 열린 마음으로 대해야 합니다.
업무에 대한 지식도 중요하지만 열린 마음이면 빠르게 흡수할 수 있을 겁니다.
그리고 흐름을 읽기 위해 다양한 분야의 책을 읽는 것도 좋죠.
데이터를 기반으로 핵심 가치를 창출하는데 도움을 주며 세상을 더 좋은 세상으로 만들기 위해서 꾸준히 노력하려 합니다.
07.03.2016