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by 여름비 Apr 01. 2022

데이터 분석가는 없어져야 한다 : 절대로

나는 왜 내 직업 없어지는 소리를 하는가

다년간 데이터 분석가로서 일을 하면서 업의 본질을 고민해보았다. 데이터 분석가란 도대체 무엇을 해야 하는가. 왜 꼭 그 사람이 해아 하는가. 왜 이런 직업이 생겼는가. 이런 것들을 스스로에게 항상 물어보았다. 그리고 사실 어느 정도 답을 구했다고 생각한다.


결론적으로 데이터 분석가란 데이터 활용의 과도기에 나타난 일종의 윤활제라고 생각한다.


데이터를 잘 활용하는 것은 별거 없다.


데이터를 잘 정의하고, 모으고, 정제해서, 의사결정에 활용하면 된다.


그럼 여기서 데이터를 정의하는 것은 누가 해야 할까? 바로 기획자이다. 서비스에서 어떤 데이터가 필요한지는 기획자가 가장 잘 알아야 한다. 결국 서비스의 무엇을 보고 어떤 결정을 내리는지는 기획자에게 달려있고, 따라서 기획자는 자신이 어떤 데이터가 필요한지 알고 있어야 한다. 이런 부분도 기획자의 필수적인 일이라 생각하지만 못하는 사람들이 많아서 그거를 잘하는 사람들을 데이터 기획자라고 한다.


어떤 데이터가 필요한지 정의했다고 보자. 그럼 데이터를 모으고 정제하는 것은 누가 해야 할까? 데이터 엔지니어이다. 데이터 엔지니어는 기획자가 요구한 필요 데이터를 만들기 위해, 그리고 그렇게 모은 데이터가 기획자에 의해 매우 쉽게 사용될 수 있도록 노력해야 한다.


좋아. 이렇게 필요한 데이터가 다 만들어졌다고 해보자. 그럼 데이터를 의사결정에 활용하는 사람은 누구여야 할까? 바로 회사의 모든 사람들이다.


그럼 여기서 질문이 있다. 데이터 분석가는 이 과정에서 무엇을 해야 하는가? 굉장히 간간히 필요한 매우 복잡하게 쿼리를 짜야하는 경우를 제외하면 기존에 데이터 분석가가 하는 대부분의 업무들은 기획자와 데이터 엔지니어에게 분담될 수 있다. 물론 그들이 경력이 길고 실력이 뛰어나다는 가정 아래 말이다.


즉, 진정으로 데이터가 흐르는 조직이라면, 데이터 드리븐 조직이라면 데이터 분석가는 정말로 몇 명 필요 없게 된다. 슬프지만 사실이고  또 신나는 일이다


문제는 이렇게 데이터가 흐르는 회사가 되기 위한 문화와 인프라가 갖추어지기 전에 누군가가 정리되지 않은 데이터를 파보면서 분석해야 하고, 누군가가 데이터 정의해야 한다고 파닥거리고 자녀야 한다는 것이다. 비유하자면 누군가는 결국에 전체적으로 리펙토링 되는 것이 운명인 mvp를 하드 코딩해야 한다는 것이다.


즉, 대부분의 성공할 조직에서 데이터 분석가는 데이터 활용의 과도기에 필요한 윤활제 같은 것이다. 그래서 회사가 커지고 데이터 활용이 굉장히 고도화된다면 데이터 분석가의 업무는 점점 더 기획자와 겹치게 된다. 그럼 당연히 기획자가 전문성과 권한에 있어서 우위에 있으니 데이터 분석가는 필요 없게 된다,


이는 반대로 말하면 실패하거나 어중간하게 크거나, 아니면 매우 초기의 회사에는 데이터 분석가가 할 것들이 미치도록 많다는 것이다. 괜히 분석가가 기획도 하고, 엔지니어링도 고민하고, 분석도 하는 것이 아니다(그게 바로 나야~~ 뚜비 뚜비 뚜비두밥)


흥미롭게도 데이터 수집 및 활용을 누구나 쉽게 할 수 있도록 다양한 툴들이 나오고 있다. 예제로 google tag manager와 amplitude 가 있다. 이런 툴들이 나오는 것을 보면서 앞으로 데이터 분석가의 역할은 점점 더 축소될 것이라 예상한다. 혹은 이것들을 전문적으로 매니징 하는 사람 이외에는 다 잘리지 않을까? 이미 별로 없는 데이터 분석가 포지션은 앞으로 더 없어지지 않을까 조심스레 예상한다. 더 정확히는 데이터가 흐르는 조직을 만드는 사람을 위한 포지션은 있어도 데이터 분석만 하는 사람을 위한 포지션은 없어질 것이다.


재미있는 사실은, 위의 의견이 사실이라면 기획자들은 앞으로 데이터에 대해서 더욱 많이 공부하고 경험해보아야 할 것이다. 그렇지 않으면 그들 또한 데이터를 잘 아는 새로운 물결의 기획자들에게 도태될 것이다. 동시에 서비스의 구조와 니즈에 대해 잘 알지 못하는 데이터 엔지니어들 또한 시대에 뒤쳐지고 도구에 대체될 것이다.


우 공포스러우면서 흥미롭다.


결국 앞으로 중요한 것은 아래와 같은 창의적인 부분일 것이기 때문이다


1. 데이터 전략

2. 데이터를 창의적으로 해석하는 사고력

3. 서비스와 고객에 대한 이해



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