나를 어떻게 소개하는 것이 좋을까?
데이터 분석가, 데이터 과학자, 그로스 해커, 혹은?
시대가 바뀌면 직무의 이름이 자연스럽게 바뀌기 때문에 이전에는 내가 어떤 직무로 불리든 별로 신경쓰지 않았는데, 나를 어떻게 소개하느냐에 따라 사람들이 각자 다른 것을 상상할 수도 있겠다는 생각이 들었다. 그러다보니 시계열로 어떤 언어적 표현이 뜨고 있는지 궁금해졌다.
내가 파악하고자 하는 것은 다음과 같다.
1. 내가 하는 일, 하고 싶은 일을 수행하는 사람을 어떻게 지칭하는가?
2. 1의 지칭어가 다양하다면, 시계열 별로 어떤 것이 뜨고 있는가?
이 두 가지를 파악하기 위한 방법은 여러 가지를 생각해 볼 수 있다.
내가 하고 싶은 일 또는 하고 있는 일은 데이터를 통해서(정량적이든 정성적이든 모든 데이터를 통합하여) 사용자를 분석하고 서비스를 분석하고 더 좋은 서비스로 개선하여 뛰어난 사용자 경험을 제공하거나, 최적화된 마케팅을 제공하는 것이므로, 이 정의에 해당하는 핵심 단어를 정의한 후(데이터, 분석, 사용자 경험, 마케팅 등) IT 관련 커뮤니티에서 문서를 크롤링하여 핵심 단어와 많이 언급 되는 직무를 찾을 수 있고, 이 직무들의 언급 빈도를 시계열로 파악할 수 있다. 그 밖에도 다양한 방법이 있겠지만, 현재 크롤링을 할 여력이 되지 않으므로 나는 이런 방식을 택했다.
1. 내가 수행하는 일을 하는 직종들의 몇 가지 나열해본다. 여기서 나는 후보군을 데이터 분석가, 데이터 과학자, 그로스 해커(=그로쓰 해커)로 정했다. 네이버에서는 연관 검색어가 제공되므로, 각 직종별로 연관어를 비교해볼 수도 있다.
2. 이 세 가지 단어의 언급 빈도를 시계열 별로 추적한다. 국내에서는 네이버 트렌드를 사용했고, 국외로는 Google Trend를 사용했다.
기간은 2015년 1월부터 2016년 1월 26일을 기준으로 하였으며, 결과는 다음과 같았다.
먼저 네이버에서는 디바이스 별로 검색 추이를 제공하고 있는데, Desktop에서는 2015년 10월 초부터 데이터 과학자가 데이터 분석가의 검색 추이를 앞지르기 시작하여 우세를 지속하고 있다. 모바일에서는 2015년 1월 말에 데이터 과학자가 최대 검색치를 기록했으나 지속되지 않았고, 데이터 분석가는 7월 말에 잠시 검색량이 증가하였다 다시 하락하여 최종적으로는 데이터 분석가가 미묘하게 앞서고 있다. 스타트업 업계 내에서는 그로스 해킹이라는 말이 유행했던 것 같은데, 그와 다르게 그로스 해커는 어느 디바이스에서도 검색량이 많지 않았다.(추신 1) 그로스 해킹이라는 말과 달리 그로스 해커는 락인이 되지 않은 듯 하다.
연관어도 분석해보고 싶었으나 데이터 분석가의 경우 빅데이터 분석가, 데이터 과학자의 경우 데이터 사이언티스트, 데이터 과학, 빅데이터, 그로스 해킹의 경우 growth hacking으로 검색어의 동의어에 가까워 다양한 의미를 파악하기 어려웠다. 한 가지 느낀 것은, '데이터 분석과 관련된 세미나를 가면 데이터가 크면 좋긴 하지만 반드시 데이터의 크기가 큰 필요도 없다. 스몰 데이터부터 시작하라' 라는 말을 자주 들었는데 대중들에게 데이터 분석 혹은 과학이란 빅데이터의 의미로 다가오는 듯 하다.
그 다음에는 Google Trend를 살펴봤다.
전체적으로는 data analyst의 검색량이 가장 많았으나, 시계열적으로 살펴보면 점점 data scientist의 검색 추이가 높아지고 있었고 최근 1월 사이에 검색량이 증가하여 data analyst의 검색량을 뛰어넘었다. growth hacker는 여전히 검색량이 많지 않은 것으로 보인다.
다음은 지역 관심도를 살펴보았다.
data analyst는 케손시티, 방갈로르 등 필리핀과 인도에서 관심도가 높고 미국 지역은 보이지 않는 데 반해 data scientist는 샌프란시스코, 시애틀, 뉴욕 등 data analyst보다 미국에서의 관심도가 높은 편이다. growth hacker는 검색량이 부족해 지역 데이터는 확인할 수 없었다.
마지막으로 관련 검색어는 Google Trend가 네이버 연관 검색어보다 자료가 좀 더 다양한 편이다.
위를 정리하여 대략 연관어 맵을 그려보니 이런 형태가 나왔다.
Data Analyst와 Data Scientist 모두 Salary와 Job 등 구직과 관련된 키워드가 상위를 차지했고, Data Analyst는 Business의 성격도 포함하고 있었으며 Data Scientist는 Big data, Science와 연관성을 갖고 있었다. 유사한 직종으로 생각했던 Growth Hacker는 연관어로 Marketing만 제시되어 나버지 두 직종과 연관성이 높지 않을 수도 있겠다는 생각이 들었다.
위의 정보를 모두 취합해본 결과, 어차피 연관 검색어에서 차이를 찾기 어려웠기 때문에 국내를 대상으로 한다면 좀 더 관심이 높아지고 있는 데이터 과학자가 낫고 해외를 대상으로 한다면 어느 지역을 대상으로 할지, 분석할 데이터의 영역이 Businiess이냐 Science에 가깝냐에 따라 선택하는 것이 좋겠다는 결론을 내렸다. 그래서 내 직무는 Data Scientist로 변경해두었지만 시간이 지나면 이런 경향도 바뀔 것이기 때문에 그에 맞춰 바꿔야겠다고 생각했다.
(추신 1) 그로스 해커의 경우 동의어로 그로쓰 해커가 있으나, 둘 중 검색량이 높은 그로스 해커를 선택했다.
