#32 데이터 정제를 최대한 자동화로 해야하는 이유
사회초년생 신입 마케터로 살아남기
퇴사를 하고 회사 업무나 프리랜서로 인해 못해왔던 일을 다시 시작하게 되었다.
태블로 , SQL 학습 등 일을 최대한 효율적으로 할 수 있게 만들어주는 툴에 대해 좀 더 심도 있게 공부를 하고,
수익형 블로그 개선 작업, EXA 강의 준비 등 나의 부업 및 브랜드를 키워나가는 작업을 하고,
마지막으로 이직을 함에 있어서 앞으로의 나의 커리어는 어떻게 설계를 할 건지? 그래서 마케팅으로 얻고자 하는 목표는 무엇인지에 대해 고민하는 시간을 가졌다.
이전에 퇴사를 함에 있어서 정말 나약해서 못 버틴 걸까? 에 대해 고민을 해봤지만 결과적으로 나는 충분히 버텼고 자만하지 않되 내가 일을 못하는 사람은 아니라고 생각을 하게 되었다.
일을 못하는 사람이 아니라는 것을 스스로 느끼게 된 계기는 무엇이었을까?
주어진 업무를 제시간에 끝내서? 일정 관리를 잘해서? 다른 사람이 잘 모르는 걸 알고서 도와줘서일까?
아니다.
일을 어떻게 하면 효율적으로 해낼 수 있을까에 대한 사고를 할 수 있게 됐다는 점이다.
내가 전 회사에서 감사하게 배운 건 초반에 엑셀 바보였던 내가 엑셀을 어느 정도 다룰 수 있게 되었고, 대행사 커뮤니케이션, 미디어 믹스, 광고 매체 운영, 옥외광고 기획 등 툴적인 부분부터 다른 기업 신입들이 할 수 없었던 권한을 가지고 경험을 얻을 수 있었고 덕분에 책임감까지 얻을 수 있었다.
하지만 그중에서도 나는 단순히 하나의 툴을 잘 사용하는 것이 아닌 툴이나 기술을 통해 어떻게 일을 효율적으로 할 수 있는지 설계를 할 수 있게 되었다는 점이다.
물론, 내가 효율적으로 만들 수 있는 영역은 기획이나 일정 관리 등의 영역보다는 데이터 정제와 정제를 통한 수치와 지표를 바로 나타낼 수 있게 자동화를 하는 영역이다.
그럼 왜 이 부분에 대해서 자동화를 만드려고 했을까?
나는 이런 생각의 꼬리를 물어가 봤다. 우리는 데이터를 무엇 때문에 중요하다고 하다고 할까?라는 관점으로 보았을 때 나는 현상을 파악하고 다음 스탭 or 계획을 세우기 위해서라고 생각을 했다.
역사를 잊은 민족에게는 미래가 없듯이, 데이터를 분석하지 못하는 회사엔 미래가 없다고 생각한다.
하지만, 단순히 데이터가 있다고 해서 회사의 미래가 있을까? 내가 생각하기에는 아니다.
책 '데이터 리터러시'를 보면 다들 회사에 데이터는 쌓아두려고 발악하지만 정작 그 데이터를 이용하거나 이용해도 인사이트를 뽑지 못하는 상황이 많다고 했다.
그럼 자유분방하게 기록되어가는 데이터를 활용하려면 어떤 식의 접근으로 가야 할까?
1. 데이터를 생각하는 게 아니라, 어떤 현상이 벌어지고 있고, 그 현상이 왜 일어났는지 여러 가지 변수 찾아내기.
2. 각각의 변수를 체크하기 위해서 어떤 데이터가 필요한 지 찾기
3. 해당 데이터를 뽑기 위해 필요한 RAW 데이터는 무엇인지?
그중 바로 시간을 단축해야 하는 부분이 RAW 데이터에서 원하는 데이터를 추출하기 위한 정제 시간이다.
데이터 분석을 통해 인사이트를 뽑는 과정까지 10일이 주어진다고 했을 때, 수 만 가지 데이터를 일일이 수기로 하다가는 10일도 모자를 수 있다.
그래서 SQL이 있고, 지금에 와서 태블로가 필수 툴 중 하나라고 생각하는 이유이다.
정제를 7일할 거 2~3일 만에 끝내고 남은 4~5일의 추가 분석할 수 있는 시간이 있다면? 분석하다 보니 또 다른 데이터가 필요하여 정제하는데 시간이 걸린다면?
데이터 정제는 최대한 빠르게 끝내도록 만들 수 있다면 만들어놓는 게 관리자와 실무진 모두의 시간을 줄여줄 수 있는 방안이다.
물론 다시 말하지만 나는 통계나 이런 부분을 전혀 배우지 않았기 때문에 아주 간단한 데이터를 뽑아내는 것부터 혼합 데이터를 통해 시각화하여 뽑아내는 정도밖에 하지 못한다.
대신 누군가에게는 그 노동이 오래 걸리는 거라면 나는 그걸 빠르게 만들어줄 의무가 있고, 그래서 퇴사하기 전 마지막으로 컨설팅 DB를 주문 데이터를 복사 붙여 넣기 할 때 자동으로 전체 커튼 매출과 컨설팅 매출을 분리하여 볼 수 있게 했고, 더 나아가 천과 레일까지도 전체와 컨설팅까지 나눠볼 수 있게 해 놓았다.
그래서 데이터를 뽑느라 하루에 2~3시간씩 낭비하던 시간을 딱 하루 투자해서 5분만 투자하면 그 데이터를 볼 수 있게 만들었다.
즉, 앞으로의 몇십몇 백 시간을 아낄 수 있게 만들었다.
누군가 이런 말을 했다.
회사에서는 직원 하나하나 시간 단위의 비용으로 보았을 때, 그 비용만큼의 가치 있는 일인지 판단이 되어야 한다고
데이터가 아닌 관리나 실무에 능숙한 사람에게 데이터 정제를 맡기고 인사이트까지 뽑는 게 과연 그 사람의 비용 가치를 최대한으로 끌어올리는 걸까? 아니면 그렇게 할 수 있도록 환경을 제공하는 걸까?
나는 아니라고 본다.
역사를 잊은 민족에게는 미래가 없듯이, 데이터를 분석하지 못하는 회사엔 미래가 없다.
하지만,
데이터 정제에 대부분의 시간을 쏟는 회사 또한 미래는 없다.
