도란기록

조직이 클수록 분석이 어렵다? - 인프라는 빵빵한데, 뭐가 어려워?

도란기록 — Fri, 13 Jun 2025 00:53:39 GMT

시장 환경의 변화, 내부 조직 개편, 예산의 방향성에 따라 분석 업무의 중요도는 하루아침에 달라지기도 합니다(요즘은 AI에게도 위협받는 상황까지 온 것 같습니다) 물론 대부분의 직무가 그렇겠지만, 경험상 분석은 유독 이 변동성의 영향을 크게 받습니다. 숫자가 명확할수록, 결정이 더 흐릿해지는 아이러니가 일어나기도 합니다. 사실, 회사가 분석 인력을 투입

문신과 정규분포 - 이레즈미 한사람은 피해야될까

도란기록 — Fri, 30 May 2025 02:42:44 GMT

“전신 이레즈미를 한 사람을 마주하면, 솔직히 조금 불편하고 긴장되지 않으신가요?” 사회적으로는 이런 반응이 편견으로 비칠 수 있다는 걸 압니다. 하지만 많은 사람들은 여전히 그런 외형 앞에서 무의식적인 경계심을 느낍니다. 특히 얼굴 문신, 목부터 손등까지 이어진 이레즈미처럼 시각적으로 강한 표현을 마주하면, 우리는 그 사람의 성격이나 가치관, 더 나아가

서울의 길고양이는 몇 마리일까 - 숫자로 헤아려 본 서울의 고양이들

도란기록 — Fri, 23 May 2025 10:14:24 GMT

그제 퇴근길에 공원을 지나다가 고양이를 한 마리 마주쳤습니다.낮은 시선으로 풀숲을 스치던 그 고양이는 어느 순간 저를 바라보았고, 저는 그 시선을 피하지 못한 채 잠시 발걸음을 멈췄습니다. 문득 궁금해졌습니다. 서울에 이렇게 살아가는 고양이들은 과연 얼마나 있을까요? 누구나 쉽게 마주치지만, 아무도 숫자로는 말하지 않는 존재들.공신력 있는 통계를 참고하

우리 진짜 A/B 테스트 한 거 맞아요? - “B가 잘 나왔어요!”에 숨겨진 오류들

도란기록 — Fri, 16 May 2025 02:27:00 GMT

“이번엔 절반에겐 쿠폰을, 절반에겐 메시지만 보냈어요. A/B 테스트죠.” 회의실 한쪽에서 누군가 그렇게 말했습니다. 그 순간 제 머릿속에 스쳤던 한 문장. “A와 B가 있다고 해서, 그게 A/B 테스트는 아닌데...” 요즘처럼 데이터 기반 의사결정을 강조하는 시대에, A/B 테스트는 그야말로 필수처럼 여겨지고 있습니다. 그런데 데이터 분석 조직이 없는

선배님, 왜 승진 못하셨어요? - 숫자는 그를 말해주지 않았지만, 사람들은 그를 기억한다

도란기록 — Wed, 14 May 2025 12:32:52 GMT

처음엔 잘 몰랐습니다.그 선배가 어떤 사람인지, 왜 그토록 조용한지. 입사 20년 차, 나보다 훨씬 오래 일했고 숙련된 실무자였지만조직 내에서 그 선배는 유난히 ‘앞에 나서지 않는 사람’처럼 느껴졌습니다. 회의에서 앞장서서 발언하는 법도 없고, 보고서를 화려하게 꾸미지도 않았습니다.상급자에게 적극적으로 자신의 아이디어를 밀어붙이지도 않았고, 의견이 필요할

사운드 오브 층간소음 - 마루를 달리는 소년들과 함께할 아랫층을 위한 나라는 없다..

도란기록 — Fri, 09 May 2025 09:53:43 GMT

오늘도 야근을 마치고 집에 도착했다. 조금 일찍 끝난 날이라 해도, 도착하면 밤 9시 반.열심히 일한 내 자신에게 칭찬하고, 샤워를 하고, 맥주 한 캔을 따고, TV를 튼다. 오롯이 나만을 위한 이 고요한 시간. 그리고 윗집에서 들리는 소리 쿵. 쿵쿵. 와하하— 신나는 웃음.귀가 먹먹해진다. 마음이 서서히 조여든다. 종에서 횡으로, 대각선으로, 미친 듯이

기술은 갖췄는데, 그 다음은? - 데이터도 보고, 일도 하지만 방향은 아직 안 보일 때

도란기록 — Fri, 09 May 2025 01:39:04 GMT

분석 업무를 맡은 지도 제법 시간이 흘렀습니다. 쿼리는 익숙해졌고, 데이터 구조도 머릿속에 그려집니다. 대시보드를 설계하고 지표를 정리해내는 일 역시 무리 없습니다. 기술적으로 막히는 부분은 점점 줄어들었고, 실무에서 요구하는 대부분의 분석 과업은 조절하며 처리할 수 있는 단계에 이르렀습니다. 하지만 묘하게 중심에서 벗어나 있다는 느낌이 듭니다. 데이터를

숫자는 많은데, 말하기가 어렵다 - 타겟 프로모션을 통해 살펴본 데이터 리터러시

도란기록 — Fri, 02 May 2025 03:08:45 GMT

요즘은 데이터 리터러시가 중요하다고들 말합니다.조직도 의사결정에 데이터를 사용하기 시작했고, 그래서 기술이 먼저 다가온 느낌입니다. BI 도입, 실시간 대시보드 등등.. 누구나 실시간으로 지표를 확인할 수 있어 성과는 숫자로 정리되고 결과는 그래프로 시각화됩니다. 그런데 숫자는 산재하는데, 정작 보는 사람은 어디를 봐야 할지 모르는 경우가 많습니다. 하

궁금했던 이야기 - 데이터로 보는 야구 이야기 - 3할타자. 그래서 잘하는거야 못하는거야?

도란기록 — Thu, 01 May 2025 06:46:27 GMT

타율 3할이면 잘 친다는 말, 아직도 유효할까요? 경기를 보다 보면 이상한 장면을 자주 마주칩니다. 타율은 높지만 득점 찬스에서 매번 허무하게 물러나는 타자, 반대로 타율은 낮은데도 찬스만 오면 묘하게 든든한 타자. 숫자만 보면 전자가 나아 보여야 할 텐데, 실제로는 후자가 팀에 더 도움이 되는 것처럼 느껴집니다. 이런 느낌, 그냥 감정일까요? 아니면

도움은 안되지만 궁금했던 이야기- 2.재즈 좋아하세요? - 분위기 잡고 싶어 간 재즈바, 30분 지나니까 졸린 이유

도란기록 — Mon, 28 Apr 2025 01:31:25 GMT

저는 재즈를 좋아합니다. 고등학교 때 빌 에반스의 But beautiful(유명한 스탠다드죠..) 을 처음 듣고, 말로 표현할 수 없는 짜릿함에 재즈에 빠지게 되었습니다. 이러다 보니 재즈가 좋아서 재즈피아노도 약 4년정도 배웠습니다. 재즈를 좋아하면서 듣다가 직접 배워 보면서 느끼는 부분들이 있어 글을 써 봅니다. 요즘은 재즈바 가는 것도 너무 좋은

도움은 안되지만 궁금했던 이야기 - 1.우주 속 만남 - 우주 한가운데에서 처음 생명체와 조우한다면?

도란기록 — Sun, 27 Apr 2025 08:50:48 GMT

지구 밖 생명체, 다시 생각하는 '만남' 최근 흥미로운 뉴스가 있었습니다. 케임브리지 대학교 연구진이 '제임스 웹 우주 망원경'을 통해 외계 행성 K2-18b에서 지구에서도 생성되는 화학 물질의 흔적을 발견했다는 것입니다. 연구진은 이를 "외계 생명체에 대한 증거 중 가장 강력한 것" 이라고 평가했습니다 이 소식은 우리에게 다시금 묻습니다. 만약 우리가

전환율, 제대로 계산하는 네 가지 단계 - – 실무 전환율 분석, 어디서부터 꼬이는지 아시나요?

도란기록 — Fri, 25 Apr 2025 02:50:54 GMT

이번 주 회의에서 누군가 말했습니다. “이번에 한 프로모션 있잖아, 전환율 너무 낮지 않아?.” 순간 고개를 갸웃하게 됐습니다. 체감상 성과가 나쁘지 않았는데, 왜 그런 걸까? 그 한마디가 트리거가 되어 익숙하지만 왠지 늘 애매한 그 지표. ‘전환율’을 정리해보고자 합니다. 전환율이라는 단어는 자주 쓰이지만, 막상 실무에서 정확하게 계산하고 해석하는 일

각자의 일 같지만, 결국은 같이 하는 일이니까 - 혼자 분석하고 일하는 것 같지만, 혼자가 아닌 이유

도란기록 — Fri, 18 Apr 2025 06:30:07 GMT

비즈니스 분석가는 별도 분석조직에 속해 있는 경우, 사업 실적과는 별개로 전략 분석에 집중하거나 시각화, 머신러닝 기반의 마케팅 효율화 같은 어플리케이션을 시도해 볼 수 있는 환경을 갖게 됩니다. 하지만 단기적으로 가시적인 성과가 없을 경우, 조직 개편 시에 가장 먼저 조정 대상이 되기도 하지요. 이런 조정 후에는 각 분석가들은 전략팀이나 사업팀으로 흩어

이런 사람이라면 데이터 분석가가 잘 맞을지도..? - – 데이터 분석가가 끌리는 이유와 맞는 조건, 그리고 성격

도란기록 — Sun, 13 Apr 2025 14:18:49 GMT

저도 직장 생활을 오래 하지는 않았습니다만, 그래도 몇 개의 서로 다른 직무를 경험해 보고 나니 직무마다 어울리는 성향이 있음을 느낍니다. 그래서 오늘은 제가 생각한 데이터 분석이라는 직무 자체에 매력을 느끼는 지점과, 어떤 성향의 사람이 하면 좋을지에 대해서 글을 써보고자 합니다. 제가 데이터 분석으로 직무를 전환할 때는, 데이터 분석이라는 직무 자체가

분석가의 경계선 - 훈수질과 서포트에 눈물나는 줄다리기

도란기록 — Sun, 13 Apr 2025 14:17:18 GMT

데이터 분석가로 업무를 한지도 3년쯤 되었습니다. 항상 좋은 분석을 해서 회사 의사결정에 반영되면 좋겠지만, 그렇지 않은 순간도 많았고"나는 분석을 잘 하고 있는 걸까"에서 "분석이라는 업무가 정말 필요한 업무일까?"까지 고민이 이어졌던 시간이었습니다. 지금도 그 질문에 대한 해답은 찾지 못했지만, 이번 화에는 그런 경험들에 대해 이야기해보고자 합니다.

분석업무의 현타와 민폐 사이 - 그래도 현타는 밀어내고 자존감도 지켜야 해

도란기록 — Sun, 13 Apr 2025 14:16:12 GMT

데이터 분석 직무는 데이터를 활용할 수 있는 환경이 주어지더라도 데이터 분석 방법을 잘 모르거나 조직의 형태와 흐름에 따라서 현타가 오기 매우 쉬운 직종일 수도 있습니다. 이번 화에서는 모든 직장인들이 그렇듯 현타를 느끼는 포인트가 분석가는 어떤 부분인지, 또 분석업무를 하며 현업과 놓칠수 있는 실수 포인트를 짚어 보려 합니다 (재미를 위해서 과장 + 각색

우리는 정말 데이터 기반으로 일하도록 바뀐 걸까? - 데이터로 일해야 한다고 말한 지 벌써 10년 지났습니다

도란기록 — Sun, 13 Apr 2025 14:05:58 GMT

우리는 정말 데이터 기반으로 바뀐 걸까? 오늘은 입사 초기에 느꼈던 ‘데이터’와, 십여 년이 지난 지금의 ‘데이터’를 비교하며 그 온도차에 대해 이야기해보려 합니다. 저는 2013년에 첫 직장생활을 시작했습니다. 그 당시 ‘데이터’라는 말은 매우 수치적이거나 기술적인 뉘앙스를 띠고 있었습니다. 특히 실험 설계 결과나 시스템을 만들기 위한 input 값,

내가 알던 데이터 분석과 회사에서의 현실은 달랐다 - — 기술 부서에서 시작해, 사업부서 분석가가 되기까지

도란기록 — Sun, 13 Apr 2025 14:04:33 GMT

대학원에 다닐 때 저는 ‘데이터 분석’이라는 말을 들으면 당연히 시스템을 설계하고, 확률값이 높은 방향으로 학습되는 알고리즘을 만드는 일을 떠올렸습니다. 그 시절 저는 이미지 프로세싱에 머신러닝을 적용해 모델을 훈련시키고, 논문 출품을 위해 반복 실험을 하는 게 일상이었지요. 그래서 막연하게나마, 회사에 가서도 그런 일을 하게 되리라 생각했습니다. 하