데이터 분석가로서 회사에서 어떤 역할을 하는지 현직자의 이야기를 들어보고 싶어서
세미나에 참여하게 되었다
솔직히 말하면 1부 이야기는 100프로 이해하지는 못했다🥲
아직 낯선 용어들이 많이 등장해서 흐름 따라가기에도 벅찼다
(VOD 제공받으면 다시 들어보면서 포스팅 내용 보충해야지)
하지만 내용은 너무너무 알차고 유익했다!!❤️
글램 프로덕트 총괄이자 데이터 분석가인 카야님이 몇년간 겪은 소중한 경험을 차근차근 알려주셨고
개인적인 노하우와 생각들도 공유해주셨다
데이터 분석가가 하는 일은 데이터를 기반으로 조직의 비즈니스 의사결정을 돕는 일이다
회사의 조직의 데이터 리터러시 발전 과정은 크게
친해지기 -> 스며들기 -> 앞서가기
조직의 데이터 리터러시에 따라 데이터 분석가의 역할은 조금씩 달라질 수 있는데
이에 관한 자세한 내용은 추후에 정리할 예정
카야님의 회사가 데이터와 친해지기 단계일 때는 구글 스프레드시트에 직접 데이터 리포트를 만들어서
데이터 분석을 진행했다고 하셨다(😇)
내가 잠깐 회사에서 일했을 때 저런식으로 만들어진 데이터 자료를 활용해
업무에 적용했던 기억이 났다
덕분에 데이터를 효과적으로 관리하는 걸 배우기 위해 데이터 분석을 배우기 시작했지(tmi)
데이터 기반 의사결정을 전사적으로 확대해나가기 위한 여정이 아주 흥미로웠다
Q. 분석결과를 설득력있게 공유하는 노하우?
A. 1) 지금까지 회사가 어떻게 의사결정을 해왔는지 참고하고 기존 제도와 얼라인하게 진행한다
2) 현재 회사가 당면한 문제와 연관성을 고려한다
3) 회사 내 주로 쓰는 용어, 지표 확인한다
Q. AB테스트 임팩트 판단하는 기준
A. 가설에 따라 달라진다
1) 1차적인 성공 지표 (가설 검증ㅇ)
2) 모니터링 지표 : 가설과 별개 but 서비스의 핵심 (예 : 리텐션)
3) 이 실험으로 인해 부정적 영향(side effect)을 주지 않게
p-value는 참고 할때도 있고 아닐때도 있고..
Q. 데이터 분석이 막히거나 어려울때 어떻게 하시나요?
A. 다른 데이터를 의미없이 더 구하면 시간 소모만 될뿐,,
처음으로 돌아가자! 분석의 기획, 방향성을 확인하자
'분석을 통해 어떤걸 원했지? 지금까지 어떤걸 얻었지? 현시점에서 분석의 결론은 무엇인지?'
데이터 분석 자체에 매몰되지 말자!
Q. 데이터 분석가가 가지면 좋은 태도가 있을까요?
A. 1) 본인은 문제해결사인가? (기술보다 의미있는 액션~)
2) 분석가로서의 주관 발휘
3) 열린 자세
실무를 경험하지 못한 나에게 너무나도 유익했던 Q&A 시간이 지나
중고거래 플랫폼 데이터 분석가 배예슬님과 NICE지니데이타 데이터 분석가 정보경님의
'데이터 분석가의 하루'를 들을 수 있었다
데이터라는 것이 분야에 따라, 조직의 데이터 리터러시에 따라천차만별이기 때문에 두 분의 분석 업무 일과도 많이 달랐다!오히려 달라서 더 재밌게 들을 수 있었던 것 같다
여러 가지 이야기를 들었지만 그 중 기억에 남는 것은
1. 데이터 분석가로서 분석 자체보다 다른 일을 더 많이 할 수 있다
2. 워라밸은 그렇게 좋지 않다(^_T)
다들 너무 멋있고 배우고 싶은 선배님들이었다!!
다음 세미나도 참석해야징
