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네이버 데이터 분석 직무, 면접을 앞두고 핵심 역량이 궁금합니다
멘토
서비스 기획/UI, UX
약 5년 전
💬 멘티의 질문

안녕하세요 멘토님. 검색사업 기획 직무를 꿈꾸는 멘티입니다. 저는 네이버의 ‘검색 서비스 기획 / 데이터 분석’ 직무에 지원했고, 지금은 면접을 앞두고 있습니다. 너무 막막해서 도움을 얻고자 멘토님께 질문을 드립니다. 기획과 데이터 분석, 두 가지 측면에서 답변해주시면 정말 감사하겠습니다.

Evgeny Karandaev


1. 멘토님께서 현직자로 일하면서 기획 / 데이터 직무를 수행하며 겪는 어려움은 무엇인가요?

2. 기획 / 데이터 직무에서 가장 필요한 역량은 무엇인지 궁금합니다. 

3. 현업에서는 어떤 문제가 가장 자주 발생하나요?

도움이 정말 필요합니다. 멘토님의 답변에 따라 면접 모범답안을 만들어갈 생각이에요. 제가 취업에 성공한다면 이 은혜를 다른 후배들에게 꼭 갚겠습니다.

💬 멘토의 답변


안녕하세요 멘티님! 질문 잘 읽었습니다. 면접을 앞두고 정말 떨리실 것 같아요. 착실하게 준비해서 좋은 결과 얻으시면 좋겠습니다.


freepik


네이버와 NHN은 엄연히 다른 회사입니다
답변을 시작하기 전에 짚고 넘어가야 할 것이 있습니다. 지원하신 회사가 네이버인지, NHN인지 제가 약간 헷갈려서요.

검색 기획 직무에 지원하셨다고 했는데,
네이버는 검색 기획에서 신입을 뽑지 않고, NHN에서는 뽑는 것으로 알고 있습니다. 혹시 네이버가 아닌, NHN에 지원하신 거라면 먼저 네이버와 NHN은 엄연히 다른 회사라는 것을 이해하셔야 합니다. 둘은 한때 같은 회사였지만, 지금은 사업분야나 재무구조가 전혀 다른, 아무 상관도 없는 회사가 돼버렸거든요. 이 점 명심하세요.

또한,
지원 분야가 사업 기획인지, 서비스 기획인지 확실히 구체화하는 것이 필요합니다. 멘티님은 ‘검색 사업 기획’ 직무를 희망한다고  하시고, ‘검색 서비스 기획’ 직무에 지원했다고 하셨는데, 둘은 약간 겹치는 부분은 있어도 현업에선 업무 내용이 아예 다른 직무입니다. 혹시 서비스 기획이 아니라 사업 기획에 지원하신 건 아니겠죠? 사업 기획 직무라면 제가 적절한 답변을 드리기 힘들 수도 있습니다.

따라서 서비스 기획과 데이터 분석, 이렇게 두 가지 직무를 물어보셨지만,
일단 데이터 분석 직무에 집중해서 답변을 드리겠습니다. 지원 회사와 직무를 분명히 파악하시고, 더 궁금한 것이 생기면 다시 질문해주세요.

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필요한 데이터를 정의하는 것이 급선무
데이터 분석 직무를 수행하면서 겪는 어려움을 물어보셨는데요. 구체적인 포지션과 요구되는 역할에 따라 다르겠지만, 사업 기획에 부수적으로 딸린 데이터 분석 업무라면 아마도
필요한 데이터가 생각만큼 깔끔하게 수집되어 있지 않은 경우가 많습니다. 전문적인 데이터 분석이 아니라면, 정보가 아예 수집되지 않은 경우도 있어요.

이럴 때는
먼저 업무의 목표를 확실히 이해하고, 필요한 데이터가 무엇인지 정의해야 합니다. 그다음에는 어떤 형태로 수집해야 하는지도 명확하게 규정해서 데이터 엔지니어, 또는 전문적인 데이터 수집 부서에 요청하면 됩니다.

그리고 본인 역시 엉망으로 수집된 데이터를 분석 가능한 형태로 정리할 수 있게 각종 툴 사용 능력과 통계분석 능력을 꾸준히 키워야 합니다.

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데이터 분석 직무에 필요한 역량들
데이터 분석 업무를 잘 해내려면
 명확한 판단 능력이 필요합니다. 앞서 말씀드린 것처럼 주어진 목표를 달성하기 위해 어떤 데이터가 필요하고, 필요하지 않은지 판단하는 것이 정말 중요합니다.

그다음에는 해당 데이터를 어떤 형태로 파악할지 정해서 데이터를 적합한 형태로 가공해야 합니다. 여기에는
논리적 사고와 표현력이 필수적으로 요구되겠죠.

물론 데이터 분석 분야에서 전문성을 가지려면, 실무를 하기 전에 데이터를 가공하고 분석하는
기초적인 툴(엑셀, SQL, 파이썬 등)을 배우는 것이 좋습니다. 여기에 최소한의 통계 지식도 갖추면 금상첨화입니다.

특히 엑셀과 SQL은 데이터 분석 외의 직무에서도 점점 중요해지고 있기 때문에 어떤 일을 하시든 미리 배워두시면 좋습니다.

추가로 데이터 분석은 약간의 실수나 방심으로도 엉뚱한 결과가 나오는 일이 많습니다. 따라서 내 분석 결과가 제대로 나온 결과물인지
끊임없이 의심하고 검증하는 태도가 필요해요.

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개발부서와의 커뮤니케이션, 가장 중요합니다
앞서 말씀드린 것처럼, 의외로 많은 회사가 데이터 수집 자체를 제대로 하지 못하고 있는 경우가 많습니다. 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 형태로 수집해야 하는지 모르는 거죠.

이럴 때는 개발부서와 협조해서 데이터를 바르게 수집하는 작업이 선행되어야 합니다. 데이터 엔지니어 부서가 따로 있고, 그 부서가 바쁘지 않아 협업할 수 있다면 별문제는 없을 겁니다. 하지만 대부분의 경우, 데이터 엔지니어 부서가 따로 없고, 있더라도 수많은 부서에서 부탁한 일을 처리하느라 일정이 밀려있는 케이스가 많습니다.

실무를 하다가 이런 장벽에 막힐 때면,
내가 담당한 업무가 왜 시급하게 처리되어야 하는지 개발부서에 적절하게 어필하는 것이 중요합니다. 매끄러운 커뮤니케이션으로 원하는 바를 빠르고, 효율적으로 얻어내는 능력이 필요한 거죠.

제 답변은 여기까지입니다. 정확히 어떤 회사와 직무에 지원한 것인지 파악하시고 다시 질문해주시면 더 풍부한 답변이 가능할 것 같아요. 그럼 다음 기회에 다시 만나요!


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