혼자서는 데이터분석을 구할 수 없다!!!
안녕하세요. 세상을 보는 데이터 분석가 정경창입니다.
먼저 데이터 분석은 무엇인가 부터 정의하고자 합니다. 데이터 분석가 커리어를 쌓아오면서 제 개인적으로 내린 정의이므로 다른 곳에서 접하는 부분과는 다소 상이 할 수도 있습니다.
데이터 분석은 어떤 현상이나 사건의 모습을 기록하고, 기록을 바탕으로 이해 가능하고, 설명가능한 정보를 만들며, 논리적 추론을 통해서 메시지를 전달하거나 앞으로 해야할 행동을 제안하는 일 입니다.
데이터 분석가의 역할은 데이터를 기반으로 현상을 이해하거나, 문제를 해결할 방안을 탐색하는 사람입니다.
저는 2014년도 부터 통계분석 연구원으로 일을 시작했는데요. 그때만 하더라도 각 기업에서 데이터 분석가라는 포지션은 일부 대기업이거나, 아니면 업종 특성상 통계모델링이 필요한 소수 기업 뿐이었습니다. 그로 부터 약 6년이 지난 지금 많은 기업에서 데이터 분석가 포지션을 채용하고 있죠. 또 많은 사람들이 데이터 분석가를 꿈꾸며 노력하고 있는 것으로 알고 있습니다.
요즘 여기저기서 "데이터분석이 중요하다", "우리도 데이터 분석을 해야한다.", "21세기 가장 섹시한 직업이 데이터 사이언스다" 이런 말들이 오고 갑니다. 이런걸 보면 정말 핫한 직종이긴 한가보다라는 생각이 들곤 합니다.
하지만 실제 기업에서의 데이터분석가는 거지(구걸자)의 가깝습니다. 멋진 분석 결과물 하나를 내놓기 위해서는 배고픈 사람이 움직여야 합니다. 데이터(마케터, 영업 등등)가 있는 곳으로 찾아가야 하며, 한 데이터(개발자 or 데이터 엔지니어)만 줍쇼 손별려야 하며, 기껏 데이터를 분석해 가지고(마케터 or 영업팀 or 리더)가면 쓸데없다며 문전박대를 받아야합니다. "거지"라는 표현까지 쓰면서 설명하는 이유는, 데이터분석은 혼자서 할 수 없기때문입니다.
물론 저스티스 리그 영화에서는 슈퍼맨이 혼자서 세상을 구했지만....., 데이터분석은 혼자서 하게되면 혼자 집에 가게 될것입니다.
데이터 분석이 힘을 발 휘 하기 위해서는, 실제 기업에서 일어나는 여러 문제들을 진단하고, 실행 가능한 해결책을 제시해야합니다. 아무리 좋은 모델을 만들고 어려운 분석 방법을 사용하여 결론을 도출해도, 실행 불가능 하다면 의미가 없습니다. 리더에게, 마케터에게, 영업사원에게 끊임없이 질문하고, 소통하지 않으면 나만 만족하는 분석으로 끝날 가능성이 99%입니다. 아마 어떤게 지금 직면하고 있는 문제인지 조차 제대로 파악하지 못 할 것입니다.
또 데이터 수집을 위해서 개발자나 데이터 엔지니어와 오해 없이 의견을 주고 받아야 하며, 데이터가 잘 수집되는지, 생각한 부분과 다른점이 있으면 어떻게 다른지 정확히 설명할 수 있어야 합니다. 개발자나 데이터 엔지니어 입장에서는 자기 본업에 집중해야 하는데 데이터 분석가를 돕는 일만 하다가 자기일은 하지 못한다고 생각할 수 도 있습니다.
그리고 어찌어찌 데이터 분석까지 끝냈다고 하더라도, 내가 해낸 분석을 듣는 사람의 언어로 전달하지 못하면 그냥 검은 것은 글씨요 흰색은 여백이다로 끝날 수 도 있습니다. 대부분의 분석 결과를 이해해야 하는 사람들은 수학적, 통계학적 개념을 잘 모르고 그냥 "빅데이터는 좋다"더라 입니다. 따라서 듣는 사람의 입장을 고려한 언어선택이 중요합니다.
이렇게 쓰다 보니 정말 거지 같습니다.... (욕은 아니에요)
다시 기업에서 데이터분석가의 역할을 다시 정리하자면,
첫째, 리더, 마케터, 영원 사원 및 회사내 각 팀원들과 대화를 통해서 현 기업의 비즈니스 문제를 파악해야한다.
둘째, 문제를 정확히 정의하고, 함께 이 문제를 해결할 사람들을 모아야한다.
셋째, 여러 사람의 의견을 취합하고, 여러 사람이 해결할 문제에 대해서 비슷한 정도의 이해를 할수 있도록 조율 해야한다.
셋째, 문제를 해결할 수 있는 데이터를 파악하고, 사내 여기저기 흩어진 데이터를 어떻게 분석 가능하게 만들지 고민해야한다.
넷째, 적용가능한 기술을 이해하고 있어야하며, 개발자나 데이터 엔지니어들이 어떤 작업을 해줘야 할지 명확한 대답을 가지고 있어야한다.
다섯째, 수시로 의도한 대로 진행되고 있는지, 처음 생각한 부분과 달라지는 부분은 없는지 확인 하고, 진행 방향을 조율해야한다.
여섯째, 결과물을 공유하고, 듣는 사람의 이해할 수 있도록 설명해야한다.
일곱째, 결과물이 잘 실행되는지 확인하고, 피드백을 받아 다시 첫째 부터 반복한다.
아무리 줄여도 역할이 많네요. 그래서 저는 간혹 자기소개를 해야 될때 이렇게 표현하고는 합니다.
"영화 감독이 영상을 편집해서 어떤 메시니자 가치를 전달 했다면, 저는 데이터 분석가로서 데이터 또는 정보의 편집을 통해서, 의미 있는 가치를 전달하는 사람이 되고자 합니다." 라고 말이죠. (김정운 작가- 에디톨로지 에서, 편집은 기획을 하고, 사람을 모아, 의미를 만드는 작업 이라고 정의)
의미 있고 가치 있는일, 문제를 해결하고 변화를 만드는일 이 정도면 충분한 것 같습니다.
제가 전공했던 통계학은 단순히 계산하는 학문이 아니라 어떤 현상에 대해서 이해하고, 설명하고, 또 그것을 숫자 또는 수학이라는 언어를 사용하여 표현하는 학문이였습니다. 저는 사회현상의 흐름을 파악하고, 이해를 하는 부분들을 재밌어 했고, 실제 비지니스에 어떻게 응용될수 있을지 하는 부분에 큰 관심이 있었습니다. 저의 경력은 이런 요소들이 비지니스에 응용되는 역량을 계속 성장시키기 위한 노력의 기록들입니다. 영화감독이 영상의 편집을 통해서 감동과 즐거움을 선사하듯이, 저는 정보 또는 데이터의 편집을 통해서 사람을 이해하고, 가치를 전달하는 사람이 되고자 합니다.