[데이터 분석을 위한 SQL 레시피] Day 2

NOTE

• 이 시리즈는 『데이터 분석을 위한 SQL 레시피』 가사키 나가토, 다미야 나오토 저. 한빛미디어를 통해 공부하는 내용을 저의 언어로 기록해두기 위해 만들어졌습니다.

[1장] 빅데이터 시대에 요구되는 분석력이란?

[2강] 여러 가지 과제

[분석 담당자의 과제]

• 관리화면에서 마우스 조작 또는 텍스트 입력 등으로 데이터를 추출할 수 있었던 접근 분석 도구 사용 때와 달리, SQL을 반드시 익히고 익숙해져야 한다.
• 그렇지 않으면 오히려 이전보다 분석 속도와 질이 떨어지는 경우도 발생한다고 한다. (엑셀로 데이터 옮겨서 그린다거나..) 리포트 작성 시 BI 툴이 잘 나와있기는 하지만 여러 한계가 있다고 한다. (잘 생각해보면 당연한 말)
• 즉, 빅데이터를 처리할 때 필요한 새로운 기술과 기존 분석 담당자가 가진 기술이 일치하지 않는 경우, 기업은 분석 담당자에게 학습을 위한 충분한 지원을 해줘야 한다고 조언하고 있다.

뭐 분석 담당자 입장은 쉽게 이해 가능. 오케이.

[엔지니어의 과제]

• 빅데이터는 기존의 분석 담당자가 가지고 있는 기술로는 다룰 수 없다는 인식이 널리 퍼져 있어 분석 담당자가 엔지니어에게 업무를 주는 경우가 꽤 많지만, 현실을 보면 일이 제대로 되지 않는 경우가 많다고 한다.
  • 리포팅 방법과 노하우가 없는 경우를 문제로 책에서 지적한 걸 보면, 아예 분석이랑 리포트 자료 만드는 것 까지 엔지니어에게 맡기는 경우도 있나보네? 그럼 분석 담당자는 대체 뭘 하는거야?
• 아무튼 엔지니어가 분석/리포트에 필요한 기술이 없는 경우를 말하는 것이라고 하는데, 근데 그렇다고 하여 분석 담당자와 엔지니어가 같이 팀을 이루어 분석 업무를 담당하는 경우에도 문제가 발생하곤 한다고 한다.
  • 비슷한 쿼리문을 계속 짜줘야 함.
  • 분석 담당자도 어디까지 가능한지 몰라서 애매모호한 요청을 하게 됨.
• 이렇게 되면 분석 담당자는 데이터 안 넘어오니 그 사람대로 답답해서 그냥 GA가 낫네~라는 생각을 할 수도 있는거고, 엔지니어는 엔지니어대로 답답하고 힘들 수 있는 것 같다.
• 책에서는 엔지니어도 분석/리포트와 관련된 기술을 미리 공부하고 요청이 왔을 때 빠르게 대응할 수 있어야 한다고 조언하는데, 글쎄.. 적당한 상식 선에서는 알아두면 당연히 좋긴 하겠지만 핵심은 서로의 업무 범위에 대한 이해라고 하는게 더 맞을 것 같기도 한데.. 뭐 이 말이 맞을지는 회사마다 케바케일 것 같다. 어떤 엔지니어를 원할지도.

[분석 담당자와 엔지니어의 이해관계]

• 이 책에서 기존의 작업 영역이라고 표현한 그림에서는, 엔지니어는 데이터 뽑아주는 것까지 하고, 분석가는 리포트 만들고 보고하는 것까지으로 나누어놨다. 음 요즘은 또 바뀌고 있지 않나 싶긴 한데 아무튼 오케이 이 책에서는 엔지니어랑 분석가를 어떻게 보고 있는지 힌트를 얻었다.
  • 아, 그러고 보니까 이 책 제목 자체가 분석을 위한 SQL 레시피지 참.
• 여하간 서로의 작업 영역에 대한 지식도 쌓으면서 인식의 엇갈림, 벽 같은 걸 좀 부숴보자~ 하는 결론. 좋은 얘기다.

이 책의 목적은 분석 담당자와 엔지니어 모두가 빅데이터 처리와 관련한 지식을 습슥하고 서로 원할한 커뮤니케이션을 하는 것이라고 한다.
그럼 결과적으로 난 두 작업 영역의 접점와 각각의 강점에 대해서 다 배워볼 수 있겠구만. 기대해보겠어..!