Week4. 팀스터디
- 1주차에 스크랩한 채용공고와 산업군을 기반으로 직무분석을 진행합니다.
- 직무분석은 해당 직군의 고객은 누구인지 / 고객에게 제공되는 서비스가 무엇인지 / 서비스를 잘 제공하기 위해 나에게 필요한 역량은 무엇인지 / 그리고 역량이 길러졌을때 나의 경력은 어떻게 바뀌게 될 것인가 총 4가지로 구성이 됩니다.
1) 해당 직군의 고객은 누구인지_1차/2차고객을 분류합니다.
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1차고객(메인고객)을 분류하고 2차고객(서브고객)을 분류합니다.
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영업관리자 1차고객 (점주), 2차고객(재무팀, 법무팀, 총무팀, 상사)
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마케팅 1차고객 (고객), 2차고객(대행사)
2) 고객에게 제공되는 서비스(업무)가 무엇인지_1차/2차 고객에게 제공되는 서비스
- 1차(메인고객)에게 제공되는 서비스(업무)가 무엇인지 대략적으로 작성해 보세요
- 2차(서브고객)에게 제공되는 서비스(업무)가 무엇인지 대략적으로 작성해 보세요
3). 1차/2차 고객에게 서비스를 제공(업무)하기 위해 나에게 필요한 역량은 무엇인지_리스트업
- ex) 매출관리→ 재무제표 해석, 엑셀 데이터 취합 및 시각화, 커뮤니케이션 능력 등등..
- 예측되는 역량을 다 적어주세요 다 적는것에 의미가 있습니다.
- 리스트업 된 역량중에서 핵심역량이 무엇인지 선정해 주세요
4). 나의 경력은 어떻게 바뀌게 될 것인가?_역량을 잘 다져나갔을때 나는 어떻게 성장이 될 것인지
- 입사 후 1년 후, 3년 후, 5년 후 어떤 일을 하게 되고 어떤 직책을 기대하는지 작성
- 팀 스터디가 모두 완료 되었으면 스터디륨 내 To-Do-list를 반드시 체크해 주세요
1. 번개장터
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고객 분류
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1차고객 : 데이터 분석팀, 사용자
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2차 고객 : 조직 구성원,
서비스 제공:
- 1차고객(메인고객)에게 제공되는 서비스:
- 데이터 분석 및 가설 검증
- 핵심 프로덕트 지표 설계 및 도식화
- OKR을 활용한 목표 달성 지원
- 내/외부 데이터 분석을 통한 전략적 인사이트 제공
- 2차고객(서브고객)에게 제공되는 서비스:
- 고객(점주)에게는 영업 데이터를 기반으로 한 분석 및 추천 서비스
- 대행사에게는 마케팅 데이터를 활용한 효율적인 전략 제시
필요한 역량 리스트업:
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데이터 분석 및 가설 검증
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SQL, Python 활용 능력
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핵심 프로덕트 지표 도식화
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OKR 활용 능력
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새로운 데이터 분석 기법 및 도구 학습 능력
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BI Tool 활용능력 (Redash, Tableau)
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커뮤니케이션 및 협업 능력
OKR이란?
목표(Objective)와 핵심 결과(Key Results)의 약자로, 측정 가능한 팀 목표를 설정하고 추적하는 데 도움이 되는 목표 설정 방법론입니다핵심역량 선정:
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데이터 분석 및 가설 검증
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1년 후: Data Analytics Unit 내에서 파트원과 협업하여 분석 문제를 해결하며, 성공 경험과 역량 성장을 이뤄낸다.
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3년 후: 핵심 프로덕트 및 사업 성공 지표를 구조화하고 도식화하는 역할에서 새로운 실험에 참여하며 결과 분석을 주도한다.
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5년 후: 전문 데이터 분석가로서 리커머스의 다양한 특성을 심도 있게 파악하고, 전략적 통찰력을 제공하여 팀에서 선두 역할을 수행한다.
리커머스란?
- "리테일"과 "커머스"를 합성한 용어로, 소매업과 전자상거래를 결합한 비즈니스 모델을 가리킵니다. 번개장터에서 리커머스는 번개장터 플랫폼에서 이루어지는 전자상거래와 관련된 비즈니스 활동을 의미합니다.
2. (주) 인라이플 (InLife) - 데이터 분석가
고객 분류:
- 1차고객(메인고객): 광고주, 내부 팀 및 기업 파트너
- 2차고객(서브고객): 광고 대행사,
서비스 제공:
- 데이터 분석을 통한 문제 해결
- Excel, Google Spreadsheet를 활용한 데이터 다루기
- 마케팅 지표 기반의 문제점 파악 및 개선점 도출
- 데이터 시각화를 통한 인사이트 도출
필요한 역량:
- 데이터 분석 및 기반 의사결정 능력
- Excel, Google Spreadsheet 능숙
- 마케팅 지표 기반의 문제 해결 능력
- SQL, Python, R 활용 경험
- 데이터 활용을 통한 인사이트 도출 능력
경력 성장 예측:
- 1년 후: 데이터 분석을 통해 문제 해결 및 의사결정을 주도하며 성공 경험 쌓음.
- 3년 후: 마케팅 전략의 주요 의사결정을 지원하고 개선에 핵심 역할을 하며 성장.
- 5년 후: 기업 내 데이터 전략의 핵심 의사결정 담당자로 성장하며 전략적 영향력 확보.
3. (주) 피엠그로우 (PMGrowth) - AI 개발자
고객 분류:
- 1차고객(메인고객): 내부 AI 개발 팀 및 연구 개발 부서
- 2차고객(서브고객): 팀 내에서 AI 서비스를 적용하는 다양한 부서
서비스 제공:
- 주요 딥러닝 프레임워크를 활용한 AI 모델 개발
- 전기차 배터리 관련 AI 서비스 개발
- ML/DL 기반 데이터 분석 및 알고리즘 개발
필요한 역량:
- Python 숙련
- AI 모델 개발 경험 (텐서플로우, 파이토치)
- 서비스(시스템) 개발 경험
- 데이터 분석을 통한 알고리즘 개발 능력
경력 성장 예측:
- 1년 후: AI 서비스 개발에서 핵심 역할 수행하며 기술적 성장.
- 3년 후: 프로젝트 리더로서 전기차 AI 서비스 개발을 주도하며 성공적인 프로젝트 책임.
- 5년 후: 기업에서 AI 개발 분야에서 주도적인 역할을 수행하며 기술적 전문성 확보.
4. (주) 삼성전자 - 데이터 분석 전문가
고객 분류:
- 1차고객(메인고객): 내부 데이터 분석 팀 및 각 사업부
- 2차고객(서브고객): 각 사업부에서 데이터 분석을 활용하는 팀들
서비스 제공:
- 다양한 사업부에서의 데이터 분석을 통한 의사결정 지원
- 제품 개발과 생산에서의 데이터 활용
- 품질 관리 및 고객 서비스에서의 데이터 분석
필요한 역량:
- 데이터 분석 및 기반 의사결정 능력
- 대용량 데이터 처리 및 분석 능력
- 통계 분석 및 프로그래밍 언어 능숙
- 머신러닝/딥러닝 기술 이해
경력 성장 예측:
- 1년 후: 내부 프로젝트에서 데이터 분석 역할을 수행하며 성장.
- 3년 후: 각 부서에서의 주요 데이터 프로젝트를 주도하며 성과 창출.
- 5년 후: 기업에서 데이터 분석 분야에서 전문가로서 리더십 역할을 수행하며 전략적 영향력 확보.
