24.09.30 본캠프 시작.
관심 직무 선택
다양한 데이터 관련 직무들 중 내가 하고싶은 직무를 결정해야 했는데 내게 맞는 업무가 무엇일지 고르기 어려웠다. 이번 직무스터디로 팀원분들과 각자 목표하는 직무 분야의 정보를 조사하고 공유한다.
다른 분들이 조사한 내용들을 보면서 갖고싶은 직무를 결정하는 데 많은 도움이 될 것 같다..
나의 관심 직무 분야
- 데이터 집중 분야 : 데이터 엔지니어, 데이터 분석가
- 데이터 활용 분야 : 퍼포먼스 마케터, 비즈니스 분석가
엔지니어가 목표지만 내 관심 도메인에 한해서는 남들을 설득하고 설명하기를 좋아한다. 도메인만 잘 맞는다면 데이터 분석가나 퍼포먼스 마케터도 좋은 선택지가 될 것 같다.
데이터 분석가란?
데이터 분석가란 기업이나 조직에서 데이터를 활용해 중요한 결정을 내리도록 도와주는 사람이다. 쉽게 말해, 회사가 쌓아놓은 데이터를 모으고, 그 데이터를 분석해서 어떤 일이 일어났는지, 앞으로는 어떤 일이 일어날지를 예측하는 역할을 한다.
데이터 분석가의 주요 업무
| 데이터 추출 | 타 팀으로부터 요청받은 내용을 기반으로 데이터를 추출하여 유관부서에 공유합니다. |
|---|---|
| 데이터 가공 | SQL, Python 을 통해 데이터를 추출한 뒤, 데이터를 전처리 (이상치, 결측치 처리)하고 정합성을 검증합니다. 가설 검증, 군집분석, 모델생성, 회귀분석, 상관관계분석, 퍼널분석 등을 진행합니다. 머신러닝, 딥러닝을 통해 새로운 모델을 개발합니다. |
| 데이터 시각화 | 가공한 데이터를 시각화합니다. EX. tableau, Quicksight, Looker Studio etc. |
| 인사이트 도출 | 분석보고서를 작성하여, 데이터를 통해 현 시점의 문제제기와 해결방안을 제시합니다. 타 팀에게 이를 공유하여, 비즈니스 전략 수립에 기여합니다. |
• 효율적인 운영을 위한 유관 시스템, 의사결정 프로세스등을 개선, 유지, 보수
• 도메인 데이터를 분석하여 인사이트 발굴 및 주요 메트릭을 개발, 운영, 지원
• 보고서, 알고리즘 세부 정보 및 결과를 기술적 이해관계자와 비기술적 이해관계자 모두에게 설명 및 프로젝트 리딩
• 메트릭 개발 요청의 우선순위를 정하고 주니어 BA가 회사의 주요 비즈니스 이니셔티브를 지원하도록 리딩
• 방법론 및 기술/소프트웨어 모두에서 새로운 기술 학습 및 배포를 포함하여 개발된 보고서 및 시스템을 최신 상태로 유지, 보수, 운영
- 데이터베이스 구축 및 관리
- 데이터 추출 및 분석
- 시각화 및 대시보드 작업
- 프로덕트 관련 의사결정의 ‘근거’ 찾기
- 가설 검증과 A/B 테스트
데이터 분석가가 자격요건 및 우대사항
R, Python, SQL 등 활용 능력
• 데이터 추출 및 분석에 활용
• 데이터베이스 관리 및 유지에 활용
• 개발 지식이 요구될 수 있음
데이터 분석 및 통계학 지식
• 가설 검증, 결론 도출, KPI 설정, A/B TEST 시 활용
비즈니스, 전사적 이해 및 사고
• 그냥 보는게 아닌, 전사적 관점에서 데이터를 볼 수 있어야 함
• 기업의 미션, 비전, 핵심가치에 대해 함께 이해하고 고민할 수 있어야 함
데이터 시각화 및 리포팅 툴 활용 능력
• 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 대시보드 활용
• 추출된 데이터의 결과 보고 시 리포팅 툴 활용
협업, 커뮤니케이션 능력
- 데이터 분석은 정해진 한 부서의 데이터만을 분석하지 않고 기업의 분석가로서, 타 부서나 외부 기업의 특정 데이터를 다뤄야 할 때가 있다. 개발자와 디자이너는 서로 없어서는 안 될 존재이듯이, 데이터 분석가 역시 개발자, 디자이너, 기획자, 마케터 등 다양한 직군의 사람들과 소통하게 됩니다. 이때 협업이 요구됨.
- 문서 작성 (리포트), 비즈니스 통찰 및 기획 등의 역량을 필요로 합니다.
면접 질문
면접 질문
태블로를 사용해서 데이터 시각화를 할 때 어떤 부분에 중점을 둬야하는지에 대한 질문을 받았습니다. 그리고 HR 팀 데이터 분석 직무이기 때문에, 데이터 분석을 할 때 채용 공고 사이트 중 클릭률이 적은 사이트는 어떻게 개선할 것인지에 대한 실무적인 질문을 받았습니다
