[데이터분석가]14년간 데이터분석을 해오면서 느낀점 공유

https://blog.naver.com/pang2w16/221729983016

나는 현재 신용카드업계에서 데이터분석을 약 10년넘게 해오고 있다.
이력을 정리해보자면 2월 현재 만 14년하고 6개월째이다.

1. 신용관리/리스크 데이터 분석 약 5년
2. 마케팅기획 및 분석 3년
3. 차세대 시스템 구축(정보계) 및 IT비즈 커뮤니케이션 약 2년
4. 현재 빅데이터분석 및 컨설팅, 플랫폼 구축 약 5년

한 회사를 다녔지만 돌이켜보면 참 다양한 업무를 하느라 뛰어다녔던것 같다. 놀랍게도 이 모든 지식들이 모두 통합/융합되어 현재 내가 하고 있는 업무의 질을 더 발전시키고 있음은 물론이다.

 

결국 분석해서 어디에(어떠한 비즈니스) 어떻게 활용할 것이냐?
돈되는 일에 어떤 인사이트를 줄 것이냐?
결국 수익개선에 이 분석결과가 기여한게 무엇이냐?
이 분석결과 나도 다 이미 알고있다. 새로운 것은 무엇이냐?

즉, 데이터분석에 기반한 비즈니스 의사결정, 비즈니스적 활용가치를 묻고 있다.

 

 

 

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이러한 기능을 Business Intelligence라고 한다.
https://www.guru99.com/business-intelligence-definition-example.html

 

What is Business Intelligence?
BI(Business Intelligence) is a set of processes, architectures, and technologies that convert raw data into meaningful information that drives profitable business actions.It is a suite of software and services to transform data into actionable intelligence and knowledge.

BI(Business Intelligence) 는
원천데이터를 의미있는 정보로 바꾸며 수익화 비즈니스 활동에 연동되는
일련의 프로세스,아키텍쳐,기술을 총칭한다.
소프트웨어와 서비스로 같이 제공되고 데이터를 활용하여 실행가능한 지식과 정보로 전환시킨다.

 

 

파파고 번역기도 한번 돌려봤는데 성능이 괜찮아 보인다.

파파고 영한번역

 

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이러한 관점에서 데이터 분석가는 항상 비즈니스 활용가치를 제공해야하고 상대방 입장에서 문제해결을 위해 고민해야한다.
그리고 데이터분석가로서 마케터이자 데이터사이언티스트로서 역량을 확대해 가야한다.
모든 것이 융합되고 소통되고 원할하게 수행되게 하려면 연관분야에 대한 이해와 학습은 필수다.
또 이런분야에 일하는 전문가들과 끊임없이 용어,이슈사항, 비즈니스화할 모델등에 대해 상호 커뮤니케이션이 원활하게 되어야한다.

데이터분석을 항상 어떤 비즈니스에 어떻게 활용될 것인가를 고민하며 수행할 필요가 있는 것이다.
데이터 분석가가 약한 부분이 바로 비즈니스기획력, 사업화능력이다. 좀 더 적극적으로 사업화 구상을 하고 의견도 개진하고 리드할 수 있어야 한다. 그러면 분석방향과 분석의 질, 활용도도 높아질 수 있다.

그래서 나는 지난 3년동안 고민해 온 부분을 결정했다. 카이스트 PMBA를 가기로 한것이다.
ROI와 기회비용을 전혀 생각하지 못하지는 않았다.
하지만 내 인생의 내 가치의 발전을 위해 그 돈도 못쓴다면, 나를 사랑하지 않는 것이라 생각했다.
(물론 졸업 후 내 가치가 향상된다는 전제하에 말이다)
사실 장담할 수 없다. 그냥 안해보는 것보다 해보는게 후회안하리라 생각해서 결정했다.


내년은 좀더 내인생을 의미있게 채우고 실행하는 해로 삼으려 한다. 지금 이순간이 나에게는 가장 소중하고 젊은 시절이다.

다시 비즈니스 적 활용 가치의 중요성을 이야기하자면,
아무리 힘들게 공들여서 데이터분석 과정에있어서 70%를 차지하는 데이터 수집,가공,전처리과정을 힘들게 거쳐왓어도 이것이 가치있게 활용되지 않으면 아무도 분석가의 가치를 알아주지 않는다.

의미있는 데이터분석 인사이트 도출과정도 힘든데
또 이러한 결과를 마케터나 기타 의사결정자에게 잘 설명하고 설득하고 이해시키는 작업 또한 필수적으로 따라온다.

어느 분석가는 고고한 분석가인척 하며 분석에만 집중하고 주변과 소통하지 않으려 하며 적극적으로 이해관계자들(유관부서 팀원, 개발자, 엔지니어들) 에게 설득하려 하지 않는다.

이는 아무 시너지가 나지 않는다. 분석가가 무엇을 하는지 전 부서 아무도 모르기때문이다.

알고리즘을 구현하려면 그 알고리즘이 개발되서 비즈니스에 어떻게 활용되서 가치가 배가가 되는지 개발자와 엔지니어에게 설명할 수 있어야 하며,
마케터나 현업에게는 이러한 알고리즘의 기술적 부분도 그들의 눈높이에 맞춰 쉽게 설명해서 비즈니스 운영상 어떤점에 개선할 수 잇는지 이해할 수 있도록 해야한다.
현장에서 마케터들의 실무 경험은 알고리즘을 고도화하는데 있어 분석가나 데이터사이언티스트가 찾지 못한 부분을 구현할 수 있게 아이디어를 제공한다.
사람의 언어를 기계의 언어로 로직화/자동화하는 것이 분석가, 데이터사이언티스다.

빅데이터컨설팅을 거의 4년간 수행하며 수없이도 많은 프레젠테이션과 시각화구현을 위한 리포팅과 고객사와의 비즈니스 이슈해결을 위한 협상을 해왔다.
이 과정에서 내가 발전한 것은 비즈니스적 활용가치를 생각하고 설명하는 능력/ 논리적 사고능력과 상대방과의 커뮤니케이션 소통능력이다.

상호간 소통능력이 엄청난 중요한 SKILL임을 깨달았다.
알맹이 없이 말만 잘하는 사람을 나는 신뢰하지 않는 편이다. 무엇이든 먼저 행동으로 보여주는 것이 신뢰감이 들었다.

경력직 팀원을 선발할때도 당장 말을 잘 못해도(만약 회사내 발표할 기회가 없어 훈련의 기회가 없었다면)
sas등 데이터분석하는데 있어 당장 업무에 투입할 능력이 있다면 뽑고 싶었다. 당장의 실무 수행능력이 더 중요하다고 판단했기 때문이다.

면접관으로 참여할 당시만 해도 무대앞에서 발표하고 설득하는 기회가 주어지면 누구든 훈련이 되어 발표능력이 생기는거라 생각했다.
(그런데 지금와서 생각하면, 본인의 의지가 매우 크게 작용하는 것 같다. 상황이 주어져도 목적을 이루기 위해 그 상황에 최대한 적극적으로 대응하고 자기자신 능력의 한계에서 벗어나 업그레이드하려고 노력하지 않는한, 그대로 머무르게 된다.)

내 경험상 말하고 소통할 무대에 세워지지 않으면 회사에서 진짜 프레젠테이션할 기회가 없었다. 지금와서 생각해보면 나는 빅데이터컨설팅을 통해 이러한 기회가 다른사람들보다 많이 주어진 것에 감사하고,
너무 힘들었지만 나에게는 평생 나만의 유니크한 중요한 경험으로 남을것 같다.

나의 MISSION은 아래 모든 ROLE에 대해 명확히 이해하고 활용/융합시킬 수 있는 비즈니스 기획가가 되는 것이다.