안녕하세요, 오늘은 신입 DA로서의 역량을 기를 수 있는 또다른 방법인 외부 컨퍼런스에 대한 내용을 가져왔어요!
DA(Data Analyst)는 IT 직무이다보니, 개발자 컨퍼런스처럼 러닝 쉐어를 위한 컨퍼런스나 외부 행사가 많이 개최되는 편이에요. 역량을 기르기 위해 강의를 듣고 혼자 스킬을 연마하는 것도 좋지만 가끔은 이런 행사에 참여하며 다른 분들의 발표를 들어보는 것도 좋은 것 같아요. 동기부여도 많이 받는 것 같고요.
제가 관심있게 보고 있던 데이터 시각화 커뮤니티인 비저블! 이번에 온/오프라인 병행으로 비저블 런웨이 2023라는 행사를 개최한다고 하여 온라인으로 참여했는데요! 온라인의 경우 패스트캠퍼스의 유튜브 채널에서 사전 신청을 할 필요도 없이 실시간으로 참여할 수 있었답니다.
진행된 컨퍼런스 영상은 패스트캠퍼스 유튜브 채널에서 다시보기하실 수 있습니다 :)
제가 가장 인상깊게 봤던 Data Analytics 101: 파이프라인부터 지표설정과 분석까지 데이터 분석 실무 세션에 대한 내용을 소개해볼게요.
분석가에게 요구하는 능력은?
- 스킬: SQL, Tableau, Python, BigQuery ...
- 경험: KPI 지표 관리, 데이터 시각화, Data Driven 환경, ...
- 자세: 커뮤니케이션, 논리적 사고, 문제해결 능력, ...
- 분석: 고객행동 분석, 사용자 분석, ...
강사 님께서 직접 여러 기업들의 DA 채용공고를 긁어와서 가장 많이 언급된 키워드를 조합했을 때, 다음과 같은 결과를 얻었다고 합니다.
데이터 분석가란,
가설과 KPI를 수립하고, 다양한 분석 솔루션으로
데이터 분석 환경을 구축하여 고객의 행동 분석을 통한
비즈니스의 문제를 해결하는 사람
프로세스로 정리해보자면 다음과 같습니다.
- 가설설정 -> 데이터 수집 -> 데이터 시각화 -> 데이터 분석 -> 문제 해결
데이터 분석가에게 어떤 역량이 요구되는지는 확인했습니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 일을 하는걸까요?
1) 데이터 분석 환경 설계
데이터 분석가들이 주로 겪는 상황..
- 요청자 = 어떤 데이터가 어디에 있는지 모름, 데이터 추출을 위해 거쳐야 하는 절차가 많음, 간단한 데이터 추출과 분석에도 시간이 소요됨, 요청 내용과 결과가 상이
- 분석가 = 단발성으로 쏟아지는 데이터 추출 요청, 목적과 활용 간 확인이 어려운 추출 요청, 한번에 완료되지 않고 이어지는 분석 요청, 데이터 분석 결과에 대한 실행이 되지 않음
이러한 문제점을 해결하기 위해서는?
-> Data Silo 현상을 없애야 한다. 즉, Data driven 환경(데이터가 흐르는 조직)을 만들어야 한다.
2) 로그/지표 설계
로그 설계는 어떤 활동(데이터)을 수집할지 설계하는 과정이며, 로그는 다양한 정보를 담고 있어야 합니다. 사용자의 행동 패턴을 이해하기 위한 발자국들을 심어두는 과정이죠.
지표 설정 및 관리: 분석가는 어떤 숫자를 이야기할지를 정해야 합니다.
지표는 정성적인 이유를 정량적 결과로 표현할 수 있는 숫자여야 합니다.
3) 데이터 분석
분석이란 무엇일까요?
= 복잡하고 많은 내용을 가진 부분을 이해하기 위해 대상을 단순한 요소로 나누어 생각하는 것
즉, 분석가는 문제를 마주했을 때 지표를 쪼개보면서 문제가 되는 지표와 해당 지표를 이루는 하위 지표를 찾아야 합니다.
(Metric Hierarchy) 다양한 분석 방법이 있으며 때에 따라 적절한 방식을 선택할 수 있어야 합니다.
4) 데이터 시각화
- 지표의 변화를 조직이 모두 모니터링할 수 있게
- 대시보드의 소비자를 고려하여 제작
- 모니터링용 & 분석용 사용목적을 고려하여 제작
- 모두가 데이터 기반한 의사결정을 수행
분석가의 마인드 = WHY, 집요함, 실행력
분석을 잘한다는 것은 질문에 대한 답을 찾는 일련의 과정이며 - Domain Knowledge
분석은 답이 나올 때까지 더 많이 쪼개고 집요하게 질문과 답이 반복되어야 한다 - Statistical Knowledge, Data Science
또, 분석이 실행으로 이어지지 않으면 의미가 없다 - Communication, Cooperation
신입 DA로 일하고 있는 지금 상황에서, 저 스스로 DA로서 잘하고 있는가?에 대해 고민해볼 수 있었던 세션이었던 것 같아요. 해당 세션을 진행하신 이재철 강사님과 비저블의 창립자이신 진서연 대표님이 패스트캠퍼스에서 데이터 관련 강의를 새롭게 여신다고 하니 관심있으신 분들은 패스트캠퍼스를 주의깊게 살펴봐주시면 좋을 것 같네요!
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