이번에 키미가 만나본 현직자는!

구글 비즈니스 데이터 분석가입니다. 

구글 데이터 분석가의 유익한 구글거림~ 바로 보러 가시죠! go~go~go~

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1. 요즘 데이터와 관련된 직업이 많이 생기고 있는데

(데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어)

데이터 애널리스트가 어떤 직무인지 비교를 통해 알려주실 수 있을까요?
 

[데이터 사이언티스트]

데이터 사이언티스트는 보통 모델링 같은 것을 많이 하세요.

그래서 데이터를 가지고 어떤 포캐스팅 모델(forecasting model)을 만든다던가

A/B 테스트 라던가 그런 것을 많이 하시고,

보통 석박사분들이 많이 하세요. 통계나 수학 전공하시는 분들이.

*포캐스팅: 현재를 기점으로 미래를 예측하는 사고 방법

[데이터 애널리스트]

데이터 애널리스트는 데이터를 가지고 정리를 해서 트렌드를 파악하거나,

비즈니스 임팩트를 낼 수 있는 부분을 파악하는 일들을 하는 거구요.

[데이터 엔지니어]

데이터 엔지니어는 데이터 애널리스트나 데이터 사이언티스트가 데이터를 가지고 플레이를 할 수 있게

데이터베이스를 구축하고 뭔가 이런 시스템을 만드는 그런 역할이죠.

[비즈니스 애널리스트]

비즈니스 애널리스트는 데이터 애널리스트랑 비슷한 부분이 많고 조직마다 다르기는 하지만,

비즈니스 애널리스트는 좀 더 비즈니스랑 관련됐다고 보시면 돼요.

♦ 매출에 관련되는 장표를 잘 만든다던가, 키 스테이크홀더(StakeHolder)들에게 메시지를 전달해주는

♦인사이트를 뽑아내는 역할이고, 데이터 애널리스트는 말 그대로 데이터에 좀 더 집중이 되어있고,

데이터를 분석하고 오류를 찾는다던가 그런 걸 주로 하는건데 저는 약간 중간이라 보시면 돼요.

그래서 구글 내에서 제가 광고사업팀에 있는데 광고 관련, 비즈니스 관련 대시보드를 만든다던가

툴을 만든다던가 하는건 좀 더 데이터 애널리스트에 가까운 것 같고 그리고

♦ 이 데이터를 가지고 인사이트를 뽑아내서 영업팀에 도움을 주거나,

♦ 전략을 수립하는데 도움을 주는 방향은 좀 비즈니스 애널리스트에 가까운 것 같아요.

 

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2. 직무와 관련된 전공을 하셨나요?

아니라면 이 직무를 선택하게 된 계기는?

보통 비즈니스 애널리스트와 데이터 애널리스트는 경영학과 출신 분들이 컨설팅을 거치고 나서 되시는 경우도 있고

아니면 엔지니어 출신 분들이 하시는 경우도 있는데, 저는 후자에요.

저는 전기전자공학부였어요. 전기전자공학부가 컴퓨터 사이언스와 비교해보면 코딩을 많이는 안하는데,

어쨌든 저도 프로그래밍, 알고리즘 그런 쪽으로 공부를 했었고

그러다가 이쪽으로 넘어오기 전에 제가 세일즈 마케팅 쪽으로 일을 했었어요.

이전 직장이 에어비앤비인데 에어비앤비에서는 처음에는 마케팅 쪽으로 했어요.

그 다음에 세일즈쪽에 있었는데, 사실은 전공이라는 전혀 상관은 없잖아요.

근데 제가 스킬셋(Skillset;역량)으로는 프로그래밍을 할 수 있고 비즈니스 사이드에 있다 보니까

데이터를 가지고 어떻게 전략을 짜고, 비즈니스 임팩트를 줄 것인지를 알게 되니까 도움이 많이 됐고,

세일즈 조직 같은 경우나 뭐 마케팅 조직도 마찬가지지만 데이터에 대한 니즈는 많아서 센트럴팀에다가 요청을 해요.

근데 이거를 제가 직접하다보니까 점점 이쪽(데이터 분석가)으로 와서, 이번에 이직하게 된 거죠.

 

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3. 데이터 애널리스트가 되려면 필요한 지식과 자격증은 뭘까요?

( SQL / 프로그래밍 언어 / 기초학 등)

프로그래밍은 언어 상관없이 하나는 무조건 꼭 해야 될 것 같아요.

그래야 데이터 처리가 어떻게 되고, 어떻게 돌아가는지를 이해할 수 있으니까요.

근데 데이터 애널리스트가 엔지니어는 아니다 보니까 직접 프로그래밍을 하는 경우는 없어요.

하지만 SQL을 가지고 데이터를 뽑고 하는 게 어플리케이션을 만드는 프로그래밍은 아니지만,

Python이나 Script등으로 tool을 개발하는 경우도 있고,

어쨌든 프로그래밍 지식이 있어야 할 수 있는 거기 때문에 SQL을 알아야 돼요.

근데 SQL을 회사를 안 다녀본 상태에서 책만 보고 하면 사실 큰 의미는 없거든요.

그래서 제 생각에는 프로그래밍 지식을 자바라던가 C라던가 파이썬이라던가

상관없이 하나는 꼭 해야되고 거기에 플러스 SQL은 할 수 있어야 되는데,

직접 경험해보기엔 쉽지 않으니까 작은 회사나 스타트업에서 경험을 해보면 좋을 것 같고,

그 외에는 통계학이라던가 수학에 대한 백그라운드가 많으면 도움이 많이 되죠.

 

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4. 데이터 애널리스트니까 뭔가 분석하는 거를 자연스럽게

많이 하실 것 같은데, 직업병 같은 게 있을까요?

거의 모든 면에 있어서 숫자를 체크하는 것 같아요.

드라마를 본다던가 그러면은 드라마의 시청률,

제작사 규모 뭐 이런 거를… 드라마 보면서 집중을 못 하고…ㅋㅋㅋ

아 그리고 제가 뭘 하더라도 엑셀이나 구글 스프레드시트도 많이 쓰거든요.

제가 아는 여자 동생이 남자친구랑 싸우면 아무 말도 못하고 혼나는 것 같다고…

그래가지고 싸운 이유를 엑셀에 이렇게 쭉 써라, 왜냐면 이겨야 되니까. 그 친구는 싸워서 이기고 싶다가 목적이었어요.

그래서 너의 포인트를 이제 쭉 엑셀에 쓰고 A라고 했을 때 반응 A, B, C 써보고 거기에 대한 너의 반응을 또 써보고 해라 했더니,

와 저 미친놈 뭐지? 했다가 또 결국에 이겼어요 그렇게 해서. 

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5. 구글 데이터 애널리스트로 일하면서 가장 기억에 남는 경험은?

만족스런 경험 or 후회되는 경험

제가 구글에서는 몇 달 안됐어요. 한 8개월 됐나? 회사를 한 번도 못 가봤거든요. 재택하느라.

그래서 사실은 뭔가,, 그런 독특한 경험 같은 것은 없고 그래서 이거를 좀 예전 경험으로 말씀드리면

전에는 에어비앤비에서 숙소 수를 늘리는 세일즈팀에 있었어요.

숙소 수를 늘릴려면 사실 처음에 한 7년 전에는 그냥 좋은 집을 찾아서 다이렉트 영업 위주로 했었고, 도어 투 도어로.

근데 이제 스케일이 좀 커지면 그렇게 할 수가 없으니까 어떤 지역의 어떤 타입의 어떤 숙소가 예약을 잘 받고..

그런 것을 이제 분석을 해서 그렇게 세일즈를 하는데, 뭐 마찬가지로 거기도 인력이 많지가 않으니까

분석 같은 것을 미국 본사에서 한국에 적용되는 것은 또 다르고, 아시아는 또 다르고.

그러다 보니까 제가 좀 적극적으로 숙소 이런 이런 타입들이 예약을 더 잘 받고,

어떻게 해야 예약을 더 많이 받는지 이런 걸 분석하고, 대시보드처럼 만들고 해서

택틱컬한 세일즈를 성공사례를 만들어 일본 쪽이랑 인도 쪽에 ‘너네도 이렇게 해봐’ 하면서 전달해서 잘 된 경우가 있었어요. 

 

 

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6. MBTI 해보셨나요?

네 저 해봤어요. ISTJ요.

해외사이트 보면 MBTI가지고 비슷한 연예인들 해놓잖아요.

그 중에서 그,, 본 아이덴티티의 멧데이먼으로 나오더라고요.

소시오패스 같고 약간 내성적이고 목적달성을 위해 뭐든지 하고 그런 거…

제가 지금 찾았는데 읽어드리면 정확하고 체계적이고 일처리도 신중하고 책임감 있는 성격이래요.

                        그래서 문제를 해결하는데 있어 과거의 경험을 잘 적용하고 반복되는 일상적인 것에 대해 인내력이 매우 강한 사람이래요. 청렴결백한 논리주의자래요.

      청렴결백은 모르겠고 논리주의자는 맞아요.

근데 제가 너무 신기한게 제가 ENFP거든요.

      ㅋㅋ제 와이프도 그래요.

아 진짜요?

     네 ㅎㅎ 하나도 안겹치는… 그래서 저는 약간.. 뭐지?...

뭐가 제일 안 맞아요?

      음 뭐랄까. 계획을 안 세워요. 저는 계획을 세우고. 예를 들어 코스트코를 간다. 저는 막 가기 전에 계획을 세우는데 근데 와이프는 안 써요. 그냥 가요. 

                       저는 왜?라는 질문을 되게 많이 하고 와이프는 약간 이유가 어디 있어 이런…ㅋㅋㅋ

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7. 내 자식도 나와 같은 직무 시킨다? 안 시킨다?

일은 안 시켜도 이런 공부는 시킬 것 같아요.

일은 뭐 자기 하고 싶은 거 하게 두더라도

제가 했던 공부 같은 것들을 하면 어느 분야에서 일을 하더라도 좋을 것 같아요.

뭐 예를 들어서 세일즈나 마케팅 팀에서 일을 한다고 하더라도

데이터를 가지고 분석적인 사고(logical thinking)스킬같은 것을 할 수 있으니까 돋보일 수 있죠. 

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8. 마지막으로 데이터 애널리스트의

전망은 어떻게 바라보시나요?

일단 되게 좋은 것 같아요. 빅데이터 얘기를 많이 하잖아요.

근데 사실은 말이 빅데이터지 결국은 사람이 사람이 그런 환경을 만들고, 결과에서 의미를 도출해내야 되거든요.

사람이 해야 되는데 아직까지는 그거를 할 수 있는 사람이 많지 않고 그런 기회도 많지 않은 것 같아요.

이제 이게 시장이 좀 더 커지면 포지션도 더 많아질 거고 옛날에 왜 게임 개발자들이 많지 않았는데

지금 엄청 많은 것처럼,, 그런식으로 되지 않을까? 해요.

주변에 보면은 엔지니어 분들 중에 비즈니스 쪽으로 넘어가고 싶어하시는 분들도 계시고

비즈니스 쪽에서 엔지니어 쪽으로 넘어가고 싶어 하시는 분들도 있는데

그게 바로 넘어가기가 사실 쉽지가 않거든요. 근데 어느 정도 그 교집합에 속하는 스킬이 필요한 것 같아서… 
 

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<추가 질문 : 강의 추천>

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