데이터 분석가에서 비즈니스 분석가로

최근 이직을 했다.

 

개발팀 소속으로 데이터 분석을 하면서 불만이 있거나한건 아니었다.

 

내가 만드는 데이터가 서비스에 노출되고 그걸 유저들이 사용한다는 점에서

오히려 내가 불만이 있는게 더 이상할 정도였다.

 

나는 데이터 분석이란걸 하면서

머신러닝, 딥러닝과 같은 모델을 서비스에 녹여내고 싶었다.

근데 이 일을 하면서 느낀게

머신러닝, 딥러닝과 같은 데이터 사이언스는 크게 특별한 것들이 아니었다.

 

데이터를 보면서 만들어 놓은 많은 보고서들이 쌓여, 하나의 로직이 되고 그게 모델이 되는 것 자체가

데이터 사이언스라는 생각이 들었다.

그런 생각이 드니, 내가 정말 분석을 잘하고 있는 걸까 라는 의문이 들었다.

 

2년 넘게 혼자 일하다, 팀원을 충원하면서 같이 일했는데,

내가 이 친구들을 리딩할 정도의 시니어가 아니라는 생각이 들었다.

그리고 그런 부족함을 채워줄 다른 사람이 회사에 보이지 않았다.

 

그러던 와중에 친구가 같이 일해보자는 제의를 해줬고, 그곳에 지원해 이직을 진행하게 되었다.

 

이직을 한 곳이 쿠팡인데,

우선 1차적으로 전화면접을 한 후에 라이브 쿼리 테스트를 진행했다.

나는 그래도 내부 추천이어서 그런지, 생각보다 빠르게 면접 진행이 이루어졌다.

면접의 경우 3번의 면접을 1시간씩 진행했는데, 나는 그래도 다행이었던게, 내부 추천이어서 그런지 빠르게 진행되었다.

(다른 사람들의 경우 추가적으로 더 본 경우도 있고, 결과 발표까지 오래 걸린 경우가 많다고 들었다.)

 

아무튼 제목처럼, 데이터 분석에서 비즈니스 분석으로 직무는 변경되었지만

실제로 하는 업무는 더 데이터 분석가 같은 일을 하게 되었다.

비즈니스 담당자들이 내 리포트를 보고, 실제 다음 액션플랜을 짜야하기에,

단순히 추세를 보고 데이터를 만들었던 기존과는 다르게 더 세부적으로 쪼개서 데이터를 보고 의미를 만들어 내고 있다.

근데 신기한게 데이터를 쪼개고 쪼개고 하다보니, 쪼갠 애들에 대해서 어떻게 해야할지 액션 플랜이 나온다는 것이다.

(아, 물론 나는 데이터를 쪼개는 정도만 간신히 해내고 같이 업무를 하시는 분들이 만들어내시지만,,,)

 

이렇게 쪼개면서 의미를 도출해내다보니

이걸 잘 쌓아서 관리할 수만 있다면, 제대로된 데이터 사이언스를 해볼 수 있을 것 같다는 생각이 들었다.

그치만 업무가 너무 많기에, 해낼 수 있을지는 모르겠지만 말이다.