데이터 분석가는 무슨 일을 하나요?

IT에 관심 있는 밀레니얼 세대를 위한 뉴스레터, 1 STEP입니다.

특집편에서는 궁금했던 IT 소식에 대해 알아가보는 시간입니다.

멀게만 느껴졌던 IT 분야에 한 걸음 한 걸음 나아갈 수 있도록, 1 STEP과 함께해요! 😉

🤔 오늘 점심 뭐 먹지? 주말 약속에 어디서 뭘 먹을까?

에디터는 학생 때부터 🍜맛집🍝에 관심이 많았습니다. 새내기 시절부터 인터넷에 '맛집 추천 사이트'를 검색하며 맛집을 찾아 헤맸는데요, 그런 제가 정착한 맛집 검색/추천 서비스는 바로 망고플레이트입니다. 동네 음식점/맛집에 대한 리뷰도 많고, 디자인도 마음에 쏙 들어 몇 년 전부터 애용하고 있죠. 음식점에 대한 평가가 궁금하면 구글, 카카오, 네이버보다 망고플레이트🍛를 먼저 키곤 합니다.

오늘은 망고플레이트의 맛집 추천 서비스 뒤에서 데이터 운영 리딩📊을 담당하고 계신 조서경님과의 인터뷰를 준비했습니다. 요새 어느 직군에서나 '데이터'란 키워드가 핫한데요, 데이터 분석가는 어떤 일을 할까요?

안녕하세요! 어떤 일을 하고 계시는지 소개 부탁드립니다!

안녕하세요. 여기어때컴퍼니의 맛집 추천 서비스 망고플레이트에서 데이터 운영 리딩을 맡고 있는 조서경입니다. 리포팅 업무를 위주로 데이터 분석 업무도 배워가는 중입니다.

학부 때 전공은 경영학인데요, 컴퓨터공학과나 통계/데이터 관련 전공은 아니니 데이터 비전공자라고 할 수 있죠. 안드로이드 앱 개발을 배우는 국비 교육 과정을 들으며 처음 데이터베이스를 접했고, 평소에도 요리나 식재료, 맛집을 좋아해서 푸드테크 분야에 관심을 갖고 있었습니다. 입사 당시에는 서비스 운영팀이었는데 지금은 데이터 팀에서 근무하고 있습니다. 2017년 중반에 입사했으니 벌써 햇수로 5년 차네요.

운영이라고 하시면 정확히 어떤 일을 하시나요?

운영에서는 주로 서비스가 돌아가는 데 기반이 되는 매장 데이터를 관리합니다. 망고플레이트는 사용자 위주의 플랫폼이라, 사용자가 제공하는 정보를 기반으로 움직입니다. 식당의 등록뿐만 아니라 폐점, 정보 수정 같은 일이요. 예를 들어 사용자가 새로운 매장 등록을 요청하면 해당 정보가 실제로 맞는지, 데이터베이스에 중복은 아닌지, 규격에 맞는지 확인 후 등록합니다. 일종의 데이터 전처리라고 할 수 있겠네요.

저는 운영업무가 잘 진행될 수 있도록 일의 우선순위나 프로세스 개선을 위한 피드백을 하는 편입니다. 1-2년 차에는 운영 일을 주로 했고 지금은 든든한 동료들이 맡고 있어요. 데이터를 요약하고 시각화해서 리포트를 만드는 업무는 2년차 쯤 부터 시작했는데요, 처음에는 SQL 쿼리문* 하나가 오류 없이 돌아가는 것만으로도 엄청 기뻤던 기억이 납니다. 리뷰 이벤트나, 프로모션 등이 있을 때 각 팀의 요청에 따른 리포트를 만들고 결과를 전달하는 일을 주로 합니다.

*쿼리(Query)문 : 데이터베이스에 접근하는 언어

스타트업의 조직문화가 궁금합니다! 수평적이고 자유롭다던데요?

입사를 결정한 이유에는 스타트업의 수평적인 문화 영향이 컸습니다. 구직 당시에는 막연히 신입의 아이디어나 의견도 자연스럽게 받아줄 수 있는 회사면 좋겠다고 생각을 했었어요. 스타트업이라고 꼭 수평적인 건 아니라고 들었기 때문에 분위기를 살피는 게 중요했죠.

제가 입사하던 때에는 1-2차 면접 사이에 2시간 정도 회사에서 함께 일하는 실무 면접이 있었어요. 잔뜩 긴장해서 엑셀이며 함수며 하는데 누가 아이스크림을 쐈다고 저한테도 하나 주시는거에요. 아이스크림을 한입 무는 순간 긴장이 풀리면서 '여기다' 싶었어요. 아이스크림 사줘서 따라온 거 같아서 말이 좀 웃기긴 한데요. 거기서 회사의 분위기가 좀 짐작이 되었죠. 실제로 간식을 잘 챙겨주시긴 합니다. (웃음)

요새는 '님'이라고 부르거나 닉네임을 쓰는 회사가 많아졌다지만, 당시 제 주위에서는 흔하지 않다 보니 팀장님이나 사장님도 이름으로 부르고, 경우에 따라서 손으로 인사를 할 수 있고(Hi/Bye~~) 이런 게 너무 재밌고 신기했어요.

예를 들어 식당에 다 같이 밥 먹으러 가도 누구 할 것 없이 그저 가까운 사람이 수저 세팅을 한다거나, 점심 메뉴는 먹고 싶은 데로 쿨하게 찢어진다거나 그런 일상도 보통 회사 이야기 듣다가 보면 괜히 더 좋은 거죠. 제가 강아지를 키우고 있는데, 회사에도 몇 번 데리고 가고, 강아지를 옆에 두고 같이 같이 일한 적도 있어요. 복장 자율은 물론이구요.

가장 많이 성장했던 시점은 언제였나요? 그때 무엇을 가장 많이 배우셨나요?

저와 같이 일할 팀원이 왔을 때가 제일 많이 성장했던 때 같아요. '사람이 무언가를 제일 잘 배울 수 있는 방법은 누군가를 가르치는 거다'라는 말이 있잖아요. 입사 초기에는 배울 것도 많고, 주어지는 업무 안에서 더 나은 결과를 내려고 노력했다면 그때부터는 제가 누군가를 이끌고 제가 배웠던 걸 가르쳐주고, 팀원이 일에 열정을 가지도록 해야 했으니까요. 어떻게 팀원이 일에 재미를 느끼고 동기부여를 갖게 할까, 같이 오래 일할 수 있는 방법을 고민하다 보니 성장하게 된 것 같습니다.

그게 언제쯤이었나요?

입사한 지 3년이 되던 시점이었습니다. 저뿐만 아니라 다른 동료도 새 팀원을 가르치면서 성장하는 모습을 보니, 누군가를 가르치며 성장한다는 게 좀 더 와닿았어요.

커리어를 돌아보았을 때, 변곡점이 되는 지점이 궁금해요.

첫째, 서비스운영 팀이 데이터 팀과 합쳐진 일.
둘째, 데이터 팀의 구성 변화.
셋째, 회사가 인수•합병된 일이 있겠네요.

입사 초기에는 일을 배우고 해보는 거 자체가 목적이었어요. 기술에 관심이 있어서 개발 관련 국비 교육을 이수했지만 짧은 시간 동안 아예 개발자로 가겠다는 확신은 생기지 않더라구요. 팀 변화라는 우연한 계기로 주 업무가 데이터 쪽으로 확장됐지만 제게 잘 맞았고 계속해서 성장할 수 있는 분야라는 점이 매력적이었습니다. 함께 성장해가는 팀원들, 조언 및 배움의 기회를 아끼지 않고 주는 팀장님의 덕이 큽니다.

망고플레이트가 여기어때컴퍼니에 합쳐지면서 근무 환경이 달라진 것도 나중에 보면 분명 큰 성장의 계기가 될 거라 생각합니다. 데이터 종류의 확장, 사용하는 툴의 다양성, 타 부서와의 협업 기회 등 다양한 변화를 경험하고 또 더 기대하고 있어요. 데이터 관련 일을 하는 동료만 해도 이제 양손으로 세도 모자랄 정도로 많거든요.

서경님이 생각하는 데이터 분석의 매력과 철학은?

아이디어는 사실 힘이 부족해요. 좋은 아이디어가 있어도 실현되려면 근거가 필요한데, 데이터 분석은 그 근거를 마련해줄 수 있다는 점이 매력적입니다.

예전부터 아이디어를 떠올리고 제안하는 일을 좋아해서 입사하고 아이디어 제안 게시판부터 만들었어요. 그런데 제안만 하고 끝나는 게 아쉽더라구요. 학생 때 공모전이나 조별 과제 할 때에도 그렇게 통계와 시장조사, 인터뷰를 활용하잖아요. 세상의 흐름을 알 뿐만 아니라 주장을 뒷받침해 주는 힘이 데이터 분석이라고 생각합니다.

'그 아이디어 괜찮네.'라고 끝나는 게 아니라 서비스에 적용되는 수준에 이르려면 실제로 이 아이디어를 통해 어떤 사용자에게 도움이 될지, 서비스에 발전이 될지를 대략적인 숫자로라도 증명할 수 있어야 하는 거죠.

읽은 책 중에 <대량 살상 수학 무기>라는 책이 있어요. 빅데이터 모형이 세상의 편견과 차별을 재학습 할 수 있다는 사실을 알려주는 책입니다.(인종/성별/빈부격차 등)

설문조사와 통계가 공정하고 객관적이라고 많이들 생각하지만 한편으로는 아주 주관적일 수도 있잖아요. 인공지능도 마찬가지라고 생각해요. 어떤 데이터를 얼마나 학습시키냐에 따라서 사회를 발전시킬 수도 후퇴시킬 수도 있는 거죠. 데이터 분석가는 공정한 시선으로 데이터에 다양한 요소를 함께 고려해야 합니다.

커리어를 정할 때 중요하게 생각하는 지점은 어떤 건가요?

성장 가능성입니다. 사람이든 회사든, 직무 자체든 스스로 배울 수 있는 기회가 그 회사에 있는지가 제일 중요한 것 같아요. 회사나 시장이 계속 성장하며 발전하는 곳, 배우고 싶은 사람들이 함께 일하는 곳, 확장 가능성이 있는 업무 등 다양한 측면에서 생각할 수 있죠.

데이터 분석 입문자가 공부하면 좋을 커리어 맵은 뭘까요?

R보다는 파이썬을 요새는 더 많이 쓴다고 하니까 만약 배우신다면 파이썬이 좋죠. 각종 데이터베이스 관련 쿼리는 자유자재로 다룰 수 있다면 좋을 거 같긴 해요. 사실 구글링으로 다 필요한 거 그때그때 찾을 수 있어서(stackoverflow 같은...) 꼭 다 외우고 있을 필요는 없지만요. 책이나 강의를 보면서도 직접 코드를 따라 쳐보며, 결과를 표나 시각화로 보면서 직접 경험하는 게 중요하다고 생각합니다. 눈으로 읽는 거랑 손으로 익히는 건 다르거든요.

요새 관심있게 배우고 있는 것들은 무엇인가요?

2년 전부터 계속, 파이썬을 어떻게 데이터 실무에 활용하는지가 많은 분들의 관심사죠. 저도 그렇구요. <직장인을 위한 데이터분석 실무 with 파이썬> 강의도 회사 동료가 저자 중 한 분이라 수강했었어요. 책도 있으니 많은 관심 부탁드려요 (웃음) 내일배움카드로 파이썬 활용 강의도 들었고, 대학에서 여름방학 특강으로 하는 R과 통계기초 강의도 들었는데, 아무래도 제대로 뼛속 깊이 알 때까지 계속 들어야 할 거 같아요.

최근엔 새로운 DB관리툴 DBeaver에 적응하고 있어요. 원래는 Workbench/J를 쓰고 있었는데 회사에서 다른 분들 쓰시는 거 보고 따라 써봤는데 좋더라구요. 작업 환경 세팅하고 단축키 새로 익히기도 재밌습니다. 그 외에 최대 관심사는 데이터 자동화, 시각화죠. 매일 변하는 데이터를 매번 엑셀로 만들기보다, 프로그래밍 코드를 짜서 원하는 사람들이 편하게 받아보고, 시각화 툴(ex: 태블로)에 연결해서 다양한 그래프 형태로 메일을 받을 수 있게 하는 식이요. 기존에 잘 세팅된 게 있지만 스스로 만들어 볼 수 있도록 배우는 중입니다.

신입, 인턴을 뽑을 때 가장 중요하게 여기는 점은 뭔가요? 

기본적으로 지원하는 회사가 어떤 서비스를 하는 회사인지 파악하고, 서비스를 사용한 경험을 어필하면 좀 더 눈여겨보게 되는 것 같아요. 맛집이나 외식 트렌드를 잘 알면 기존 구성원과 잘 어울릴 수 있겠다는 생각이 들죠. 서류나 면접이나 여러 곳 지원하다 보면 한 기업과 관련해서 세세하게 적기가 어려운 건 이해해요.

하지만 서류를 내는 그날, 면접을 보는 그날만이라도 그 회사에 집중해서 어필하는 모습을 보이면 좋을 거 같아요. 예를 들어 리뷰를 써보고 오는 그런 사소한 접근이요. 데이터 팀에서는 아무래도 SQL 문을 작성할 줄 안다거나 통계 전공 또는 데이터 수집, 전처리 업무를 해본 분들을 더 살펴보긴 하지만 필수는 아닙니다. 업무에 따라 필요하다면 와서도 충분히 배울 수 있으니까요. 그보다는 업무에 임하는 태도나 업무적 소통을 원활히 하는가 등을 더 유심히 보는 거 같아요.

인턴은 실제로 어떤 업무를 하게 되나요?

인턴은 앞서 말씀드린 운영 업무를 주로 합니다. 매장 정보를 검수하고 폐업 여부를 확인하거나 부족한 정보를 보충하는 일이죠. 맛집 추천 서비스로서 정확한 식당 정보는 아주 중요한 부분입니다. 그 외에 마케팅에 필요한 리서치 업무를 해본다거나 다른 팀과 협업해서 여러 가지 일을 경험할 수 있습니다. 본인에게 어떤 업무가 맞는지 안 맞는지를 알아갈 수 있죠.

연차별로 데이터에 접근하는 권한이 다른가요?

그럼요. 회사가 커질수록 보안의 중요성이 더 커지는 것 같습니다. 저도 데이터를 조회하기 시작한 시점이 2년 차쯤이었어요. 입사 초기에는 엑셀이나 구글 스프레드시트만으로 다른 사람이 뽑아주는 데이터를 봤다면 연차가 차고 나서 데이터를 조회해 볼 수 있었어요. 그 데이터도 바로 서비스와 연결된 프로덕션 데이터나 개인정보와 관련된 데이터는 볼 수 없죠. 봐서도 안 되고요. 직급 및 책임에 따라서 볼 수 있는 데이터 범위가 달라진다고 할 수 있어요.

일 잘하는 신입/인턴의 특징은?

뭐든지 호기심을 갖고 허투루 넘기지 않는 게 좋아요. 회사에서 본인 일에 집중하는 것도 기본이지만, 전반적으로 회사가 돌아가는 상황에 관심을 가지고 다른 팀에서 어떤 이벤트를 준비하는지 관심을 가지면 어떻게든 연결이 되더라고요. 그리고 다른 사람의 입장에서 생각하는 것도 좋아요. 요청한 데이터 외에 '다른 것도 더 필요하지 않을까?'하고 생각하다 보면 더 나은 결과물이 나오거든요. '이거 신경 쓰이는데', 싶은 건 꼭 짚고 넘어가야 실수가 없습니다.

사실 그렇게 하려면 업무를 전달받는 방식도 중요한 것 같아요. 일을 줄 때도 '우리가 A를 하는 이유는 A가 우리 서비스에 이렇게 도움이 되기 때문이다.'라고 알려주면, 듣는 사람 입장에서도 이 방법 말고도 더 좋은 방법을 생각해 볼 수 있는 여지가 생기거든요. 업무 하나를 끝내는 거 이상으로 문제 상황을 해결할 수 있도록 문제가 뭔지 잘 공유하는 게 중요해요. 저희 팀장님한테 배운 건데, 피드백을 줄 때도 어느 정도 팀원이 자율을 발휘할 수 있도록 열어놓으려고 노력하는 편입니다.

연차별로 퇴근 후 어떻게 시간을 보내셨나요?

요리를 좋아해서 저녁 한 끼라도 요리를 해 먹거나, 책을 읽습니다. 작년에 e북 리더기를 추천받아 사용하기 시작했는데 꽤 잘 쓰고 있어요. 최근에는 헤이조이스에서 온라인 강의를 듣거나, 글쓰기 모임을 하면서 스스로 기록을 남기고 있구요. 요가나 러닝 등 다양한 운동도 시도해봤네요. 사실 1-2년 차에는 퇴근 후에도 업무를 잊지 못하고 계속 생각했었어요. 업무를 집으로 가져가서 하는 일도 많았죠. 지금도 일에 대한 생각은 변함없지만 더 오래 일할 수 있는 체력과 다양한 경험을 쌓고, 새로운 사람들을 알아가려 시도하는 중입니다. 직무 관련 트렌드도 공부하고요.

커리어를 고민하는 데이터 분석가 지망생들에게 한마디 부탁드립니다.

저는 우연히 좋은 기회를 만났고, 좋은 기회를 함께 키워줄 수 있는 사람들을 만나서 여기까지 온 것 같아요. 지금 커리어를 고민하시는 분들은 저보다 더 많은 것을 고민하고 배우셨을테니 더 잘하실 수 있을 거라 생각합니다. 저도, 저와 함께하는 팀원도 비전공자예요. 하지만 데이터 관련해서 공부도 하고, 분석도 시도하면서 영역을 넓혀가고 있는 거죠. 그러니까 비전공자든 전공자든 상관하지 마세요. 자기가 정말 해보고 싶은 분야라면, 지원을 하고 열의를 보이세요. 지금 당장 바로 데이터 분석가가 되지 못할 수도 있어요. 하지만 관련 있는 업무부터 차근차근 시작하다 보면 기회가 열릴 거예요.

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