[메타코드] 데이터 분석가 커리어 특강

너무나도 감사드리게도 메타코드에서 데이터 분석가를 위한 좋은 강연들을 많이 열어주십니다. 덕분에 가보지 못한 회사나 다른 조직문화를 가진 회사들의 이야기를 들으며 나에게 맞는 회사를 생각해보기도 하고 다른 데이터 분석가들은 어떻게 커리어를 쌓아가고 어떤 문제를 어떻게 풀어나가는지 경험을 들을 수 있어서 너무 좋습니다. 

 

이번에 포스팅하는 강연은 '네이버/쿠팡 Data Analyst 시니어 현직자 커리어 특강'입니다. 강연자가 스타트업이나 컨설팅, 대기업을 모두 경험해보신 분이라 회사의 규모에 따라 다른 데이터 분석가의 업무를 비교해서 들을 수 있었고 내가 지원하는 회사의 규모에 맞게 준비할 수 있어서 유용했던 시간이었습니다.

 

회사마다 데이터 분석가들의 업무는 다양하지만, 공통된 업무는 존재한다.

1. 지표로써 현상을 이해하기 : 주요 지표를 확인하고 대시보드를 통해 항상 쉽게 만들어 놓기 

2. 지표로써 원인을 파악하기 : 대시보드를 통해 확인한 왜 지표가 변했는지, 왜 떨어지고 왜 올랐는지, 그리고 그것을 개선하기 위해 어떻게 해야하는지 분석하기

 

데이터 리터러시

1. 요구사항을 구두 또는 메시지로 받는다. 요건을 정리해서 확인을 받는다 

2. 요구 사항에 적합한 숫자를 추출하고, 이를 해석한다.

3. 해것한 숫자를 다시 보고서로 정리해서 전달한다. 추가하거나 수정할 피드백을 받아서 보고서 개선.

 

회사가 초기 단계일 때. (저의 전 회사는 해당 업종에서 큰 회사이지만, 데이터 활용 단계에서는 처음 생겼을 정도로 아주 초기 단계였다.)

1. 데이터 수집 (주)	2. 지표 추출 및 자동화	3. 분석 및 리포팅
- 데이터 수집 방식 (로깅/3rd party tool) - 수집한 데이터의 의미 파악 - 정합성 체크 - 데이터 수집 파이프라인	- 필수 지표 정의 (비즈니스 직군과 협업 필수)  - 지표 추출 및 추출 파이프라인 자동화 - 대시보드 제작/관리 - PR/IR 자료 추출	- 경영진/구성원의 요구 사항에 맞는 분석 및 리포팅

 

안정기/성숙기일 때

데이터 수집 with DE	지표 추출 및 자동화  (주)	분석 및 리포팅  (주)	전사 데이터 관련 교육	실험 계획 및 분석
- 데이터 수집 방식 (로깅/3rd party tool) - 수집한 데이터의 의미 파악 - 정합성 체크 - 데이터 수집 파이프라인	- 필수 지표 정의 (비즈니스 직군과 협업 필수)  - 지표 추출 및 추출 파이프라인 자동화 - 대시보드 제작/관리 - PR/IR 자료 추출	- 경영진/구성원의 요구 사항에 맞는 분석 및 리포팅	- SQL - 기초 통계 - Data Literacy	- 실험 설계 - 사전 / 사후 분석 - 통계적 유의미성 검토

 

Q. 자주 나오는 질문

입사를 하게 되면 어떤 데이터 분석을 하고 싶나요?

해당 프로젝트에 시간이 더 있었다면 어떤 분석을 하고 싶나?

완성도 높은 분석을 위해서는 어떤 데이터가 더 필요하다고 생각하고 그 이유는 무엇인가?

 

 

 

참고 자료 : 메타코드, 네이버/쿠팡 Data Analyst 시니어 현직자 커리어 특강

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