데이터리안 6월 웨비나 '스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기' 필기

* [월간 데이터리안 웹 세미나 VOD] 2022년 6월 | 스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기 를 듣고

  일부를 기록한 내용입니다. 혹시 저작권에 문제가 된다면 알려주시면 감사하겠습니다. 

 

데이터 분석가는 보통 전사에 1~2명인 경우가 많다, 외로운 직업

- 우물 안 개구리가 되기 쉽다.

우물 안 개구리가 되지 않으려면?

"나만 이렇게 고민하고 생각하는 게 아니었네?", " 다른 사람들은 이런 문제에 이렇게 대처하고 있구나"

-> 이걸 느낄 수 있는 환경에 있어야 한다. 계속 노출시키기 (회사 안/ 회사 밖)

-> 이걸 위한 방법 

1) 사람들 앞에서 발표를 해본다 : 논리적 구조화, 청중의 피드백--> 해결책 & 공감 

 

2) 업계 사람들의 발표를 들어본다. 

• IT 업계 컨퍼런스
  1. 월간 데이터리안 세미나: https://www.datarian.io/webinar
  2. 데이터야 놀자: https://datayanolja.kr/
  3. 네이버 DEVIEW: https://deview.kr/2021
  4. 카카오 if Kakao: https://if.kakao.com/

3) 블로그에 글을 써본다.

    - 회사에서 배웠던 것들을 회고로 남기고 사람들에게 보여줌 , 코멘트와 피드백 도움이 많이 됨 

    - 이력서 말고 홍보할 수 있는 수단 

 

4) 커뮤니티를 찾아 사람들을 만나 이야기해본다.

 

질의응답 | 데이터 분석가 커리어 개발 

 

Q 데이터 분석가 1년차의 커리어에는 어디에 더 집중을 해야 할까요?

 

- 1년차 때에는 어디에 어떤 이슈가 생겼을 때 누구와 커뮤니케이션 해야할 지 아는 것 중요하다.                                         

  커뮤니케이션, 기반이 중요하다. 

- 1년차 때는 나에게 잘 맞는 것이 무엇인지 탐색해보는 것도 좋다. 

 

Q 데이터 분석가로서 어떤 업무를 진행하며 급성장했다고 느끼셨는지 궁금합니다. 

 

- 답답해서 주도적으로 지표 발굴, 개선 사항, 대표님에게 찾아가서 PO 역할 

- 현황이 이런데 이런 액션을 해야 하지 않을까요? 하고 찾아가서 제안하는 식으로 해볼 것 같다. 

  우선순위 변화, 지금 해야 하는 일, 관점의 변화 일으키기, 데이터 분석의 ROI를 알게 되었다. (7월 세미나)

- 이 지표가 이상한데 왤까, 뭐가 문제일까, 무엇과 연관된 걸까를 꾸준히 질문을 던지며 상황을 스스로 정리하는 게 중요

 

Q 분석가로서 어떤 역량과 기술을 무기 삼아 뾰족하게 다듬고 계신지 궁금합니다. 

 

- 나에게 문제 상황을 알려줘 라는 마인드보다 문제가 무엇일까? 먼저 생각해보기, 능동적인 분석가가 되기

  자신이 마지막에 그릴 그림만 알고 있으면 새로운 기술이나 툴을 습득하는 데에는 문제가 없다고 생각하는 편 

  바뀌는 것에 민감하지 않다 보니까 여러 가지를 쓸 수 있는 상태를 만든 것이 자신의 강점

 

- 분석가로서의 역할이나 역량의 한계를 스스로 단정/구분 짓지 않는 것이 중요하다. 분석만 하는 분석가는 액션을 직접 할

  수 있는 것도 아니고, 데이터만 봐서는 비즈니스 목표를 이해하는 것이 쉽지 않다. 그래서 데이터 분석을 할 때 도움이 될

  만한 액션이나 비지니스 이해에 도움이 될 만한 액션은 직접 다 해보고 있다. 다만 모든 일을 할 수는 없으니까 중심은 잘    잡고 있어야 한다. 그래서 무슨 일을 할 때 이게 데이터 분석에 어떤 도움이 될 수 있을지 생각을 하고 확장을 하는 편.

  그게 납득이 되는 일은 마케팅이든, 프로젝트 리딩이든 일단 해보는 것 같다. 

 

- 변하는 것과 변하지 않는 것을 구분하여 생각하는 것이 중요하다. 툴은 변하는 것, 반면에 문제를 정의하는 것, 해결방안

  을 고민하는 능력, 각 직군들의 언어를 배우고 이해하고 설득하는 능력 같은 것은 시간이 지난다고 해서 중요성이 떨어진

  는 게 아닌 것 같다. 우리가 일을 하는 한 항상 풀어야 하는 문제가 생기고 사람들과 함께 일해 야하기 때문. 

  따라서 어떤 툴 하나에 집착하는 것보다는 어떤 툴에든 적응하고, 사용하려는 융통성이 중요하고, 결국 그 툴로 어떤 것을 할지 고민하는 것이 실력 있는 분석가가 되는 길인 것 같다. 입문자: sql -> 구글 애널리틱스 

 

Q: 데이터 분석에는 논리가 가장 중요하다고 하는데요, 그 논리력을 키우기 위해서 어떤 방법을 있을까요? 

 

- 휴먼 러닝으로 배운다, 경험이 생기면 알게 된다. 

- 로지컬 씽킹 이라는 책 추천, 전 세미나 참고하면 좋을 듯

 

Q: 롤모델

 

- 없다가 전 회사 대표, 사람들을 끌고 가는 긍정적인 에너지, 사람들을 기분 좋게 해줌 

- 주변 사람들로 닮고 싶은 점을 찾는 것