최소 5천만원 아낄 수 있는 Amplitude Scholarship이 있다고? + Personal Insight✨

Amplitude Scholarship 받는 법 소개 

데이터 분석가 혹은 PM이라면 유저 행동 분석을 위해 흔히 GA나 Amplitude 중에 하나를 선택하게 됩니다. 

Starter Plan은 무료로 쓸 수 있지만, 다양한 기능들이 제한됩니다. ( Anomaly Detection, 일부 Cohort, 다양한 템플릿, MTU 등의 다양한 가용 데이터 용량 제한 등)

또한 회사의 규모에 비해 회원수, 활성 유저수가 많은 경우에 돈을 지불해야 하는데요. 

제가 4개월 전에 문의했을 때 최소 5천만원부터 Growth레벨은 시작했습니다.. ㅎㅎ 

하지만 Early Stage Level의 스타트업을 위해 앰플리튜드에서는 장학금을 부여하고 있는데요!

저는 최근에 우연히 알게 되었습니다.

• 현재까지 투자 받은 금액이 약 60억 원 미만이라면
• 회사 인원이 20명 이하라면 

신청 링크 로 Growh Plan (최소 5천만원 상당) 을 1년 동안 무료로 이용할 수 있습니다!

Scholarship Program for Startups | One Year of Amplitude for Free | | Amplitude

현재 유료 플랜은 다음과 같습니다. 밑에 장학금 설명이 있죠?

- 현재 GA 등을 쓰면저 데이터 분석 기능에 한계를 느끼지만 비용 등에 부담을 느끼고 있는 Early Stage 스타트업에게는 희소식일 것 같습니다. 

- 앰플리튜드는 우선 한국에 지사가 없고, 가장 가까운 지사가 도쿄에 있기 때문에 비즈니스 메일을 보내도 아주 느리게 오는 편인데요. 이 절차는 아주 간단하게 진행됩니다. 

- 유튜브 프리미엄 무료 체험, 넷플릭스 무려 체험 기간 정도라고 생각하면 됩니다. 하지만 이 두 예시와는 달리 1년 동안이나 사용한다면 자신의 데이터를 담보 잡히는 (?) 상황이 되기 때문에 한번 들어 서는 순간 다른 플랫폼으로 이동하기는 상당히 어려울 수 있다는 점을 주의해야 합니다. 

해당 플랜을 쓰면 Anomaly + Forecast 기능을 드디어 쓸 수 있게 되는데요!  

실제 데이터 차트 왼쪽 위에 보면 해당 버튼을 누를 수 있습니다. 

그리고 왼쪽 사진에서 볼 수 있듯이 해당 버튼을 클릭해서 신뢰 수준과 측정 기간 등을 선택할 수 있습니다. Forecast도 진행할 수 있구요.

이상값 + 예측: 데이터에서 이상값 찾아내기 [앰플리튜드 공식 문서]에서 더 자세하게 해당 기능을 익힐 수 있습니다. 

 

저는 이 기능을 쓰지 못할 때, 어떻게든 가용한 raw data를 추출해서 python으로 신뢰 수준을 조정하려고 했는데요. 앰플리튜드는 무료로 쓰게 해주는 대신 고객별 raw data는 제공해주지 않아서, 분석 요청에 있어 한계에 마주할 수밖에 없습니다. 그리고 "이 분석을 하려면 돈을 내세요!"의 상황을 마주하게 만들죠. 

 

 

 

 

그런데 이 과정에서 이런 생각이 들었습니다.  

음... 내 일자리 괜찮아? 😂

익히 알려진 사실이지만, 점점 데이터 분석은 엑셀처럼 모두가 쓸 수 있는 하나의 문법처럼 될 것이고, 이것은 점점 자동화되어 대시보드 등으로 클릭 몇 번으로 가능하게 단순화될 것입니다. 그리고 위 사례에서 볼 수 있듯이 우리는 이미 그 상황에 처해있죠. 뭐 사실 ChatGPT의 등장으로 개발자 및 AI 엔지니어, 데이터 분석가들이 위협감을 느낀 지는 이미 오래되었죠. 제가 데이터 분석가로 취업한 순간부터 이미 이 부분은 Well-Known 케이스였고, AI로 대체되지 않을 직업을 찾는 것부터가 어려웠습니다. 그래서, "데이터 분석이 사칙연산처럼 당연한 것이 된다면, 그것은 그만큼 모든 비즈니스에서 더 중요해질 것이고, 그걸 직업으로 삼으면서 데이터를 읽고 쓰고 활용하는 리터러시를 확실히 강점으로 가져가자"라고 생각했습니다. 하지만 여전히 생각이 많아졌습니다.

 

그럼 나는 어떤 능력을 중점적으로 길러야 할까? 

 

"AI에게 정확하게 내가 원하는 것을 설명하고 얻어 내는 능력"

reference 오늘 본 재미있는 릴스 

- 번역 

"언제 개발자들은 로봇에게 대체될까?"

"음, 그러려면 클라이언트가 정확하게 그들이 원하는 것을 설명해야 해, 우리는 안전해" 🤣

• 본인 생각 : 음.. 그럼 그 gap이 있는 사람들이 자신이 원하는 걸 더 정확하게 설명할 수 있도록 선택지를 준다던가 쉬운 말로 바꿔서 선택하게 한다던가 하는 방식의 아이템을 만들면 되는 것 아닌가..? (누군가가 하고 있을 것 같다) 
• But,,, 본인의 경험에 따르면.. 일을 시키는 대부분의 사람들은 무언가를 요청할 때 자신이 무엇을 원하는지 잘 모른다. 때문에 여기에 데이터 분석가가 문제 정의 능력을 갖춰야 하는 이유가 있다고 생각한다. feat. 뭣이 중헌데! 

feat. 문제 정의 능력 

우리가 현실에서 마주하는 문제들은 대부분 얽히고설킨 복잡한 문제이다. 딱 한 문장으로 명확하게 말하기는 힘들다. 

그리고 많은 회사에서 데이터 분석가를 3년 차 이상으로 찾는 이유가

 

레퍼런스 없는 문제를, 과거의 경험을 기반으로, 전략적으로 해결하는 능력에 있다고 본인은 본다.

글쓴이는 이제 갓 10개월 차 데이터 분석가이지만, 스타트업에서 일하고 있다 보니 신입의 역량을 벗어나는 일을 직무 특성상 많이 해야 할 때가 있다. 특히 사용하는 데이터 분석 툴이 회사마다, 년도에 따라 계속 변하고, 회사의 데이터를 포함한 내용은 민감한 정보이기 때문에 가끔 회사 블로그 등에 올라오는 것이 아니면 문제 상황에서 어떻게 해결해야 하는지 알 수가 없다. 그때 기술한 것 외에는

1) 데이터 분석가 커뮤니티에 익명으로 물어보는 법

2) 아는 시니어 데이터 분석가에게 여쭤 보는 법

3) 강의를 찾아보는 법 

4) 해당 플랫폼 기술팀에게 문의하기 

등이 있다. 사실 이것도 많이 힘들긴 하다. 그래서 이러한 직접 경험이 3년 정도 있는 시니어 데이터 분석가가 나타나서 뭐든지 척척 해결해 주면 회사 입장에서는 베스트긴 할 테다. 

 

그러면 주니어인 우리는 어떻게 할까? 열심히 회사에서 직접 경험의 폭을 넓히고 + 간접 경험 쌓기! 

요즘 막힐 때마다 성윤 님의 10년간의 경험을 집대성하신 'Data for PM - PM을 위한 데이터 분석, 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석)' 강의를 참고하고 있는데, 너무 좋다!