"너는 DA니까,알아서 잘 할거야"라는 말을 듣는 사람들을 위한 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 리뷰

최근 몇 달간 카일스쿨(변성윤)님의 PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의를 통해 강의료 몇 배 이상의 값어치를 획득했기 때문에 이 강의가 왜 좋은지! 그리고 어떻게 듣고 활용했을 때 더 좋았는지를 공유하고자 한다. 
 
A가 스타트업의 첫 데이터 분석가로 입사했을 때 : 
1. 누군가 : " 데이터 분석가님이 하고 싶은 대로 해주세요! "  
2. A : 네... ( 저는 아직 신입이긴 한데.. 알아서 레퍼런스 잘 찾아봐야겠다...)
2-1. A: 으쌰으쌰 (열심히 뒤져봐도 없네..? 모..모임을 만들어서 물어봐야겠다.. 멘토님을 찾아야겠다..)
2-2. A: 데이터는 이렇고 Action Item은 이렇습니다! 
3. 누군가 : "오...! 너무 좋아요 XX팀 이대로 진행해주시구요. 앞으로도 이렇게 알아서 잘 진행해 주세요!!" 
4. A: "네? 네!!" (내가 하고 있는게 맞는 건가..? 이런 문제는 어떻게 해결하지..? 어디다 물어볼 곳이 없네 ㅠㅠ) 
 

출처 : 책 '데이터 과학자 원칙' 70p , 소름 돋도록 비슷한 우화

데이터 실무에 관련한 암묵지/형식지는 공개하기 민감한 정보인 경우가 많기 때문에 사내에 데이터 팀 등이 있지 않는 한 이럴 땐 어떻게 해야 하는지, 어떻게 하면 일을 더 잘할 수 있는지 알기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제에 봉착한 A와 같은 분들에게 꼭 필요한 강의라고 생각이 듭니다. (내돈내산) 
 

예상 독자

1. A와 비슷한 상황을 겪고 있는 DA/BA/PM 등 데이터 관련 재직자
2. 해당 강의를 들으려고 하는데 어떻게 활용해야 할지 모르겠는 사람
3. 해당 강의 구매를 고민하고 있는 사람
 
- 지인에게 진심으로 추천한 DM 

 

필자가 강의를 활용한 방법 

 
1. 텐션을 위해 스터디에 들어간다. (해당 강의 관련)
- 글또에서 진행한 pm을 위한 데이터리터러시 스터디 1기/2기 (예정)
- 1기에는 온라인 참여 밖에 하지 못했지만 본격적으로 2기에서는 오프라인에서 발제를 할 예정..!
: 함께 인증을 하고 use-case를 공유하는 것만으로도 강의 완주에 큰 도움이 된다..! 
 
2. 강의를 백과사전처럼 이용한다. 
해당 강의의 대부분 섹션에는 Intro와 카일 스토리를 다루는데요. 제 회사생활을 염탐하셨나 싶을 정도로 과거/현재에 겪었던 실무의 문제 상황들을 예시로 들고, 그 문제 상황을 해결할 수 있는 방법론들을 알려주시기 때문에 그 솔루션들을 현업에 바로 적용시킬 수 있었습니다. 예를 들어 이벤트 로그 설계를 하고 있는 중이라면 해당 강의를 듣다가 멈춰서 바로 Action 하고, 문제 정의가 필요한 시점이라면 문제 정의 섹션을 들으며 바로 Action 하는 거죠. 그래서 여타 강의에 비해 활용도가 매우 높은 강의라고 볼 수 있습니다. 
ex) 로직트리 작성 / Tracking plan 개편 등 ( 이 강의를 참고하여 만든 레포트와 자료들을 공개할 수 없어 매우 아쉽습니다...) 
 
3. 권력 편향으로 활용한다.
데이터 분석가는 어쨌든 사람을 설득해서 행동하도록 돕는 역할이 크다고 생각하는 입장에서, 저연차의 데이터 분석가의 말 한마디로는 설득력이나 신뢰도가 부족할 수 있다고 생각합니다. 여기에 제가 자주 사용하는 방법은 바로 권력 편향인데요...! 강의 내용을 들고 와서 10년 차 데이터 거버넌스 전문가님이 이렇게 말씀하셨다...! 이렇게 발표 자료 중간중간에 활용하여 큰 효과를 보기도 했습니다.
 
feat. 동기 유발 및 문제 제기를 카일 스토리 부분으로 해도 효과가 좋습니다. 
저희 지금 XX가 안되어있어요!라고 직접적으로 말하는 것보다,
예를 들어 강의 중 [카일 스토리] 문제 정의를 하지 않고 업무 했던 이야기를 인용하며 문제 정의의 필요성을 제기하고 시작하는 거죠. 사람 사는 것이 다 비슷하다고, 카일 스토리에 나온 사례가 우리가 지금 겪고 있는 문제임을 모두가 눈치채고 공감하기 때문에 우리 모두에게 관련된 이야기를 할 것이고 이러한 상황을 피하기 위해선 '문제 정의'부터 잘해야 한다 라는 동의를 자연스럽게 이끌어낼 수 있게 되는 것이죠. 비슷하게 작년에 데이터 리터러시에 관한 사내 발표를 할 때 유명한 직관만 믿고 까불었다가 망한 PM의 사연  아티클을 인용해 짭짤한 효과를 보았는데요. 그냥 "우리 데이터로 의사결정 합시다"라고 말하는 것보다 "여기도 이런 사연이 있대요~ 우리 데이터를 활용해 보면 어떨까요?"라고 하는 것이 당연 더 효과적이었던 거죠.
 
4. 카일스쿨님께서 운영하시는 강의 질문/상담 채널 (디스코드 / 인프런 게시판)을 적극적으로 활용한다...!
저는 정말 강의를 듣다가 궁금한 부분, 상담할 부분이 있으면 디스코드로 가 길게 질문을 남기곤 했는데요. 카일스쿨님께서 정말 정성스럽게 길게 답변을 주셔서 항상 감동을 받곤 했습니다. 그 어디서도 얻을 수 없는 경험에서 나오는 교훈들과 암묵지/형식지들을 잘 알려주셔서 큰 문제 상황에서 돌파구를 찾곤 했습니다. 그리고 70% 이상 수강한 분들에 한해서 선착순으로 45분 멘토링도 해주신다고 하니 안 할 이유가 없네요 ㅠㅠ (저도 곧 신청 예정) 정말 감사합니다....!!! (존경합니다)
 
5. 데이터리터러시 확산을 위해  Data for PM - PM을 위한 데이터 분석, 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) - 모두에게 공개된 자료를 사내에 공유한다. 
데이터로 의사결정을 한다는 것은 한 개인이 할 수 없는 것..! 모두가 조금씩 왜 저 데이터 분석가가 저렇게 말하는지, 이것을 강조하는지 조금씩 이해하게 된다면 (관심 있는 사람부터라도) 그 속도를 하루라도 앞 당길 수 있다는 것..! 
 
6. 강의 중 추천 레퍼런스를 적극 활용한다. 
이 강의는 카일스쿨님께서 몸소 겪고/얻으신 지혜와 지식들을 가히 집대성한 것이라고 해도 될만한 1000장 이상의 ppt로 이루어져 있기 때문에, 해당 해결책에 도움이 될 만한 책/아티클/플랫폼 들을 여러 가지 소개해주십니다. 이 부분들을 참고하면 강의의 효과는 몇 배로 증가될 수 있다는 점..! + 제공 tracking plan 템플릿, 체크리스트 등 포함 
 
 

마무리

이상.. 저는 지금 말고 나중에 들어야 더 도움이 될 것 같은 섹션을 제외하고는 다 수강하여 82% 정도를 수강 완료하였는데요!
강의 특성상 멍 때리고 가만히 듣고 있어서는 해당 강의의 진가를 잘 활용하지 못하겠다는 생각이 많이 들었습니다. 
그래서 부족하지만 제가 3달 정도 강의를 꾸준히 수강하면서 활용한 포인트와 느낀 점을 글에 담아 보았는데요..! 
저도 강의 스터디 2기에 참여하는 입장으로 앞으로 더 배울점만 가득한 것 같습니다.
 
 

그럼 읽어주셔서 감사하고, 강의 만들어주신 카일스쿨님께 다시 감사의 말씀드립니다!