뭐해먹고 살까

나는 구체적인 커리어 패스가 없다.

나는 구체적인 커리어 패스가 없다. 데이터 관련한 일이면 다 재미있게 할 수 있을 것 같다.(그리고 계획을 세운다고 해서 계획대로 될 것 같지도 않다. 무계획으로 눈 앞에 주어진 일만 열심히 하는 타입이다). 물론 약간 불안함은 있다.(아니 설레임에 가깝다) 앞으로 5년 후 10년 후에 뭐해 먹고 살고 있을까. 그 무엇을 위해 지금 잘하고 있는 걸까. 이런 막연한 불안함을 주변에 토로했더니 영상을 하나 추천받았다. 데이터 직군에 관한 전반적인 이해를 돕는 영상이다. 이미 아는 내용일 것 같아서 안보려고 했는데 무심코 봐버렸다. 맨 아래 간단히 정리해두었다. 

 

쓰다보니 역시 얼추 알고 있는 내용이었다. 내용과 별개로 새삼 참 많은 일을 경험했구나하는 생각이 들었다. (DS, DE를 제외하곤 BA, CRM, PFM를 거쳐 PA를 하고 있으니 말이다. 실은 분석에 필요한 데이터는 파이프라인을 구축해서 ETL도 직접하니 엔지니어링도 한다) 동시에 다 하나같이 재미있었고 막상해보니 별거 아니었다는 생각이 들었다. 뭣도 모르고 DS를 꿈꾸던 취준생때가 생각이 났다. 분석가라 함은 DS만 있는 줄 알고 "대학원을 가야하나 취준을 더 길게 해야하나 나는 아직 많이 부족한데 모르고 취업했다가 쪽만 팔리는 거 아닌가" 잔뜩 겁에 질려있었다. 데이터로 할 수 있는 재밌고 다양한 직무가 있는데 그 때 알았으면 좋았을 걸 싶다. (뭐 역사에 만약은 없으니까 이정도로 하고) 

 

아직도 데이터 관련해서 경험하지 못한 일들이 많고 그게 다행히도 기다려진다. 변화를 두려워하는 내가 일에서 만큼은 변화를 추구하는게 나도 신기하다. 언제까지 갈진 모르지만 뭐 일단 많이 흡수해야할 시기라고 생각한다. 아마 올해가 지나면 흡수한 걸 토대로 날카로워져야할 시기가 오지 않을까 싶다. 그때까진 뭐해먹고 살지는 적당히 고민하련다. 아 뭐 그리고 뭐든 해먹고 살 순 있을 것 같다. 그동안 좋은 동료, 좋은 리더들을 만나 배운 정말 값진 능력이 하나 있다면, 그것은 어떤 하드 스킬보다 단단한 소프트 스킬이었고 바로 문제 해결 능력과 전략적 사고였다. 모든 일에 적용할 수 있고 하고 안하고에 따라 결과가 확연히 달라지는 스킬이라고 생각한다. 관련해서는 자세히 다룰 시간이 있을까? 있을 것이다. 

 

# 트렌드

1) 알파고 등장 이후 데이터 직군 채용 활발해졌고 점점 데이터 민주화, 리터러시 능력을 중요하게 생각하는 기조

2) 심지어 중앙화된 데이터 조직에서 팀마다 데이터 분석가를 두는 트렌드

3) 웹앱상의 서비스가 증가함에 따라 AI, 데이터 분석 뿐만아니라 엔지니어 역할도 점점 넓어짐

 

# 데이터 활용

1) 크게 제품/사업/마케팅/예측모델 등에 데이터가 활용됨

2) 분야마다 제품은 PA, 사업은 BA, 마케팅은 퍼포먼스/CRM마케터, 예측모델은 DS로 분류할 수 있음

 

PA는 앱웹 서비스에서 발생하는 유저 행동 로그 데이터를 분석하고 퍼널/코호트 분석, A/B 테스트, UX 관점의 데이터 파악, PM과 협업 잦음. BA는 비즈니스 상황 파악에 주력한다. (ex, 비용과 매출은 어떠한가). 퍼포먼스마케터/CRM마케터의 경우, PFM는 유입을 늘리기 위한 전략 고민, CRM은 리텐션 관리, 고객 멤버쉽 또는 맞춤형 Push 메시지 발송 및 고도화와 같은 일을 수행한다. 예측 모델에서는 DS 또는 ML엔지니어가 있고 DS는 주로 논문을 출판하거나 모델을 개발한다. ML엔지니어는 DS가 만든 모델을 서비스에 적용, 대용량 트래픽을 견딜 수 있도록 개발적 요소를 제공하는 일을 수행한다.

 

해외에는 Analytics Engineer 직군도 많이 뽑는다. 세상 처음 듣는 직군인데 분석가와 엔지니어 사이에 있는 직군으로 데이터를 많은 사람들이 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 직군이라고 보면된다. ETL 파이프라인에서 ELT 파이프라인으로 변하면서 시작되었다고 한다. (쉽게 말해 기존에는 추출 후 가공하고 적재했다면, 흔히 말하는 빅데이터 시대가 도래하면서 크고 복잡한 데이터를 가공할 시간에 일단 쌓고보자!라는 트렌드로 바뀜. Data Lake도 그래서 나온 말이라고 함)

 

# 분석가로 일을 한다면 아마 아래 네가지 중 하나

PA, BA, DS, AE(Analytics Engineer) 물론 회사마다 직군을 달리 부르거나 역할이 고정되어 있지 않을 수도 있다. 타이틀에 집착할 필요는 없고 회사마다 직군에 따라 역할이 다르기때문에 JD를 잘 봐야한다. 커리어 패스도 마찬가지다. 데이터 관련한 모든 일이든 할 수 있다. (대체로 위 4개에서 섞이거나 PM, PO로 나아가게 된다)