커리어 고민

학부 때 막 붐이 일어난 빅데이터 이야기를 많이 들었었고 경영학과 함께 데이터 및 컴퓨터 공학에 대한 리터러시를 쌓기 위한 트랙의 전공을 공부했었다. 실제로 업무에서 활용하기도 했는데, 깊이에 있어서는 좀 아쉬움이 있다. 

 

그리고, 데이터 서버 관리라던지 아니면 분석 모델링 같이 심도있게 데이터를 학문적으로 깊이있게 공부하지 않았기 때문에 시티즌 데이터 애널리스트 정도로, 마케팅이나 시장조사, 세일즈 운영 등의 분야에서 파이썬이나 루커, 파워비아이 등등을 활용했었다. 확실히 시각화가 눈에 잘 들어오는 면이 있다. 

 

여기에 더해서, 데이터의 규모나 종류 그리고 분석 스킬셋을 좀 더 활용하고 업그레이드하고 싶다는 바람이 있다. 실제로 데이터 분석이 비즈니스 환경에서 인사이트가 있고 활용도가 있으려면 무엇이 필요한가? 툴도 툴이지만 데이터가 모이고, 활용을 위해 분석되고, 또 그것이 의사결정에 참고자료가 되는 환경이 필요하다. 기술 스택도 쌓아야겠지만 그것과 별개로 비즈니스에 대한 이해도도 필수적이라는 생각이 든다. 그것은 1-2년 하루아침에 되는 것이 아니라 좀 더 중장기적인 경험이 뒷받침 되어야 가능한 것이라 생각한다. 아무튼 학부와 교환학생을 하면서 배운 것들이 좋은 자양분이 된 것임에는 틀림이 없는데, 앞으로도 꾸준히 배우고 발전하는 기회가 있었으면 좋겠다. 현업에 있어서는 아직 확실하게 활용하지 못한 것 같아서 아쉽다. 

 

1. 어떠한 직무가 적합한가?

시티즌 데이터 분석가 vs 비즈니스 데이터 분석가 vs 데이터 분석가/과학자

시티즌 데이터 분석가 (세일즈와 손익 본직무 + 데이터 활용) -> 비즈니스 데이터 분석가 + 석사 공부 병행/ 프로젝트 병행 -> 데이터 분석가/과학자 

 

현재로서는 이러한 과정이 현실적이라 보인다. 

 

2. 어떠한 데이터 환경이 적합한가?

실질적 매출이 일정 규모 이상 지속적으로 일어나야 하고 

고객이 다양해야 한다 

지역도 국내에 한정적이어서는 안되고 다양해야 하는데, 특히 북미 시장에 관심이 많다. 

매출의 분석 의미가 있어야 한다 -> '분석'을 통해서 인사이트가 될 수 있어야 한다. 예를 들어, 제품군이 매우 단순하고 매출이 1년에 몇 번 일어나지 않는 경우에는 데이터 분석까지는 의미가 없을 수 있기 때문. Pricing의 변화에 따른 매출 구조라든가 그런 부분에 대한 분석이 의미가 있었으면 한다. 

 

3. 어떠한 산업군이라면 흥미와 적성과 재능을 발휘할 수 있는가?

우선 테크놀로지 분야, 소프트웨어 산업 및 특히 인공지능쪽이라면 흥미가 있다. 

 

4. 회사의 규모는 클 필요는 없다. 작은 경우 매출이 일어나는가 성장 가능성이 있는가를 반드시 확인해야하며 조직의 구성과 동료들을 확인할 필요도 있겠다.