데이터 분석 오픈챗방 이야기

불타는 금요일 밤, 그냥 잠들기는 심심하고 사회적 거리두기를 생각하면 밖에 나가기도 주저되고, 일주일 내내 데이터 분석가로서 쌓인 애환과 씁쓸함을 누군가와 나누고 싶어서 카카오톡 오픈챗방을 열었습니다.

톡방은 이제 닫았지만, 히스토리에 그냥 묻기 아까운 내용이라 첫날 나눈 대화를 간단하게 요약 했습니다. 대화에 조인하지 않으신 분들께도 도움이 되었으면 합니다.

첫날 오픈챗방 조인 멤버들:

방장, 컬리분석가(데이터 농장), 기술교육기획자A, D, 데이터노동자, 000, 꼬북칩 등

– 별명 위주로 적었습니다. 실명 공개 원하시는 분은 알려주세요.

– 본문의 내용은  카카오톡 오픈채팅 대화 내용을 기준으로 제가 정리한 내용이라, 원래 말씀 하신 분의 입장과 다르게 정리되었을 수 있습니다. 수정이나 삭제를 원하실 경우 연락 주세요.

talk#1 데이터 분석팀을 힘들게 하는 상황들:

데이터 분석을 빙자한 추출 요청이 너무 많다.

직접 할 수 있게 알려줘도 해보지 않고 요청한다.

추출 위주이고 분석을 하고자 했으나 그렇지 못할 때 힘들다.

열심히 해서 결과가 좋으면, 아 그럼그렇지! 하고 쓱 넘어갈 때 기운이 빠진다.

우리 회사만 이럴까요?

-> 일단 토닥토닥

-> 여러 회사들 이야기 들어보면 온도차이는 있지만 대체로 비슷

-> 데이터 분석 업무를 하는 한 위의 상황을 완전히 벗어나기는 힘들다

-> 데이터 추출 파트를 따로 만들고, 추출 + 시각화 + 컨설팅으로 묶어서 업무 단위 구분하는 회사도 있다. (이 직군을 하고 싶어 하는 사람도 있나요? 적성이 이 쪽인 분들도 있었음, 캐리어로 만들만한 영역이기도 함)

talk#2 데이터 분석 역량이 보편화 되고 있다:

데이터 분석 역량은 점점 보편화 되어감/조직에서 분석가를 기대하는 것이 아니라 각 개인에게 분석역량을 기대하는 것 같다

예를 들어 마케팅팀 안에도 분석역할을 하는 사람이 있을 수 있고, 영업팀 안에도 있을 수 있다. 이 분들과 데이터 분석팀의 차이는 무엇이지? 

다양한 직군에 필요한 데이터 분석 역량의 최적점을 찾는 고민 중

보편적인 데이터 분석 역량이라고 하면, 데이터 리터러시라고 표현할 수 있는 시대가 되었다.

비전문가라고 해도 기초적인 수준의 데이터 리터러시는 필요한 시대가 되었고 외국어 역량 레벨 처럼 데이터 리터러시 레벨을 쭉 잡아놓고, 몇 레벨 이상 부터는 데이터 분석 업무 가능.. 이런 디자인도 생각해볼만 하다.

talk#3 분석가에 대한 시장의 기대가 변하고 있다: 

데이터 분석가에게 요구되는 스킬은 점점 넓어지고 뾰족해지는 느낌이다.

분석 기술 스킬에 대한 숙련도를 넘어서서 실험설계와 같이 문제를 찾고 설정하는 역량을 더 기대한다는 느낌도 받는다.

데이터 분석가도 문제를 잘 푸는 사람인지, 문제를 찾는 것부터 잘 하는 사람인지에 따라 준비할 스킬셋이 달라진다.

우리나라 회사들도 분석가라는 업무 집단에 대한 경험과 이해가 쌓였다는 뜻이기도 하겠다.

분석가들에게도 보다 의미있고 실질적인 결과를 만들어 낼 수 있는 기회가 되겠다.

데이터 분석 중 시스템으로 처리 할 수 있는 부분이 늘어나는 것도 이런 변화에 영향을 주었겠다.

데이터 분석가는 적은 수로 굉장히 많은 업무를 해내는 직종이 되지 않을까?

talk#4 신입 분석가의 채용은 점점 어려워진다: 

데이터 분석가가 주목받는 직군이긴 하지만, 학생들이 데이터 분석가 직무를 타겟 한다고 하면 조심스러움

데이터 분석가 신입 채용이 훨씬 어려워지는 분위기

신입 분석가의 경우 이러한 시장의 변화를 감지하지 못하고 선배들이 해온대로 기술적 역량에 집중해도 채용에서 선발되지 않는 현상도 보인다. 

늦은 시간임에도 불구하고 찾아주셔서 재밌는 이야기를 나눴습니다. 분석가들끼리 공감하는 이야기들도 많았고, 우리를 둘러싼 시장의 긍정적인 변화에 대해서도 대화를 나눴습니다. 서로 토닥토닥 하면서 이야기 나누다 보니 기운도 많이 났고 좋은 정보도 얻을 수 있었습니다. 오픈챗방 열기 잘 했다는 생각이 들었습니다.

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