연초에 계획했던 것들
- DA / DE 진로 결정
- 블로그 시작하기 (for 포트폴리오)
- 주 2회 이상 운동
- 독서 연 5권 이상
- 영화 or 드라마 or 다큐 감상 월 2회
- Balance 찾기
- 토요일 비워두기
- 등산 4번 이상, 여행 2번 이상
- 평냉 12곳 이상
- Youtube 줄이기
- 운전 배우기
DA / DE 진로 결정
하이퍼커넥트와 오늘의집에서 일하면서 DA 업무가 적성에 매우 잘 맞는다는 걸 확인할 수 있었다. 적성에 잘 맞는다 판단했던 이유는 다음과 같다.
1. "분석" 자체의 재미
의사결정에 활용되는지 여부와 상관없이, 분석에 포함되지만 약간의 노가다성이 수반되기 때문에 사람에 따라 호불호가 있는 task들도 개인적으로는 호에 가까웠다. (ex. 대시보드 생산, 인사이트 도출을 위한 분석 pipeline 구축, 데이터 전처리 등등) 이 재미는 커리어가 쌓이면서 당연히 무뎌지겠지만, 무수히 많은 삽질에도 지치지 않게 해준 원동력이었다.
2. 가장 꽃은 의사결정에 관여하는 일
일을 하는 데에 쾌감(aka 도파민)을 주는 가장 강력한 동인은 의사결정에 내 분석이 역할을 할 때이다. "데이터 분석을 잘한다"의 기준은 "실무에 활용되는 분석 결과를 얼마나 많이 도출했는가"로 삼을 수 있다고 혼자 잠정 결론을 내렸다. 사실 실무에 활용되는 분석을 한다는게 생각보다 쉬운 일도 아니고, 의사결정을 하는 데에 데이터가 유일한 표준이 아님을 몸으로도 경험할 수 있었다. 회사에서의 경험과 여러 데이터 업무 관련 아티클들을 읽으면서 "데이터 분석을 잘" 하기 위해 필요한 스킬들을 정리해봤다.
- 도메인 (or 프로덕트, 서비스)에 대한 (높은) 이해
- 전사 or 팀의 사업 방향성 (KPI가 무엇인지)
- 프로덕트의 구조 (UIUX, 운영, 히스토리)
- 맥락에 대한 이해
- 요청자가 왜 해당 데이터가 필요한지?
- 실무자들이 일하는 방식
- => 요청자의 KPI는 무엇인지?
- 실무에 바로 활용되기 위해서는, 분석가는 2지 선다로 결과를 정리해야 한다 (A 아니면 B를 하세요)
- Funnel Framework에 대한 이해
- 모든 것은 Funnel 이다
- 분석가는 선행지표와 후행지표 사이의 관계를 밝히는 것이고,
- 나아가 인과관계를 찾는 걸 추구해야 한다.
정리하면, 하드스킬적인 것보다, 커뮤니케이션 능력과 분석을 구조화하는 소프트 스킬이 데이터 분석가에게는 필수적으로 요구되는 듯 하다. 하지만 이 스킬들을 모두 갖췄다고 해도, 팀이 데이터 분석을 활용한 의사결정에 니즈가 없다면, 모두 무용지물이기 때문에 결국 팀이 Data Literacy를 얼마나 갖추고 있는지도 데이터 분석가로서 임팩트를 내는데 중요한 것 같다.
3. 찍먹치고는 꽤 딥하게 요구되는 엔지니어링 능력
하이퍼커넥트와 오늘의집 모두 DA가 직접 마트 테이블을 제작하기 때문에 Airflow 활용법은 필수고, 데이터 정합성 해결을 위해 BE, FE 개발자들과의 커뮤니케이션도 꽤 빈번하게 발생한다. 일하다 보니 필요에 의해 Airflow Operator를 직접 제작하거나, Variables 관리, 나아가 다른 분석가들 로컬 개발 환경 구축을 돕는 일도 했었는데, 이런 찍먹 엔지니어링 경험들이 모두 재밌고 보람찼다. 스타트업 특성상 R&R이 다소 모호한 영역이 많고 데이터 분야는 아직 특히, 더 그런 것 같아 다양한 경험을 해 볼 수 있는 현재 포지션도 나름 만족스럽다.
Growth Hackers 졸업기수들과 진행한 Data Engineering 스터디도 (아직 진행 중이긴 하지만) 정말 소중한 기회였다. 공부 중인 내용들은 여기에 정리 중이니, 공부가 마무리되는 대로 따로 정리하기로 하고... DE가 되는데 지금 추가로 필요한 스킬 내지 경험들을 다음과 같다.
1. 현업에서의 ETL (or ELT) 경험
- API로 끌어오는 데이터로 진행하는 실습은 분명 한계가 있다.
- 기남님이 좋은 커리큘럼을 구성해주셨지만, 다루는 데이터로 구축하는 pipeline 자체가 투머치 오버 스펙이다.
- 가장 좋은 건 지금 다니는 회사 데이터로 실습해 보는 건데, Airflow 환경을 만들기는 여의치 않고...
2. 개발 경험 (FE, BE 데이터의 life cycle 체험하기)
- 모든 분석 데이터의 원천은 서비스 운영에 필요한 데이터들이기 때문에, 이 데이터들이 어떻게 생성되는지를 이해해야 한다.
- FE에서 로깅 이벤트를 어떻게 심는지, BE에서 테이블이 어떤 구조로 설계되는지 등을 이해하면 분석 데이터 퀄리티를 유지하기 위해 어떤 작업이 필요한지 더 앞단에서 이해할 수 있을 것이다.
3. Data Warehouse 이론
- Data Warehouse, Data Vault 등 DB를 관리하기 위한 스키마 이론이 많이 있음을 지난번 사내 DE분과 티타임하면서 새로 알게 되었다.
- 지식이 전무한 (학부 Database 수업에서 가르치나..? 이론적으로 깊지는 않았던 것으로 기억한다) 영역이기 때문에, DE 실무를 한다면 반드시 학습해야 할 내용일 것이다.
- 예전에 어디서 읽은 자료로, 이론을 몰라도 엔지니어가 될 수 있지만, 회사가 돈을 벌게 하거나, 크게 아끼는 데에는 이론을 모르고는 절대 안된다가 있었는데, 효율적인 엔지니어가 되려면 주요 이론들은 반드시 섭렵해야 한다.
그렇다면, DA를 할꺼냐 DE를 할꺼냐...
사실 지금 DA로서의 업무가 크게 불만은 아니지만,
22년 동안의 경험 상으로는
인프라 구축하는 일이 (연차 상관 없이) 회사에 큰 임팩트를 낼 수 있는 것 같다. (그래서 연봉도 더 높은 것이고. 애초에 채용 시장에 DE가 매우 희소하다고 하니...)
따라서 23년에는 (당장 직무 전환이 목적이 아니더라도) 엔지니어링에 대한 공부를 더 많이 할 것이다. 어느 곳에 가건, 실무자들이 Data를 활용해 의사결정 할 수 있는 환경을 뚝딱 만들어낼 수 있는 Data Full Stack이 되는 것을 커리어 End Goal로 삼은 만큼, 필요한 공부가 아직 무궁무진하다.
그리고 아직 DA로서 지금 회사에서도 마일스톤을 찍을 것들이 많기 때문에, 차례차례 stage를 부러뜨려나가면서 더 고민해보자.
블로그 시작하기
시작이 반인데, 드디어 블로그를 시작했다. 업로드 빈도가 민망할 정도긴 하지만, 23년에도 당장 큰 부담 안 느끼고, 필요한 내용들을 틈틈히 적을 예정이다. 올해도 사내 DA분들과 인과추론 스터디를 진행하기로 한 만큼, 복습과 아카이빙 용도로 블로그를 잘 써야겠다. 화려함보다는 꾸준함이 포트폴리오에도 좋은 무기가 될 것이라고 믿는다.
주 2회 이상 운동
올해 가장 슬픈(?) 점은 헬스에 대한 흥미가 크게 떨어졌다는 것이다. 근육과 근력 증가가 정체되면서 동기부여가 크게 떨여졌다. 23년에는 PT를 등록하거나 새로운 운동(크로스핏? 수영?)을 시작해서 새로운 자극으로 운동에 대한 동기부여를 다시 찾자.
독서 연 5권 이상
잠정적인 목표는 한 달에 한 권 읽기였는데, 지금 회사 입사 하면서 크게 깨졌다. 꾸준하지 못했던 가장 큰 이유는 캐주얼하게 읽기에는 무거운 책들만 골랐다는 점이다. 자기계발 or 데이터 관련 서적 비율을 크게 줄이고, 글이 유려한 소설류의 책들로 독서 자체를 즐길 수 있게 해야겠다.
영화 or 드라마 or 다큐 감상 월 2회
올해 두번째로 슬픈 점 중 다른 하나가 낭만을 잃은 것 아닐까. 문화생활을 거의 안했다. 영화는 거의 몇 편 안보고 유튜브 알고리즘에 물려 흘러간 휴식시간이 너무 많다. 내가 통제하는 휴식을 즐기기 위해서는, 한 달에 적어도 한 편은 영화를 보고 감상을 짧게 남기는 습관을 가지려 한다.
Balance 찾기
올해 드디어 운전을 시작했다. 뚜벅이를 벗어나 이제 공간의 제약이 없이 다닐 수 있다는게 큰 수확이고, 앞으로도 종종 드라이브로 기분전환을 해야겠다.
다른 내용은 전혀 지키지 못했는데, 23년에는 워라밸을 어느 정도 확보해야겠다. 지금 일하는 방식이 절대 지속 가능하지 않기 때문에, 번아웃이 오지 않고 롱런할 수 있는 전략으로, 소확행을 찾아서 꾸준히 진행해야겠다. 특히 올해는 요리를 꼭 배워서, 주변 사람들과 작은 파티를 종종 여는 걸 꼭 하고 싶다.
22년 회고를 기반으로 23년에 세운 목표
- 개발 공부 (BE, FE에서 Data Life Cycle 익히는 것을 목표로)
- 인과추론 공부 (블로그에 개념들 잘 아카이빙)
- 매달 책 1권씩 읽고, 간단한 소감 작성하기
- 새로운 운동 시작하기 (or PT 배우기)
- 분기별 1회 이상 요리 해보기
- 모든 목표들 분기별로 회고하기