데이터 휴먼 성장일지

사회생활 시작이 디지털 마케팅 쪽이었던 관계로 

엑셀 파일과 스프레드시트로 '데이터' 형태를 다룰 일은 많았습니다.

그리고 숫자 사이에서 헤매는 일이 나름 재미도 있었습니다.

다만 '데이터' 라고 하기에는 매우 작고 귀여운 내용들이었고 방법도 단순해서 

당시에는 제가 데이터를 다루는 거라고 생각하지는 않았습니다.

 

이후에 퍼포먼스 마케팅을 담당했던 전 회사 E에서 실제 DB 데이터를 접할 기회가 생겼고

그것을 잘 다루기 위한 SQL, Python 등을 배울 수 있는 좋은 기회도 잡았습니다.

처음에는 Null을 어떻게 읽는 지도 몰랐는데

몇 번 밤 새워가며 쿼리도 짜 보고 바쁜 CTO님을 붙잡고 질문해가며 코드도 짜 보고

실제로 업무에 적용해서 성과도 내 보면서 더 뿌듯한 시간을 보냈습니다.

 

그 후 데이터 분석가로 피봇한 첫 회사 C에서 새로운 것들을 배우게 되었는데,

당시에 제가 할 수 있는 건 SQL과 아주 약간의 파이썬, 태블로 시각화 뿐이었는데도 많은 동료들이
감사하게도 더 많은 것들을 알려 주려 하셨고 데이터 인프라에 대한 것까지 접할 수 있는 환경에서
사실 스스로 아는 게 많지 않아 대부분을 소화해 내지 못했던 것이 가장 아쉬웠습니다.

그렇게 '내가 무엇을 모르는 지 모르는 상태' 라는 것을 깨닫고 난 후에 

조금 더 큰 회사 Y로 이직하면서 다른 곳의 데이터 분석가들은 어떻게 일하는 지 보고 배우려 했습니다.

의외로 다른 데이터 분석가들과 일할 기회는 거의 없었지만,

데이터 환경 자체가 잘 구축되어 있다는 점에 굉장히 큰 감명을 받았고
그 환경을 잘 활용하기 위해 이것저것 공부하고 시도해 보면서 얻은 것이 많았습니다.

대용량의 Client Log 데이터를 다루는 요령도 배웠고,

스케줄링 툴을 사용해서 Summary Table ETL도 해 보고,

ML 패키지를 활용해 매출에 영향을 끼치는 Feature도 분석해 보고,

데이터 인프라를 통해 데이터 소비자에게 제공할 수 있는 여러 서비스가 있다는 것도 알 수 있었습니다.

 

그후 현 회사에 와서 점점이 찍혀 있던 지식들을 연결할 수 있는 기회를 얻었습니다.

누누히 언급했던 문제의 DE 덕분에 열받아서 직접 해 보면서 공부한 것도 있고(ㅋㅋ)

문제의 인물들이 사라진 공백을 메우기 위해 더 필사적으로 인프라, 엔지니어링에 대해 공부할 수 있었습니다.

엔지니어링 뿐만 아니라 기존에 하던 분석 업무도 계속하면서

특히 오리지널 도메인이었던 마케팅 기반으로 Multi Touch Attribution Model도 초기에 만들어 지금까지 활용하고 있고

Tableau 대시보드도 꾸준히 만들면서 녹슬지 않으려고 노력하고 있습니다 :)

 

물론 이것저것 조금씩 하느라 전부 잘 하지는 못하지만 

데이터의 생성부터 최종 소비까지 경험해보고 있다는 것 자체로 매우 소중한 시간을 보내고 있습니다.

앞으로도 계속 노력해서 성장일지를 업데이트해 보겠습니다.