<aside> <img src="/icons/list_gray.svg" alt="/icons/list_gray.svg" width="40px" /> 데이터 분석가는 왜 요즘 가장 핫한 직종이 되었을까요?
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**데이터의 연기가 피어오르는 곳에, 사업이 시작되고 있다.
최근 **[데이터에 기반한 의사결정]**이라는 말이 빈번하게 들리고 있습니다.
회사 경영 뿐만 아니라 인사 관리, 회사 홍보 및 마케팅에서도 데이터는 이제 빼놓을 수 없는 필수 요소가 되었는데요. 이러한 변화를 주도한 주체가 바로 IT 기업들입니다.
네카라쿠배: 한국의 대표적인 IT 기업들이자, 모든 개발자가 한번쯤 가고 싶어하는 기업이죠.
네이버, 카카오톡, 라인, 쿠팡, 배달의 민족 모두 IT 기업의 정신을 표방하면서
자유로운 출퇴근 제도,
높은 연봉,
함께 성장하는 기업 문화 등을 내세우고 있습니다.
네이버는 검색 엔진을 기반으로 시작하였지만, 현재는 검색에 관련한 광고와 블로그와 같은 분야에서 더 많은 성장세를 보이고 있죠.
카카오톡은 대화 기반 서비스로 출발하여 현재는 금융, 소셜 서비스, 승차 서비스까지 담당하는 거대 플랫폼 기업으로 성장했습니다.
이들이 모방하는 개발 및 데이터 문화는 바로 실리콘 밸리로부터 시작되었습니다.
출처: 나무위키
세계 최고의 회사들이 모이는 실리콘 밸리는 수많은 기업들이 매일 경쟁하고 성장합니다.
기존의 다른 기업들과 다른 그들만의 특징은 무엇이 있을까요?
첫번째는 데이터 의사 결정 기반 문화를 갖추어 데이터를 적극적으로 활용합니다.
그들은 자신들이 수집한 데이터를 중심으로 모든 사업들을 추적하고 관리하는데요.
대표적인 예를 몇가지 들어볼까요?
에어비엔비는 세계적인 숙박 예약 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 호스트들이 자신의 집이나 아파트를 게스트에게 제공하고, 게스트들은 이를 예약하여 지역적 특색을 경험하는 여행을 할 수 있습니다. 이를 통해 호텔보다 저렴한 가격으로 다양한 숙박 옵션을 제공하면서 개인들이 소유한 건물이나 집을 활용하도록 격려하고 있습니다.
넷플릭스는 기존 TV 방영에서 벗어나 인터넷 방송의 장점을 살려 구독 방식으로 서비스를 제공합니다. 이를 위해 넷플릭스는 자체적으로 제작한 영화, TV 드라마, TV 방송, 다큐멘터리, 스탠드업 코미디 등 다양한 콘텐츠를 제공합니다. 이 콘텐츠 중 일부는 외부에서 구매한 것입니다. 넷플릭스는 구독자들에게 매달 일정 금액을 받고, 이를 통해 수익을 창출합니다. 이를 통해 넷플릭스는 다양한 영화와 TV 드라마를 제공하며, 오리지널 콘텐츠를 대거 출시하여 성장해왔습니다.
애플은 IT와 관련한 다양한 기기와 서비스를 개발하고 판매하는 하드웨어 및 소프트웨어 회사입니다. 애플의 가장 대표적인 제품은 아이폰입니다. 애플은 또한 맥북, 아이패드, 애플와치 및 다양한 하드웨어 제품을 제공합니다. 또한 애플은 아이튠즈, 애플 뮤직, 아이클라우드 등이 포함된 소프트웨어 및 서비스를 제공합니다.
페이스북은 SNS(Social Networking Service) 서비스로, 사용자들이 자신의 생각, 사진, 동영상 등을 공유하고 다른 사용자들과 소통할 수 있는 플랫폼입니다. 사용자들은 친구, 가족, 동료 등과 연결되어 있는데, 이를 통해 더욱 친밀한 관계를 유지할 수 있습니다. 이러한 커뮤니티를 통해 기업들은 광고 노출 수를 늘리고, 사용자들은 정보와 새로운 제품에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 페이스북은 사용자들의 개인 정보를 수집하고 분석하여, 광고 타겟팅에 활용합니다. 이는 기업들이 더 효율적인 광고를 할 수 있도록 도와줍니다.
이처럼 실리콘벨리 기업들이 가지고 있는 공통적인 특징은,
IT 기술을 기반으로 고객들의 성향을 파악한뒤 (데이터 수집)
고객이 어떤 것을 원하는지 파악하고 (니즈/인사이트 파악)
그것을 기반으로 서비스를 제공 (수익 창출) 하는 회사라는 점입니다.
그리고 이 회사들에게 가장 필용한 핵심 요소가 바로 데이터이죠.
데이터는 제 2의 원유라는 말이 있습니다.
바로 이 원유를 사용해 IT 회사들은 그들만의 거대한 시스템을 운영하고 있습니다.
그리고 그 원유를 뽑아내고 관리하는 사람들이 바로
데이터 업계에 있는 전문가들인 것이죠.
실리콘 밸리의 재미있는 해프닝
과거의 의사 결정 과정을 살펴보면 주관적이고 개인의 판단에 치우치는 경우가 많았습니다.
경영자의 의사 결정은 대부분 자신의 경험이나 다른 경험자의 의견을 모아서 회의를 한뒤에
가장 많은 득표를 받는 결정이나 가장 자신의 뜻에 맞는 결정으로 정해졌습니다.
하지만 그러한 결정 방법은 높은 실패 확률을 가지고 있습니다.
반면 데이터에 기반한 의사결정은
기업이 마주한 문제를 찾아내거나,
신규 사업의 방향을 결정하는 등
기업의 이익을 올리는 데 주요한 역할을 합니다.
예를 들어 회사에서 판매하고 있는 어떤 상품의 매출이 떨어지고 있다고 가정해 봅시다.
상품의 매출이 떨어지고 있다면 그 이유가 분명 있을텐데요. 그렇다면 왜 상품의 매출이 떨어지는 지를 알아내야 하겠죠? 반대로 어떤 상품의 매출이 급격히 상승했다면 어떨까요? 왜 그 상품이 잘 팔리는 지를 알아내는 것이 기업의 입장에서는 매우 중요할 것입니다.
이렇게 다양한 현상에서 데이터 분석은 그에 맞는 데이터를 보여주면서 이렇기 때문에 이런 현상이 벌어졌다는 것을 증명하는 일입니다. 그리고 증명에서 끝나는 것이 아니라 목표를 설정하고 어떻게 해결할 것인지를 제시할수 있습니다.
이제 데이터는 수 많은 장소와 시간들 속에서 생성되고 있습니다. 이러한 방대한 양의 데이터를 보관하는 것은 과거에는 비용도 많이 들고 어려운 일이었지만, 기술이 진보하고 비용이 급격히 저렴해지면서 모은 데이터는 무한한 가능성을 가진 자원이 되었습니다.
즉 비용이 저렴해지고 가져다 주는 효과는 더욱 커지면서 시간과 비용을 절약하고 위험성도 적으며 가치 있는 통찰력을 제공하는 새로운 방식으로 데이터를 분석하고 변환할 수 있게 되었습니다.
이제는 다양한 데이터를 모으는 방법을 알았으니,
모은 데이터를 활용하는 법을 알아내는 것이 중요한 것이죠.
빅데이터 커리어 가이드
https://www.youtube.com/watch?v=lbDPX0l3dqQ
데이터를 단순히 공부하는 것이 데이터를 활용하는 것과는 큰 차이가 있습니다.
먼저 크게 빅데이터 직무를 활용하는 사람과 기술자로 나눌수 있습니다. 빅데이터 직무에는 크게 6가지 직업이 있는데요.
데이터 엔지니어는 데이터를 관리하고 준비하는 사람입니다. 데이터 사이언티스트는 분석을 좋아하고 문제를 해결하는 사람입니다. 데이터 리서처는 데이터 사이언티스트들의 도구를 만드는 사람입니다. 데이터 분석가는 자신의 업무에 데이터를 접목시켜 문제를 해결하는 사람입니다. 시티즌 데이터 사이언티스트는 자신의 업무를 유지하되 데이터 사이언티스트의 파워를 가진 사람입니다. 데이터 기획자는 데이터 분석의 전 과정을 기획하는 사람입니다.
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