Intro

• 필자의 중학교 시절 교장 선생님께서 매 훈화 때마다 해주셨던 말씀이 있었다. “첫 단추를 잘 끼우라”. 이 말은 첫 단추를 잘못 끼우면 이후에 끼우는 단추들도 모두 엇나가니 첫 시작이 중요하다는 말을 강조하는 것이었다.
• 마찬가지로 조직 생활에서도 첫 시작이 중요하다는 것을 누구나 알고 있고 새로 오신 분들을 위해 “온보딩 onboarding” 세션을 별도로 잡기도 한다. 그렇다면 우리도 조직에 좋은 첫인상을 잡기 위해선 어떻게 해야 할까?
• 이 글은 데이터 분석가가 입사 후 처음 한 달 동안 적응을 하면서 해야 할 일을 적은 글이다. 개인의 의견이며 참고하셔서 조직에 잘 온보딩 하시길 진심으로 응원한다.

1/ 재무재표(돈의 흐름)를 살펴보기 (내 월급의 출처는?) SOURCE

• 어느 유튜브에서 본 적이 있는데 직장인이라면 회사는 어떻게 본인의 월급이 어떻게 해서 만들어져 매달 정해진 날짜에 또박또박 주어지는지 알아야 한다는 주장을 들은 적이 있다. 그 유튜버가 주장하는 바는 우리의 노동의 가치가 어떤 식으로 우리에게 돌아오는지 알아야 할 필요가 있다는 의미였다. 가령, 광고 수익으로 만들어졌는지, 구독형 서비스로 벌어들인 것인지, 투자금으로 주어진 것인지 혹은 불법으로 벌어들인 수입인지 등 윤리적 관점으로도 생각해 볼 수 있어서 좋은 접근이라고 생각이 들었다.

• 여기까지 우리가 왜 월급의 출처를 알아야하는지 이야기 해보았고 본격적으로 몇가지 사례를 들면서 자세하게 살펴보자. 보통 주식투자를 할때 기업분석용으로 보는 DART(기업정보전자공시시스템)가 있다. 어느정도 규모가 있는 기업이라면 기업 홈페이지 마다 투자자들에게 공시하는 내용들이 있다. 아래는 몇 개 회사의 예시를 들어서 설명을 한다.

• 카카오스타일은 크게 광고매출, 수수료매출, 기타매출로 구분을 하고 있음.

  • “나의 월급은 투자금, 광고수입, 판매수수료로 얻어진 거구나” 하고 넘어가보면 된다.

• 쏘카의 경우 크게 1)대여사업차량의 수익(렌탈료), 2) 중고차량판매, 3)이자수익 4)수수료수익 이 있다.

  • 쏘카의 경우 매출유형을 더 자세하게 적은 보고서도 있었다.

• DART 이외에도 캐치(NICE평가정보 기준으로 매출액, 영업이익을 확인.) 혹은 크레딧잡(국민연금 기준으로 인원수, 퇴사율, 연봉 등을 확인.)을 통해서 기업의 재무상태를 확인 할 수 있으니 입사 전이라면 지원시 참고할 수 있고 이미 입사한 후라면 월급을 계속해서 안정적으로 줄 수 있는지 판단해 보는 것도 좋을 것이다.

2/ 딱 하나의 메인지표 (회사 공통의 목표는?) OMTM

• 파티룸을 창업한다고 해보자. 파티룸은 곧 호텔, 카셰어링 같이 시공간대여업의 일종이다. 만약 지표를 하나만 볼 수 있다고 한다면 공실률(반대는 예약율)을 확인해볼 것이다. 그리고 공실률을 줄이기 위한 큰 목표하나를 잡고 여러가지 시도를 할 것이다. SNS,블로그 마케팅을 해서 고객들을 끌여모을 수 도 있고 편의시설을 추가하여서 만족도를 높여 재방문을 유도할 수도 있다. 이처럼 어떤 액션을 하든 공실률을 줄이는 것에 기여를 할 것이다.
• 개인적인 의견으로는 분석가라면 디테일하게는 아니더라도 제품의 전체적인 데이터 구조는 알고 있어야 한다고 생각한다. 그리고 어차피 데이터를 이해해야 하는 과정이라면 나는 데이터 관계도 ERD를 그려보면서 회사의 핵심이 되는 제품(서비스)가 무엇인지 찾아보고 해당 제품의 지표를 이해하는 과정을 거쳐본다.
  • 파티룸을 예시로 들면, “파티룸(재화)”와 “파티룸고객(유저)”가 가장 큰 메인 데이터이고 이들의 관계는 “예약”으로 맺어진다. 이 예약에는 “언제(요일, 낮/밤), 누가(연령,성별), 어떻게(마케팅 채널)” 내용이 들어있다. 그리고 이들의 관계를 동사가 포함된 문장으로 변경해보면 이해가 훨씬 쉬워진다.
    • “요일별 예약율” → 어느 요일(주말,주중)에 주로 많이 예약이 될까요?
    • “연령대별/성별 예약율” → 어느 유저 특성에서 예약이 많이 되나요?
    • “마케팅 채널별 예약율” → 어떤 채널(전단지, SNS, 플랫폼)로 들어온 예약이 더 많았나요?
  • 위 모두 예약율이라는 공통의 지표를 다양한 관점에서 살펴보았다. 실제 비즈니스는 이보다 더 복잡한 지표를 갖고 있으니 하나씩 다 따져보면서 살펴보는 과정이 필요하다.
• 끝으로 모든 조직이 최종적으로는 수익성을 높이는게 중요하지만 장기간의 사업성을 고려해서 당장의 수익보다는 시장점유율을 우선적으로 할 수도 있다. 그래서 개인적인 생각도 중요하지만 유관자분들과 이야기를 나누면서 메인으로 살펴보는 지표를 하나 정해두고 그 외에 지표들은 보조지표로서 하나씩 추가해가도록 가자.

3/ 고객과 일대일 만남갖기.(“주문하신 데이터 나왔습니다.”) CUSTOMER

• 데이터 분석가 면접 때 받았던 질문이다. “우리 서비스를 이용해 보셨나요? 이용해 보셨다면 우리 서비스의 고객은 누구일까요?“. 이 질문은 면접자가 고객을 어떻게 생각하고 이해하는지 그리고 면접관은 고객을 잘 이해하는 사람이 고객의 요구사항을 잘 캐치할 수 있다고 생각하는 질문이다.

• 그렇다면 데이터 분석가의 고객은 누구인가? 아주 넓게 바라보면 “데이터를 보는 모든 사람” 일 것이다. 하지만 이것만으로 부족하다. 어떤 데이터를 고객에게 언제, 어떻게 전달해 주는 것인지 구체적으로 정의가 필요하다. 이를 자세하게 분류하면 다음과 같을 것 같다.

  • 고객WHO : 데이터를 이용하는 내부 직원. 직군으로 따지면 주로 마케터, PO, 운영조직(오퍼레이터).
  • 제품WHAT : “목적과 의도를 가진 데이터”(즉, 정보Information) 혹은 “잘 정리된 데이터리포트”.
  • 어떻게HOW : 엑셀, 대시보드, 차트 등으로 데이터를 한눈에 파악하기 좋은 형태로 전달.
  • 언제WHEN : 데이터 요청건을 상황에 따라 적기. 적시에 데이터를 전달하기.
  • 왜WHY : 좋은 인사이트가 있는 데이터는 몇백, 몇천만원 짜리 의사결정을 하는데의 근거자료.
  • 어디에WHERE : 데이터의 정의 및 위치를 정리해둔 문서. 고객이 원하는 데이터의 정의가 무엇이고 데이터를 고객이 찾기 쉽게 해야함. 노션, 위키 등 회사마다 사용하는 문서툴.

• 앞서 메인 지표에서 보조지표를 짧게 언급했는데 각 팀마다 보는 상세 지표들은 다르다는 것을 인지해야 한다. 그리고 고객들도 본인들이 원하는 지표를 잘 알지 못하는 경우가 많다. 그래서 일대일(혹은 같은 지표를 보는 팀 단위)로 미팅을 잡고 그동안 데이터를 어떻게 봐왔고, 활용해왔는지 그리고 어떤 어려움이 있었는지 여러 차례에 걸쳐 이야기 나누는 과정이 필요하다. 해당 과정은 커뮤니케이션 비용이 많이 필요하고 자칫 혼자 결정하기 어려운 경우가 많다. 반드시 팀 단위로 합의하고 정리하는 과정을 갖도록 하자.

4/ 업계 배경지식 늘리기.(제가 이쪽 분야는 처음이라…) DOMAIN KNOWLEDGE

• (해당 챕터는 “슬랙slack”메신저를 쓰는 환경을 기준으로 설명한다.)
• 어느 분야던 데이터는 있기 때문에 데이터 분석가는 업종에 크게 영향을 받지 않는 편이다. 그렇지만 데이터를 이해하고 분석하려면 그 업계에서 사용하는 용어와 최신 동향을 알아야 한다. 필자는 여성 패션은 모르지만 여성 패션 회사를 다녔었다. 그리고 패션의 종류는 알아가는 최소한의 노력은 했었다. 그 최소한의 노력을 여러분들에게 공유드려본다.
• 슬랙에서 피드를 추가하는 방법은 다음과 같다. 슬랙에서 구독할 채널을 하나 만든 뒤 /feed 뒤에 RSS링크를 넣으면 끝이다.

1. 구글 RSS뉴스피드 받기. (https://news.google.com/rss/search?q={키워드}&hl=ko&gl=KR&ceid=KR%3Ako)
   • 찾을 키워드를 입력한 뒤에 rss 피드를 넣으면 주기적으로 슬랙에서 자동으로 해당 키워드의 뉴스를 가져온다. 키워드 설정은 서비스명, 회사명, 대표자명, 업계 키워드 그리고 경쟁 사명까지 입력을 해두면 꽤나 넓은 폭의 업계 소식을 알 수 있다.
2. 앱 리뷰 받기. (https://appfollow.io/)
   • 앱 서비스에 한정되고 간단한 설정만으로 안드로이드와 iOS 앱 리뷰를 슬랙으로 빠르게 받아볼 수 있다. 다만 유료인데 기능 대비했을 때 충분히 아깝지 않은 지출이라고 생각한다. 더 좋았던 부분은 경쟁사 앱 리뷰도 받아 볼 수 있다.

• 만약 리소스가 넉넉하다면 카페나 커뮤니티 글들을 주기적으로 가져오는 크롤러를 만들 수도 있다. 혹은 zapier 같은 유료 서비스를 이용해서 받아오는 것도 괜찮을 수 있다. 그 외에 업계 배경지식은 아니지만 개인적으로 내가 받는 RSS 링크 리스트를 공유드려본다.
  • GeekNews https://news.hada.io/
  • 프로덕트 헌트 : https://daily-producthunt.vercel.app/en
  • 해커뉴스 : https://news.ycombinator.com/

5/ 업무일지 남기기 (3개월 전의 나야 고맙다..) WORKLOG

• 처음 데이터를 탐색할 때 모든 것이 새롭기 마련이다. 조건을 입력했는데 의도대로 나오지 않거나 조건과 다른 에지 케이스들이 나올 땐 여간 당황하지 않을 수 없다. 그래서 쿼리 비문을 쓸 때 조건 하나하나에 주석을 달지 않으면 한두 달 후에 다시 쿼리문을 살펴볼 때 마치 암호문을 읽는 경험을 하게 된다.
• 태스크 관리 툴과 함께 적으면 좋다. 먼저 태스크 관리 툴에서 태스크(혹은 티켓) 진행사항을 업무일지 문서와 연계해서 적는 방식이다.
• 태스크 관리 툴은 가능하면 다른 서드파티 앱들과 Integration을 많이 지원되는 앱을 사용하면 좋다. 자주 태스크 관리 툴은 대표적으로 Jira, Asana, Notion이 있다. Jira에는 해야 하는 태스크에 대해 적어두고, Wiki에 해당 태스크의 진행과정을 디테일한 과정을 적는 편이다.
• 이런 내용을 적으면 된다. 태스크를 하던 과정 중에 새롭게 발견한 내용. 진행하던 중 블로킹 되는 포인트와 그 이유 그리고 해결 방법이 있다면 그 과정도 적어둔다. 그렇게 적어둔 내용을 쌓다 보면 나중에 비슷한 태스크를 하는 동료가 있거나 관련해서 히스토리를 물어볼 때 빠르게 답변을 줄 수 있기 때문이다. 특히나 같은 태스크를 여러 번 해야 하는 경우를 피할 수 있다. 아래는 예시이다.

title : {날짜YYMMDD}_{티켓번호(없으면패스)}_{제목}
contents : 
1. 태스크 배경.(이거 왜 하게 되었는지)
2. 새롭게 발견한 내용.
3. 블로킹 포인트.(어디서 막혔는지)
4. 유관 부서의 히스토리.(이 내용을 알고 있는 다른 팀,사람)
5. 사용했던 쿼리문.(나는 이렇게 데이터를 뽑았었습니다.)
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e.g.
title : 230401_DA2031_배너프로모션 효과 검증
contents : 
1. 태스크 배경.(이거 왜 하게 되었는지) : 배너 프로모션 측정을 하기
2. 새롭게 발견한 내용. : 배너 프로모션 데이터를 뽑기 위해서는 1/ 배너라는 정의는 00테이블에서 00컬럼에서 'Banner'로 정의. 2/ 당시 진행중인 조건을 포함...
3. 블로킹 포인트.(어디서 막혔는지) : 배너 데이터가 iOS 00버전에서 누락되는 이슈가 있었음. 해서, 00개발자와 이야기해서 누락되는 부분을 해결해야 함. 
4. 유관 부서의 히스토리.(이 내용을 알고 있는 다른 팀,사람) : 배너프로모션은 이전에 마케팅팀에서 진행했던 문서가 있었음.(담당자 및 링크 첨부)
5. 사용했던 쿼리문.(나는 이렇게 데이터를 뽑았었습니다.) : "SELECT ~~ (참조한 테이블 정리) "

6/ 자동화 리스트업. (어느 부분을 어디 까지 자동화 할 수 있을까?) AUTOMATION

• 단순 업무를 줄여나가는 것은 분석가의 주 업무 중에 하나다. 개인적으로 데이터 분석가라는 포지션이 타팀에게 직접적으로 어필하기 좋은 업무라고 생각 자동화해야 하는 부분도 카테고리를 나누어서 보면 이렇게 될 것 같다. 슬랙이나 사용하고 있는 기본 BI 툴들에도 이런 자동화를 도와주는 기능과 스케줄러가 많이 포함되어 있는 것 같다. 혹여나 코드를 써야 한다고 해도 온라인에는 많은 강의를 비롯해 사례들이 올라와져있다 그리고 최근에는 chatGPT를 통해 자동화 코드를 작성하는 것이 훨씬 수월해졌다.

1. 자동화할 수 있는 영역 확인.
   • 필자의 경우 태블로, 리대시로 데이터를 전달드리면 해당 데이터를 CSV로 다운받고 엑셀에서 불러오고 다시 필요에 맞게 가공하는 작업을 하는 경우가 많았다. 단순하게 데이터를 다운받고 다시 재업로드하는 이 과정을 자동화하는 것만으로도 운영로드를 줄일 수 있었다. 적은 품을 들여서 자동화할 수 있는 영역을 찾아보자. 매일 10분씩 걸리던 작업이 10초로 줄어든다면 자동화의 효과를 크게 체험할 수 있다.
2. 리마인드 알림.
   • 데일리로 확인해야하는 지표가 있을때 리마인드는 메일 혹은 슬랙으로 쏴주곤 한다. 데이터팀 내부적으로는 ETL이 제대로 잘 동작했는지. 혹여나 데이터가 오늘은 적재에 실패했다면 이를 빠르게 알려준다. 그리고 각 담장자(오너)를 정해서 해당 지표의 오너들과 긴밀하게 이야기 하기에도 좋다.

• 데이터를 보기 위해 대시보드에 로그인을 하고 로딩되는 페이지를 기다리고 특정 조건을 찾아서 보는 작업을 매일 한다는 것은 꽤나 피곤하다. 그렇기에 딱 봐야 할 지표를 슬랙으로 보내준다면 빠르게 데이터를 이해하고 하는 것이 좋다. 혹여나 슬랙으로 쏴주는 것이 어렵다면 최소한의 뎁스depth로 데이터를 볼 수 있도록 해야 한다.

7/ 루틴 만들기.(feat. 멘탈관리) ROUTINE

• 마지막 챕터로 사소하지만 중요한 습관들을 정리해 보았다. 루틴을 만들면 업무를 하는데 조금 덜 에너지를 쓰게 된다. 이 부분도 어찌 보면 일의 자동화의 연속일 수 있다.
• 내 경험을 공유하면 매일 아침에는 최신 뉴스를 살펴본다. 그리고 흥미로운 내용이 있다면 스크랩해서 팀원들과 공유한다. 단순히 스크랩하기보다는 거기에 내 개인 생각도 같이 첨부해서 보내는 편이다. 매주 월요일에는 한 주간 해야 할 일을 적어두는 편이고, 매주 금요일에는 한 주간 했던 내용을 정리하고 채널에 공유하는 시간을 갖는다.
• 우리가 매일 아침에 일찍 일어나는 것이 쉽지 않듯이 루틴을 만드는 과정이 쉽지 않을 수 있다. 또, 루틴을 해야 하는 시간에 예상치 못한 이벤트가 발생할 수도 있다. 만약 루틴을 지키지 못하더라도 쿨하게 다음에 해야지 하는 마음을 가져야 오래 버틸 수 있었던 것 같다. 루틴을 기본 뼈대로 잡고 유동적으로 일을 진행하자.
• 그리고 월초 혹은 월말에는 짧게 회고하는 시간을 가져본다. 지난 한 달간은 어땠는지 스스로 부족했던 부분과 잘했던 부분을 회고하면 이번 달에는 어떻게 해야겠다는 마음가짐을 잡게 된다. 개인적으로 번아웃이 올 때마다 “월 1회씩 반드시 야외 나들이를 다녀오기”라는 개인의 루틴이 생기기도 했다.