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데이터 사이언티스트가 하는 일 데이터가 점점 많아지는 세상이다. 오프라인, 웹, 앱을 막론하고 데이터는 실시간으로 계속 쌓인다. 그렇게 쌓인 데이터를 정리하는 사람이 데이터 사이언티스트다. 빅 데이터를 다루기 위해 보다 강력한 툴을 사용할 줄도 알아야 한다. 지금은 데이터로부터 소비 패턴을 파악하거나, 나아가 소비자가 무엇을 필요로 하는지에 대한 관측까지 하고 있다.
데이터 사이언스의 가치 이전에는 주로 경험과 직관에 의해 의사 결정을 했다면, 이제는 데이터 사이언스로 나온 수치를 통해 객관적 판단이 가능해진다. 이는 업무 속도를 상상 이상으로 빠르게 하는 일이다. ‘우리가 왜 이 제품을 론칭해야 하는지’를 데이터가 명확히 보여주니까 설득하는 데 따로 시간을 들이지 않아도 된다.
보람을 느낀 프로젝트 2년 전쯤 스타벅스코리아에서 제주도 지역 특화 상품을 만들었는데, 이후 반응이 좋아 매년 신제품을 출시하게 됐다. 이 외에도 리저브 매장 오픈, 드라이브스루 시스템 도입은 데이터적 측면에서 소비자가 필요로 하는 것을 잘 파악한 좋은 예다.
가장 희열을 느끼는 순간 데이터를 보고 소비자가 무엇을 원하는지 상상한 다음, 그것을 토대로 개선한 부분이 좋은 반응을 얻었을 때. 지역 특화 상품 같은 경우가 그랬다.
일의 어려움 사회적 인식. 데이터 분석이라는 행위가 이미 나온 결과물에 대해 이렇다 저렇다 떠들기만 하는 직업이라는 인식이 있다. 하지만 우리가 내놓은 결과물은 또 다른 프로젝트의 시작이 되기도 한다. 그래서 우리도 같은 목표를 향해 함께 나아가고 있다는 사실을 다른 부서에 인지시키는 것이 중요하다.
책상에 얽매이지 않고 유연한 근무 형태를 추구하는 ‘리모트 워크’는 2020년 워킹 트렌드다 상대가 눈앞에 보여야만 일을 한다고 생각하는 조직 문화는 각자가 만들어내야 할 결과물이 서로 명확하지 않은 데서 비롯된 것 아닐까? 목표와 시간 안에 내놓아야 할 결과물이 뭔지 명확하다면 얼마든지 리모트 워크가 가능하다. 나도 국내외 다양한 지점을 방문하는 식으로 리모트 워크를 실시하고 있다. 데이터로만 알 수 없는 것은 실제 매장에서 소비자의 행동을 관찰하며 보충해야 하니까. 물론 보안 문제상 회사에서만 처리해야 하는 일도 있다.
데이터 사이언티스트로서 느끼는 스타벅스의 선진적 문화 우리 팀이 어떤 결과물을 내놓으면 두 번에 걸친 전사적 차원의 세미나가 열린다. 처음은 우리가 확인한 것을 발표하는 자리이고, 그다음은 데이터를 통해 어떤 전략이 가능할지 논의하는 자리다. 우리의 결과물이 누군가의 인사이트로 스며들어가고 있다는 게 커다란 동기부여가 된다. 그런 점에서 스타벅스는 데이터의 중요성을 잘 알고 있는 회사다.
데이터 사이언티스트에게 필요한 것 코딩 능력도 중요하지만 코딩할 필요가 없을 정도로 기술이 발달한 세상에서는 결국 ‘이걸 코딩해 줘’라는 주문을 하는 일이 핵심이 될 것이다. 논리력이 없거나 큰 그림을 보지 못하면 좋은 주문을 할 수 없다.
‘일잘러’의 특징 “이만하면 됐어”라고 말하지 않는 사람. 쉽게 만족하지 않는 사람은 늘 자신이 발전할 여지를 찾아낸다.
일에 영감을 준 책 셰릴 샌드버그의 〈린 인〉. 커리어 우먼이라면 한 번쯤 읽어봤을 책이다. 임금 협상, 이직과 승진 문제 등에서 직장인 여성들이 겪을 법한 장애물에 대한 많은 이야기가 담겼다. 직장에서 충분히 하고 싶은 이야기를 하지 못하고 물러날 때가 많은데, 그런 소극적인 내 모습을 돌아보게 해준 책이다.
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