PM과 데이터

IT기업에서는 어마무시한 데이터의 홍수속에서 허덕일 수 밖에 없는
상황들이 펼쳐진다. 이 때, 적절한 의미있는 정리를 만들어 내는게 중요하다.

그래서 가장 중요하게 꼽히는 인력이 바로 '데이터 인력'이다.

원글 출처 : 데이터 유통산업의 현황과 전망, KOSCOM

데이터 직무

데이터를 다루는 직무는 크게 3가지로 나눠진다.

1. 데이터 분석가 : 해당 서비스의 도메인에 대한 이해를 바탕으로 비즈니스를 위한 통계를 추출한다.

2. 데이터 엔지니어 : 분산처리 시스템에 대한 이해를 바탕으로 데이터 인프라를 구축한다.

3. 데이터 사이언티스트 : 머신 러닝 모델 구축을 바탕으로 통계 분석 및 애널리틱 리포팅을 진행한다.
* 머신러닝? 컴퓨터에게 데이터 학습을 시켜 개선하는 훈련

데이터 분석가와 타 직무의 가장 큰 차이라 함은
데이터 분석가는 '데이터 그 자체보다는 비즈니스적인 즉, 데이터 이면의 배경 지식이 중요하다는 것'이라 할 수 있겠다.

이들이 사용하는 언어는 보통 다음과 같다.

• R : 통계와 데이터의 시각화를 위한 프로그래밍 언어
• SQL : 관계형 데이터베이스에 정보를 저장하고 처리하는 프로그래밍 언어
• PYTHON : 탐색적 분석에 사용되는 언어

이렇게 엄연히 데이터 직군이 있는데,, PM이 데이터를 보는게 중요할까?

당연하지! 라고 답할 수 있다.
PM이 프로덕트 매니저이든, 프로젝트 매니저이든
중요한 것은 관리자의 역할을 한다는 것이다.

실무를 하면서 뼈저리게 느낀건
히스토리와 바탕 지식을 야무지게 습득해야 한다는 점이었다.

EX1_하루에 VOC 및 고객응대 업무가 몇십개씩 밀려온다. 아.. 고객이 이것저것
물어보는데 기억이 안난다.😓 어떻게 이 많은걸 정리하고 외우지..?

EX2_고객사가 A 서비스를 추진하려 한다. 하지만 A서비스는 특정 환경 변수에 취약하다.
이러한 부분에 대한 선례가 있다. 그런데 고객은 ASAP 결정을 요구한다.
데이터 직무 담당자에게 물어보기엔 절차적 업무 우선순위적으로 밀린다.

이럴 때, 데이터 분석을 할 줄 안다면 데이터 직무만큼은 아니더라도
볼 수 있는 데이터들을 뽑아서 원하는 방식대로 추출을 할 수 있다.
고객의 만족도 충족하고, 내 스트레스도 덜어지고 일석이조 아닌가?

그래서 추천하는 것이 SQL과 구글 시트이다.

1) SQL
- 마케팅 등 사무직에서는 제너럴하게 활용이 가능한 수단이다.
SQL에 대한 중요성은 이전 글에 정리한 적이 있는데,
https://chobotogosu.tistory.com/16

그래서 SQL을 왜 써야하는데요?

사실..실무에서 자유자재로 쓰려면 이해도가 꽤 필요하다.

나도 아직 그 정도까진 안되기에 따로 시간을 내서 정리를 시도하는 편이다.

2) 구글시트
- 구글시트는 그냥 엑셀의 변주라고 보면 된다. 다만 공유성이 높고
필터링이나 협업툴간의 연계가 쉽기 때문에 사용하면 무족건 무조건 이득이라 본다.
내가 실무에서 활용하는 방법은 이전 글에 정리를 해두었으니 참고하길!
https://chobotogosu.tistory.com/64


3) PYTHON
- 나왔다 파이썬. 요즘 취업 전부터 이미 파이썬을 자유자재로 쓸 줄 아는 이들이 많은 것 같다.
사실 파이썬 중요해! 파이썬 해야돼! 했는데 와닿지가 않았다.
강의도 열심히 듣고 예제도 열심히 들었지만 그걸 어떻게 써야되냐.. 싶었는데
사수님의 효율적인 업무 방식을 보고 중요성을 깨달았다.
기업의 데이터는 단순한 개수로 끝나지 않는다. 적게는 일만건.. 많게는 그 이상의 이상이 쌓인다.
그러한 것들에 어떠한 액션을 취해야 할 때 자동화를 해주는 것이 바로 파이썬이다.

EX1_T/F 데이터 중 T인 데이터만 거를 수 있는 코드를 만들어야 할 때
EX2_1,2,3번의 선택지가 있는 설문조사 데이터에서 1번인 데이터만 셀렉을 해야 할 때

그래서! 이제 다시 한번 파이썬 기본기를 리마인드하며 공부를 해보려고 한다.
앞으로 강의 정리도 쭉쭉 써나가 보도록 다짐도 했다ㅎㅎ

정말 간략하지만 PM이 데이터를 봐야하는 이유에 대해
예시를 통해 알아보고 필요한 도구(프로그램)에 대해 알아보았다.

비단 PM뿐만 아니라 사무직을 희망하는 차근 차근 함께 공부를 해보는건 어떨까? 🤗

출처 : https://www.slideshare.net/jaimiekwon/ss-45274089, [내 손안의 서비스] PM은 데이터 분석을 얼마나 할 줄 알아야 할까?, https://newsroom.koscom.co.kr/27042