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데이터 분석가가 퇴사무새가 되지 않기 위한 지름길!!
판교의 모회사(중소기업)와 서울 도심의 모회사(중견~대기업 사이)에서
데이터 분석가로 일하면서 2군데에서 일하면서 취업하면서 느낀
데이터 분석가라면 피해야 할 직장에 대해서 얘기해보려고 한다.
다음번 이직에서 또 다른 요소가 추가 되면 또 기술하도록 하겠다.
물론 충분한 수의 Sample이 수집된 건 아니지만
어차피 인간의 짧은 생에서 충분한 샘플을 수집할만큼 이직하는 건 불가능하다.
데이터 분석가가 취업 시 이런 회사만은 꼭 피해야 할 3요소
1. 데이터가 없는 회사
무엇보다 피해야할 회사는 데이터가 없는 회사이다.
내가 첫번째 직장에서 겪었던 일이다.
(컨설팅 회사가 아님에도 불구하고) 없는 데이터를 가정하여
상대회사가 이러이러한 데이터가 있을 거라고 상상하여
상대회사에게 줄 제안서를 만들어오라고 이사가 닦달했었다.
상대 회사는 내가 다니던 중소기업 숫자만큼 데이터 분석가가 있는 회사였는데
이사는 걔네는 그런 분석 능력이 없다고 우기며 유니콘 같은 제안서를 써오라고 했다.
가끔 이런 회사들이 있다.
데이터 분석가만 있으면 데이터가 없어도 다 할 수 있다고 여기거나
또는 데이터'만' 있으면 다 할 수 있다고 여기는 회사가...
딱히 외부에서 보기에 데이터가 수집될 원천이나
데이터 관련 BM이 없는 회사라면 가장 먼저 필터링하길 바란다.
면접 볼 때 데이터 어떻게 수집하는지 디테일하게 물어볼 것!
아마 이런 회사는 데이터 성숙도 1에 해당한다고 생각한다.
여러분은 적어도 Stage3 정도에서는 일하라!
2. 상급자가 분석 업무에 대한 이해가 없는 회사
적어도 내 바로 위 팀장급 상사는 데이터 분석 업무에 대한 이해가 있는 사람이어야 한다.
데이터 분석 출신이면 더할 나위 없겠지만
(이것도 사실 더할 나위 없는 것은 아니다.
자기의 방식에 고집있는 분석 리더도 고통스러울 수 있다.
그래도 내가 하는 걸 아얘 1도 이해 못하는 건 아니라 조금 더 낫다)
데이터 분석 직무의 시니어는 수요에 비해 매우 적어
모든 회사에서 볼 수 있는 존재가 아니기 때문에
적어도 상사가 데이터 분석 업무에 대한 이해가 있는 사람인 게 좋다.
이런 사람이면 절대 안된다는 리더는
- 데이터 분석은 아무것도 아니라는 리더 (분석가가 대체 뭘하는 거냐?)
- 분석으로 유니콘 같은 걸 만들 수 있다고 생각하는 리더 (이게 왜 안돼?)
첫번째 회사에서 개발자 출신 리더는
자카드 계수가 공인된 거고, 남들도 쓰는거냐고... 물어보면서
니가 하는 말이 이해도 안되는데 이게 맞는거냐고 갈구던 경험이 있다 [...]
게다가 그 회사의 이사는 반대로 유니콘파여서
본인의 상상에서만 가능한 일들을 분석가에게 내던졌다. 웨않뒌데?
결국 나는 퇴직금도 미생성된 시점에서
줄곧 퇴사무새를 하다 퇴사하고 만다.
회사 생활에서 가장 중요한 게 사람이라고 하지 않던가?
내가 가장 많이 소통하는 리더가
나의 업무에 대해서 이해하지 못하게 되면
퇴사무새 또는 퇴사로 가는 지름길이 된다.
3. 데이터 파이프라인이 구축되어 있는 회사
데이터을 위한 엔지니어링 인프라가 어느 정도 갖추어져 있는 회사가 좋다.
엔지니어 숫자는 분석가 숫자보다 많은 회사가 [...]
아니면 실제 분석 업무는 못하고
데이터 수집부터 데이터 엔지니어링 일만 하다가
왜 너는 아웃풋을 못내냐는 얘기를 들을 수 있다.
하둡이 일주일 동안 열일 했는데
일주일 동안 한 일이 고작 그거냐는 얘기를 들을 수 있다.
위의 단계에서 4단계쯤에 해당하나
사실 4단계까지 구축된 회사가 많진 않을 듯 싶다.
그러면 AWS 도입한 회사를 가는 게 좋겠지만
사실 취업이란 내 맘대로 되는 게 아니니
데이터가 수집되는 파이프라인이라도 멀쩡한 곳에 가는 게 좋다.
ETL봇이 되겠지만 데이터가 없어 수집부터 해야되는 고통보다는 훨씬 낫다.
+추가로 고려하면 좋은 사항
(꼭 갖출 필요는 없다)
4. 사업 조직이나 기획 조직의 데이터에 대한 이해도 필요
회사 생활에 아주 필수적인 건 아니다.
솔직히 이런 회사가 어딘가에 있을까란 생각도 한다.
사업 조직이나 기획조직에서 데이터 추출 요령은 있기 마련이다.
그러나 사업 조직이나 기획 조직에서 데이터에 대한 이해가 전혀 없어
뽑아보려는 데이터가 본인이 분석하고자 하는 목적이랑 전혀 상관없다던가
데이터 추출해줘도 무슨뜻인지 볼줄도모르는데 계속 추출만해달라던가 해서
의도에 맞는 데이터를 뽑아주려고 계속 설명하다가 안통하면
내 스스로 귀찮아서 그 사람 또는 그 팀의 추출봇이 된다.
이러다보면 데이터 분석 롤과는 멀어지고
추출에 더 많은 시간을 할애하게 되는 문제점이 발생하고...
그런데 솔직히 이 점은 사업 부서나 기획 부서와 소통하면 소통할수록...
이런 문제가 없는 조직이 있을까란 의문이 들긴 한다.
5. 사업 조직 또는 기획 조직에서 자동화 거부
두번째 회사에 와서 여러 가지 데이터 프로덕트를 개발하게 되었는데
데이터 프로덕트를 만들 때마다 시작부터 사업 조직과 인볼브 되어 시작해도
사업조직장들이 단순한 업무들을 자동화하는 데이터 프로덕트에 굉장히 부정적이었다.
아무래도 조직이 오래되어 (고인물이다보니) 정형화된 업무를 하면서
적절히 시간을 잘 보내고 있었는데 자동화된 프로덕트를 가져와서
이제 새로운 일해야 해! 하니 부정적일 수밖에 없다.
심지어는 이런 적도...
사업에서 먼저 자동화 프로덕트 만들어 달라고 의뢰했는데
데이터 분석을 통해 기존의 비효율성이 밝혀지면서
자동화 프로덕트 프로젝트를 사업에서 중간에 엎어버렸다.
기존의 휴먼 에러로 효율이 떨어지던 걸 끌어올렸음에도 불구하고(아니 이런 점 때문에)
본인들의 정치적인 이유 등으로 데이터 프로덕트를 반대하여
다 개발된 프로덕트가 적용되지 못하고 엎어지는 사례를
나의 두번째 직장에서 빈번하게 보아왔다.
사실 4,5번은 회사 내 조직 간의 갈등이다.
어떤 식으로든 회사 내의 조직 간의 갈등이 있기때문에
이러한 단점은 피하기 어렵지만 (또는 오히려 신생조직에서는 겪지 않는 류의 갈등일 수 있다)
1,2,3 의 문제가 있는 회사라면
내가 실제 업무를 하는데 큰 장애물이 되어
내가 입사한 직장에서 얻는 성과나 경력없이
고통만 받을 수 있기 때문에 분석 면접 시 이런 점에 대해서 제대로 파악한 후
입사를 하는 것을 추천드린다.