예를 들어 이번에 고객 유입 개선을 위한 이벤트를 연다고 해보자. 이 고객 유입과 개선 정도를 파악하기 위해선 평가 지표를 기획하고 대시보드를 만들어야 한다. 이 과정에서 데이터 분석가는 참여 고객을 어떻게 정의할 것인지, 이벤트 화면을 최소 1번 본 사람? 게시물을 공유한 사람? 등을 결정한다.
데이터를 분석하여 논리적으로 설명 가능하도록 결론을 도출하는 것이다. 예를 들어 갑자기 CX문의가 늘었는데 이 원인이 무엇인지 파악하기 위해 다음과 같은 Action을 취한다고 한다.
한 달간 갑자기 CX 문의가 너무 늘어서, 콜센터가 마비가 될 지경입니다.
보험사기를 치는 것 같은 고객을 어떻게 자동으로 적발할 수 있을까?
인스타그램 데이터를 자연어 처리해서 최근 시장 동향을 자동으로 파악할 수는 없을까?
개선을 위한 시스템을 구축하는 일은 위와 같이 더 나아질 수 있는 점을 찾아 해결하는 것이다.
다 종합해보면!! 데이터 분석가는 구체적으로 이런 일을 한다.
문제 확인 & 가설 제작
쿼리 제작 (SQL)
모델링 (머신러닝, 통계 모델링, 비즈니스 모델링 등)
인사이트 정리/시각화 (ppt, notion colab 등)
협업/미팅
3. 데이터 분석가에게 필요한 역량은?
1) 논리적 사고
논리적인 사고는 문제가 주어지면 목표를 설정하고 해결방안과 그 이유를 생각해낼 수 있으며, 그에 따른 결론 또는 성과를 설명할 수 있는 것이다. 논리적 사고가 중요한 이유는 항상 “왜”가 중요하기 때문이다. 데이터 분석가가 도출한 결론에는 꼭 근거가 있어야 한다.
면접을 볼 때도 논리적인 사고는 큰 도움이 된다.
ex) 왜 ~~ 이러한 모델/스코어/기법 등등을 썼나요?
ex) 왜 우리 회사에 지원했나요
2) 꼼꼼함
데이터 분석가에게는 쿼리를 더 효율적으로 짜는 꼼꼼함과 복잡한 현실세계의 데이터를 잘 정리하는 능력이 필요하다.
3) 액션 위주의 사고
액션 위주의 사고라는 게 처음엔 잘 이해가 안 됐는데 이해하고 나니까 내가 평소에 하던 것은 액션 위주의 사고가 아니라는 것을 알았다. 예를 들어 ‘이번 주 가동률은 70%다’라고 인식하는 게 아니라 ‘전해 동기 대비 이번 주 가동률은 3% 낮은 70%’라고 보는 것이 액션을 낼 수 있는 분석이라는 거다.
4) 모델링
해당 모델의 문제가 무엇인지 파악하고, 이를 어떻게 하면 개선할 수 있을지 리소스/상황에 따라 필요에 맞게 생각하는 능력 이번 선배팅에서 계속 강조하셨던 부분은 크게 2가지이다.
1. 논리적, 구조적 사고하기
2. 자신의 주력 도메인을 갈고닦기!
프로그래밍 언어도 여러 개를 하는 것보다 어느 하나를 깊게 파는 것이 좋다고 하는 것처럼 데이터 분석가가 되고 싶다면 자신이 자신 있는, 잘하는 분야를 더 파는 게 중요하다고 한다.
데이터 분석가에도 다양한 유형이 있기 때문에 위의 데이터 분석가의 역량 중 하나만이라도 자신의 강점인 부분을 잘 살려서 준비하면 된다.
SELECT
OBJECT_SCHEMA_NAME(a2.object_id) AS SchemaName,
a2.name AS TableName,
a1.rows as [RowCount],
CAST(ROUND(((a1.reserved + ISNULL(a4.reserved,0)) * 8) / 1024.00, 2) AS NUMERIC(36, 2)) AS ReservedSize_MB,
CAST(ROUND(a1.data * 8 / 1024.00, 2) AS NUMERIC(36, 2)) AS DataSize_MB,
CAST(ROUND((CASE WHEN (a1.used + ISNULL(a4.used,0)) > a1.data THEN (a1.used + ISNULL(a4.used,0)) - a1.data ELSE 0 END) * 8 / 1024.00, 2) AS NUMERIC(36, 2)) AS IndexSize_MB,
CAST(ROUND((CASE WHEN (a1.reserved + ISNULL(a4.reserved,0)) > a1.used THEN (a1.reserved + ISNULL(a4.reserved,0)) - a1.used ELSE 0 END) * 8 / 1024.00, 2) AS NUMERIC(36, 2)) AS UnusedSize_MB
FROM
(SELECT
ps.object_id,
SUM (CASE WHEN (ps.index_id < 2) THEN row_count ELSE 0 END) AS [rows],
SUM (ps.reserved_page_count) AS reserved,
SUM (CASE
WHEN (ps.index_id < 2) THEN (ps.in_row_data_page_count + ps.lob_used_page_count + ps.row_overflow_used_page_count)
ELSE (ps.lob_used_page_count + ps.row_overflow_used_page_count)
END
) AS data,
SUM (ps.used_page_count) AS used
FROM sys.dm_db_partition_stats ps
GROUP BY ps.object_id) AS a1
LEFT OUTER JOIN
(SELECT
it.parent_id,
SUM(ps.reserved_page_count) AS reserved,
SUM(ps.used_page_count) AS used
FROM sys.dm_db_partition_stats ps
INNER JOIN sys.internal_tables it ON (it.object_id = ps.object_id)
WHERE it.internal_type IN (202,204)
GROUP BY it.parent_id) AS a4 ON (a4.parent_id = a1.object_id)
INNER JOIN sys.all_objects a2 ON ( a1.object_id = a2.object_id )
WHERE a2.type <> N'S' and a2.type <> N'IT'
ORDER BY ReservedSize_MB DESC
