이처럼 데이터에는 사람들이 주장을 객관적으로 받아들이게하는 힘이 있다. 반드시 어려운 숫자를 보여주지 않더라도 논리적인 사고의 흐름 속에서 의문이 생기는 부분을 데이터가 채워줄 수 있다. 이런 이유로 기업에서도 데이터를 기반으로 의사결정을 하는 문화가 점차 확산되고 있다. 더 많은 데이터를 가진기업일수록 더 정확한 의사결정을 할 수 있고, 더 나은 데이터를 제시하는 사람은 더 논리적인 사람으로 인식된다.
그로스 해커‘는 성장rowth과 해커Hacker의 합성어로 데이터사이언티스트처럼 새로운 개념으로 등장한 직업이다. 진짜 해커는 아니지만 기업의 성장과 판매를 높이는 요인을 해커처럼파헤쳐 기업의 성장률이나 판매율을 높일 수 있는 방안을 찾는데 집중한다. 예를 들어 웹사이트에 어떤 변화를 주었을 때 판매율이 얼마나 높아지는지 알아내고 그 변화를 바로 다음 단계에 적용해보는 것이 그로스해커가 하는 일 중 하나다.
기업에 필요한 비즈니스 인사이트나 마케팅 아이디어를 얻기 위해, 혹은 웹/앱에서 판매를 높일 수 있는 모델을 만들기 위해 데이터를 활용할 줄 알아야 한다. 현장 실무에 대한 사업 감각도 있어야 하고 통계 지식도 있어야 하며 데이터 분석을 구현해내는 기술까지 이해할 수 있어야 한다.
스타벅스코리아에서 함께 일한 팀원들의 특별한 점은 이렇게분석부터 보고서 작성, 보고까지 직접 한다‘는 것이다. 초기에는 인력이 많지 않아 그랬던 면도 있지만 현재는 분석의 완결성때문인 경우가 많다.
자신이 부족한 부분을 채우는 데 시간을 들이는 것보다 잘하는 일을 더잘하게 만드는 것이 훨씬 더 효율적이라는 관점이다.
여러 번 반복하지만 데이터 사이언티스트가 하는 일의 핵심은숫자와 현실의 연결이다. 현실을 바라보는 인간의 언어와 데이터 사이를 잇는 가교 역할을 한달까.
데이터 분석의 첫 단계는 인간의 언어에서 시작된 질문을 어떻게 숫자로 만들어낼지 탐색하는 일이다.
결과물을 상상할 수 있을 때 언어를 더 빠르게 배울 수 있고, 데이터에 목적이있을 때 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있다.
싫어하는 전공을 계속 들으라는 것은 아니다. 다만 내가 하고싶은 일에 필요한 역량이라면 꾸준히 지속할 필요가 있다는 뜻이다. 앞서 말했듯 내 전공이 아닌 다른 분야의 공부를 꾸준히하다 보면 내 전공의 전문성에 그 분야가 더해져 나만의 강점이생긴다.
우리가 어떤 선택을 한 데에 분명 이유가 있다. 먼 길을 돌아온 것처럼 느껴지고 내가 저걸 왜 했었지?‘ 싶은 일들도 있을 것이다. 하지만 지금 하는 일에 그때의 경험을 접목해보려고 노력한다면 버려지는 시간은 하나도 없다.
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