<div class="prosemirror-column-container" data-type="column_container"><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.25 1 0px; min-width: 0;"><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-80f0-a416-f8145857cf6f-tDmdTes2oUf5-Q0B1k9diEdDC4prBRt3sHI1nOW2llU.png" data-align="center" data-width="144" style="width: 144px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-80f0-a416-f8145857cf6f-tDmdTes2oUf5-Q0B1k9diEdDC4prBRt3sHI1nOW2llU.png" width="144" /></figure></div><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.75 1 0px; min-width: 0;">안녕하세요. 데이터리안의 콘텐츠 마케터 서윤입니다. 데이터리안은 매달 수강생분들을 만나 현업의 생생한 이야기를 듣고 있는데요. 이번 달에는 SQL 데이터 분석 캠프 실전반과 마스터반, GA4 데이터 분석 캠프까지 수강하며 데이터 역량을 차근차근 쌓아오신 연경님을 만났습니다. 질문을 한 보따리 들고 계신(?) 연경님과 시간 가는 줄 모르고 이야기를 나누었답니다.디자인 전공에서 콘텐츠 마케터를 거쳐 데이터 분석가로. 다양한 커리어를 경험하며 직무 전환을 고민했던 과정에는 많은 질문과 고민이 함께 있었다고 합니다. 비전공자이지만 데이터 분석에 관심이 있는 분들, 혹은 직무 전환을 고민하고 있는 분들에게 도움이 될 오늘의 인터뷰, 함께 읽어볼까요?</div></div><h1 id="31e9463d984d80a7ad50cd5de9236665">1년 반 준비 끝에 커리어 전환에 성공한 최연경입니다</h1>Q. 안녕하세요, 회사, 직무, 연차 등 간단하게 자기소개를 부탁드립니다!안녕하세요! 데이터 분석가 최연경입니다. 전공은 시각디자인학이고, 졸업 후에는 콘텐츠 마케터로 취업했어요. 일을 하면서 데이터에 흥미를 느끼게 되었고, 약 1년 반 정도 준비한 끝에 데이터 분석가로 직무 전환에 성공해 현재 분석가로 일하고 있습니다.Q. 전공부터 직무 전환까지 흥미로운데요. 커리어 여정이 어떻게 되는지 좀 더 자세히 설명해 주실 수 있을까요?대학에서는 시각 디자인을 전공하며 영상 기반의 미디어 아트*를 배웠어요. 첫 직장은 이런 전공을 살려 게임 회사의 광고를 만드는 크리에이터로 입사했습니다. 하지만 실무를 거듭할수록 제가 의도한 대로 결과물을 온전히 내기는 어려운 경우가 많았어요. 그래서 좀 더 업무의 범위를 넓혀 기획 단계부터 주도적으로 참여하고 싶다는 생각에 콘텐츠 마케터로 직무를 전환했습니다.이직한 회사 역시도 게임 회사였는데, 종종 자극적이거나 스스로 납득하기 어려운 콘텐츠를 만들어야 하는 경우가 있었어요. 순수 예술적 성격이 강한 전공을 해온 저에게는 상업적인 결과물을 만들어내는 과정이 꽤 스트레스로 다가왔습니다. 그래서 왜 이런 결과물을 만들어야 하는지 이해해 보고 싶어 관련 데이터를 살펴보기 시작했어요. 그 과정에서 대부분의 의사결정이 데이터 기반으로 이루어지고 있다는 사실을 알게 되었습니다. 이를 계기로 데이터를 다룰 줄 알면 스스로 논리적인 근거를 가지고 결과물을 낼 수 있지 않을까 생각하게 되어 데이터 공부를 시작했습니다.이후 데이터와 조금 더 밀접하게 일하고 싶어 규모가 작은 회사로 이직했지만, 마케터라는 직무 특성상 데이터의 깊이와 권한에는 분명한 한계가 존재하더라고요. 결국 그 갈증을 해소하기 위해 퇴사를 결심하고, 데이터 분석 공부를 좀 더 한 뒤에 프리랜서 데이터 분석가로 일을 하게 되었습니다. 이러한 여정을 거쳐 현재는 인하우스 데이터 분석가로 일을 하고 있습니다. <blockquote>* 미디어 아트란 영상, 컴퓨터, 인터넷 등 현대 기술을 매개로 창작자와 관객이 상호작용 하며 미적 가치를 창출하는 융합 예술입니다.</blockquote><figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-80e9-8a5e-dd52597ad4eb-VFGf2HjfZg1SLDyG86_sXl__-Iv4XyETUJHSGiLpPy4.png" data-align="center" data-width="384" style="width: 384px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-80e9-8a5e-dd52597ad4eb-VFGf2HjfZg1SLDyG86_sXl__-Iv4XyETUJHSGiLpPy4.png" width="384" /></figure><h1 id="31e9463d984d80268b45f6256ee36721">글로벌 명품 브랜드 데이터 분석 프로젝트에 참여했어요</h1>Q. 긴 여정을 거쳐 데이터 분석가가 되셨네요. 이야기를 듣다 보니 프리랜서로 데이터 분석가 일을 시작하셨다는 지점이 신기해요. 어떻게 일을 시작하게 되셨나요?직전 회사에서 GA4를 연동해보고 실무에 적용했던 경험을 정리해 채용 플랫폼에 이력서를 올려두었어요. 감사하게도 이를 눈여겨본 헤드헌터 분이 먼저 연락을 주셨습니다. 그 덕분에 글로벌 명품 브랜드의 데이터 분석 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다.당시 제가 맡았던 업무는 해당 브랜드의 공식 온라인 사이트에 유입되는 고객들의 행동 패턴을 분석하고, 최종 구매에 이르기까지의 여정을 분석하는 일이었습니다. 주로 GA4를 활용해 데이터를 추출하고 인사이트를 도출하는 일을 맡았고, 실무에서 GA4를 더 잘 활용하기 위해 데이터리안의 <a href="https://datarian.io/bootcamp/ga4" target="_blank">GA4 데이터 분석 캠프</a>도 수강했어요.Q. 명품 브랜드의 데이터 분석가라니, 정말 흥미로운데요! 혹시 기억에 남는 구체적인 에피소드가 있을까요?당시 해당 브랜드의 온라인 사이트는 제품군이 아닌, 브랜드가 설정한 &#039;컬렉션 라인별&#039;로 카테고리가 구성되어 있었어요.그런데 고객들의 검색 데이터를 보다 보니, 브랜드가 설정한 라인 명칭보다 &#039;시계&#039;나 &#039;팔찌&#039;와 같은 직관적인 아이템 명칭을 훨씬 더 많이 검색한다는 사실을 발견하게 되었습니다. 이 데이터를 바탕으로 좀 더 면밀하게 분석해본 결과, 고객들은 특정 브랜드 라인이 아니라 제품 유형별로 전체 제품을 한눈에 비교하고 싶어 하는 경향이 있다는 것을 확인했습니다.그래서 이런 인사이트를 바탕으로, 브랜드 중심의 카테고리 구조를 고객의 실제 검색 의도에 맞춘 &#039;아이템 중심 구조&#039;로 UI 를 재편하는 것이 필요하다는 의견을 제안했던 기억이 있습니다.<h1 id="31e9463d984d804ea688c466f71a77b6">SQLD 자격증이 있어도 캠프를 수강한 이유</h1>Q. 이 당시에 GA4 캠프를 수강하셨다고 말씀해 주셨는데, 그럼 SQL 실전반과 마스터반은 마케터로 근무하실 때 수강하신 건가요?<a href="https://datarian.io/bootcamp/sql-advanced" target="_blank">실전반</a>은 마케터로 일할 때, <a href="https://datarian.io/bootcamp/sql-master" target="_blank">마스터반</a>은 퇴사 후에 수강했어요. 실전반 수강 전에 SQLD 자격증을 땄는데, 주로 문제 풀이를 위해 공부를 하다 보니, 실제로 실무에서 바로 쿼리문을 작성할 수 있는 수준까지 이어지지 않았어요.그래서 문법 관련된 강의도 따로 들어봤는데, 딱 문법만 설명해 주셔서 여전히 실무에서 어떻게 활용해야 할지 방법을 잘 모르겠더라고요. 예를 들어 리텐션 분석을 해야 할 때도 ‘이 데이터를 어떻게 활용해서 문제를 풀어야 할까’라는 접근 방식 자체가 잘 떠오르지 않았어요. 그래서 이러한 분석 사고방식을 배울 수 있는 수업을 찾다가 데이터리안을 수강하게 되었습니다.Q. 마케터가 마스터반까지 듣는 경우는 흔치 않은데, 특별한 계기가 있었는지 궁금해요.실전반을 수강할 당시 함께 구성된 스터디 조원에게 영향을 받았어요. 그중 한 분이 데이터 엔지니어링 분야에 관심이 많으셨는데, 함께 공부하다 보니 저도 자연스럽게 엔지니어링 영역에 관심을 갖게 되었습니다.마스터반 커리큘럼이 이러한 영역까지 다룬다는 점이 매력적으로 느껴졌고, 동시에 실전반에서 배운 내용만으로는 실무에서 마주하는 복잡한 문제들을 완전히 해결하기에는 조금 부족할 수도 있겠다는 생각이 들어 수강을 결심하게 되었습니다.<figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-8087-861e-d503b694fde1-D5I3Dwdvol5mpLTk3LvAAhLGTculQkK9FQuYLn_Brfk.png" data-align="center" data-width="384" data-height="320" style="width: 384px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-8087-861e-d503b694fde1-D5I3Dwdvol5mpLTk3LvAAhLGTculQkK9FQuYLn_Brfk.png" width="384" height="320" /></figure><h1 id="31e9463d984d8009b24fe1bf26d8ef69">신입 데이터 분석가, 이런 고민을 하고 있어요</h1>Q. 지금은 재직하는 회사는 어떤 곳인가요? 그곳에서 어떤 일을 하고 계세요?현재는 홈 트레이닝 운동 기구를 판매하는 커머스 기업에서 데이터 분석가로 근무하고 있습니다. 입사 전에는 이미 쌓인 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출하는 전형적인 분석 업무를 상상했는데, 막상 와보니 데이터 활용의 과도기에 있더라고요. 그래서 현재는 시스템을 구축하는 업무를 주로 맡고 있어요.Q. 데이터 활용의 과도기라고 하셨는데, 구체적으로 어떤 상황인가요?저희 브랜드는 자사몰이 있지만 대부분의 매출이 네이버 스마트 스토어에서 나오고 있어요. 스마트 스토어는 행동 분석 데이터를 명확하게 제공하지 않고, 로우 데이터(Raw Data)가 아닌 가공된 대시보드 형태로만 보여주어 분석에 한계가 있습니다. 그래서 자사몰에 GA4를 제대로 심고 행동 데이터도 수집하고 분석해 보고 싶지만, 지금은 다른 업무들에 밀려 미루고 있습니다.Q. 그럼, 실무에서는 SQL을 많이 사용하고 계신가요?네, SQL 위주로 업무를 하고 있어요. 다만 결과물을 바로 내는 분석보다는, 각 부서의 KPI를 수치화할 수 있는 기준을 만들거나 비효율적인 업무 프로세스를 자동화하는 등 시스템 구축 업무에 주로 사용합니다. 분석가이지만 때로는 개발자의 업무 영역까지 넘나들며 일하고 있는 것 같아요.회사의 성장을 위한 기초 작업이라는 건 알지만, 한편으로는 ‘이런 인프라 세팅 업무가 전형적인 데이터 분석가의 역할이 맞는가’에 대한 고민이 들기도 하네요.<div data-type="callout" data-emoji="🗣" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);">데이터 분석가 보민의 팁데이터 분석가의 역할은 회사마다 크게 달라요. 특히 회사가 어떤 성장 단계에 있는지, 그리고 데이터 인프라가 어느 정도 구축되어 있는지에 따라 분석가의 역할이 달라집니다.이미 데이터 인프라가 잘 갖춰진 회사에서는 데이터를 활용한 분석이 주요 업무가 되지만, 그렇지 않으면 분석가가 지표를 정의하고 데이터를 보는 기준을 세팅하는 역할까지 맡게 됩니다. 이 과정은 단순히 데이터를 정리하는 작업이 아니라, 조직이 어떤 데이터를 보고 의사결정을 할 것인지에 대한 기준을 만들어 가는 일이에요. 그래서 지금 얘기를 들어봤을 때는, 잘해놓으시면 다른 회사에 갔을 때도 도움이 될 것 같습니다!</div>Q. 다른 궁금한 점도 있으신가요?최근 회사에 들어와 자동화 관련 업무를 많이 하고 있는데요. 그러다 보니 엑셀이나 구글 시트 기능도 자연스럽게 더 공부하게 되었습니다. 또 개발에 가까운 일을 하다 보니 모르는 부분이 많다고 느껴질 때도 있어서, 파이썬을 따로 배워야 할지 고민이 되기도 한데요. 이런 기술들도 꼭 배워두는 것이 좋을지 궁금합니다.<div data-type="callout" data-emoji="🗣" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);">데이터 분석가 보민의 팁지금 하고 계신 일이 처음에 생각했던 것처럼 ‘쌓여 있는 데이터를 분석하는 일’과는 조금 다르다 보니 더 많은 것을 배워야 한다고 느끼시는 것 같아요. 그런데 지금 단계에서는 새로운 기술을 배우기보다는 이벤트를 하나씩 심어보면서 실제 데이터를 만들어 보는 경험을 쌓는 것이 더 중요할 수 있습니다.불안한 마음 때문에 무언가를 배우기 시작하면 실무와 조금 동떨어진 공부를 하게 되는 경우도 많거든요. 물론 파이썬을 배우는 것도 좋지만, 당장 실무에서 활용할 상황이 아니라면 배우고 나서 사용하지 못하고 끝날 가능성도 있습니다. 그럴 바에는 같은 시간에 이벤트를 하나 더 세팅해 보고, 실제 데이터를 만들어 보는 경험을 쌓는 것이 더 도움이 될 수 있다고 생각합니다.</div><h1 id="31e9463d984d80baa5c2ecaa87515709">데이터로 말하면 사람들이 듣기 시작합니다</h1>Q. 데이터리안의 캠프를 추천해 주고 싶은 분들이 있다면요?업무를 주체적으로 하고 싶은 사람이라면 데이터를 알아야 한다고 생각해서 폭넓게 추천하고 싶어요. 그중에서 좀 더 구체적으로 들어가 보자면 CX팀이 데이터를 굉장히 많이 보더라고요. 그래서 업계 종사자분들이 들었으면 좋겠습니다.CX 팀은 고객 정보를 가장 많이 열어보고, 고객과 가장 맞닿는 최전방에 있잖아요. 그래서 고객 데이터를 직접 볼 수 있다면 훨씬 좋을 것 같아요. 실제로 CX팀 팀장님께 강의를 추천하기도 했고요.<figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-80d9-b355-e792e9405e7b-a_EsWy5DyjVtv9koc7OUMrM8HqTe-0MKGYnn5fHuqpk.png" data-align="center" data-width="336" style="width: 336px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-31e9463d-984d-80d9-b355-e792e9405e7b-a_EsWy5DyjVtv9koc7OUMrM8HqTe-0MKGYnn5fHuqpk.png" width="336" /></figure>Q. 이 글을 읽는 분들에게 마지막으로 한 마디 부탁드려요. 제가 업무를 하면서 가장 많이 느꼈던 건, 사람들이 데이터로 말하면 듣는다는 것이에요. 그냥 하나의 의견으로 넘기는 게 아니라 고려 대상으로 체크해 줘요. 저는 그게 참 좋더라고요. 그래서 더 많은 분들이 데이터를 기반으로 일을 하셨으면 좋겠다고 생각합니다. 응원합니다!<h1 id="31e9463d984d8053b97fecfec2dff13a">마무리 하며</h1>데이터를 보기 시작한 계기부터, 더 깊이 이해하고 싶어 직접 공부하며 커리어를 전환하기까지. 연경님의 커리어는 스스로 질문을 던지고 답을 찾아가는 과정의 연속이었습니다. 일을 더 주도적으로 이해하고 싶다는 태도가 결국 연경님을 데이터 분석가로 이끌었다는 생각이 들었던 인터뷰였는데요. 데이터 분석을 시작하게 된 계기부터 직무 전환 과정에서의 고민까지 다양한 이야기를 들어볼 수 있었습니다. 데이터 분석에 관심이 있는 분들, 혹은 새로운 커리어를 고민하고 있는 분들에게 이번 이야기가 작은 힌트가 되었기를 바랍니다!

데이터 활용 능력은 이제 디자이너에게도 필수가 되고 있어요. 데이터가 뒷받침 되는 디자인은 설득력이 있으니까요.

설득력을 가진 디자인, 데이터 드리븐 디자인이 필요해요

기획자가 아무리 논리적으로 이야기를 한다고 해도 구체적인 수치, 데이터가 없으면 반박되기가 너무 쉽잖아요. 이건 저만 답답하게 느끼는 건 아닌 것 같아요.

데이터를 근거로 반박 불가한 기획을 하고 싶어요

사용자분들은 “뭔가 검색이 불편해요” 라고만 얘기해 주셨는데요. GA4를 통해 어떻게 개선해야하는 지 알게됐어요.

무한도전 밈 여기서 찾으세요, ‘그밈’이 사용성 250% 개선한 방법

GA4로 직접 데이터 분석하니 고객사 설득이 쉬워졌어요

마케터가 직접 데이터 수집까지, 엄청난 경쟁력이죠

기업들의 마케팅 플랜을 자문해주는 ‘디지털 성장 자문가’로 일하고 있어요.

20년차 마케터가 데이터로 일하는 법

개발도 하고 분석도 하는 UI/UX 디자이너입니다.

단어 하나 바꿔서 클릭률 3배 상승, 이 세상에 헛된 경험은 없죠

8년차 마케터 지구님이 말하는 데이터 분석의 필요성과 인사이트

마케팅은 데이터 분석을 통해 완성됩니다

이론을 넘어 실전으로, GAIQ 자격증 보유자 지원님의 GA4 캠프 수강기

감으로 만들던 콘텐츠에서, 데이터로 설계하는 마케팅으로

디자인 전공에서 마케터를 거쳐 데이터 분석가로. 커리어 전환에 성공한 최연경님 이야기

데이터로 말하면 사람들이 듣기 시작합니다

1년 반 준비 끝에 커리어 전환에 성공한 최연경입니다

글로벌 명품 브랜드 데이터 분석 프로젝트에 참여했어요

SQLD 자격증이 있어도 캠프를 수강한 이유

신입 데이터 분석가, 이런 고민을 하고 있어요

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GA4, 필요할 때마다 검색해서 써왔다면?

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