운영에서 비즈니스 분석가로, 숫자를 속이지 않는 분석가 되고 싶어요
우아한청년들에서 비즈니스 분석가로 일하는 이진수입니다
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Q. 안녕하세요, 진수님! 자기 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 운영 직무로 커리어를 시작해 현재는 ‘우아한 청년들’에서 비즈니스 분석가(BA)로 일하고 있는 이진수입니다. 만나 뵙게 되어 반갑습니다!
Q. 운영 직무에서 비즈니스 분석가로 커리어를 전환하셨다니 정말 흥미로운데요. 지금까지의 커리어 여정을 살짝 들려주실 수 있을까요?
우아한청년들에 입사하기 전, 게임 회사 운영팀에서 약 6개월간 인턴으로 근무했어요. 제가 좋아하던 게임을 만드는 팀에서 운영 인턴을 모집하더라고요. 당시 데이터리안 캠프를 수료한 직후였고, 두세 개 정도의 데이터 프로젝트도 완료한 상태였기 때문에, 이를 잘 정리해 포트폴리오로 만들어 적극적으로 어필했습니다. 그 부분을 좋게 봐주셔서 인턴으로 일할 수 있었어요.
이후에는 우아한청년들 운영팀의 신입사원으로 입사해, 배달 환경이나 인프라 관련 데이터를 모니터링하면서 어떤 액션이 필요한지 도출하고, 개선점을 제안하는 역할을 맡게 되었어요. 이 과정에서 데이터를 활용하는 점을 좋게 봐주셔서 비즈니스 애널리스트(BA)로 직무 전환을 할 수 있었고요. 지금은 BA로 근무한 지 7~8개월 정도 됐습니다.
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운영은 데이터로 흐름을 읽고, 분석은 원인을 찾아내요
Q. 운영팀에서 데이터 업무를 하다가 BA로 전환하셨는데요, 게임 회사 운영팀에서도 데이터를 다뤄본 경험이 있으실까요? 주로 어떤 일을 하는지 궁금해요.
게임이 겉보기에는 그대로인 것 같아도, 업데이트나 정책 변경을 할 때마다 많은 것이 바뀌거든요. 그때마다 데이터를 꼼꼼히 확인하고, 유저들이 겪는 오류나 불편함은 없는지 살피고, 분석해서 개선안을 제안하는 업무를 했어요.
제가 근무했던 회사는 사내 어드민이 잘 구축돼 있어서, SQL을 조금만 알면 직접 데이터를 뽑아볼 수 있었거든요. 직접 쿼리를 짜서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기반으로 문제를 파악하고 해결책을 제시할 수 있었어요. 자연스럽게 SQL을 많이 쓰다 보니, 실무에서 데이터를 다루는 감각을 익힐 수 있었습니다.
Q. 게임 회사에서도, 우아한 청년들에서도 데이터를 많이 보다가, 결국 데이터를 보는 직무로 전환을 하게 되셨네요. 원래도 데이터 분석가를 희망하셨나요?
사실 처음에는 마케팅 쪽 데이터 분석을 하고 싶었어요. 제 전공은 정치외교학인데요, 사회과학 계열이다 보니 전공만으로는 실무에서 경쟁력을 갖추기 어렵겠다는 생각이 들어서 3학년 때부터 경영학을 복수 전공으로 하게 되었어요. 마케팅 수업을 듣다 보니 SWOT, 3C, 4P 같은 분석 프레임 워크에 흥미를 느꼈고, 마케터가 되고 싶다는 생각을 했어요. 마케팅 전략을 숫자로 해석하고, 결과를 개선하는 과정이 매력적으로 느껴졌거든요. 그런데 막상 취업 시장을 보니 신입으로는 진입 장벽이 높더라고요. 경력직을 선호하는 분위기도 있었고, 퍼포먼스 마케터나 콘텐츠 마케터로 2~3년 일한 뒤 데이터까지 잘 다루는 분들이 유리한 포지션이었죠.
그래서 ‘일단 데이터를 가까이서 다뤄보자’는 마음으로 운영 직무를 선택했어요. 지표를 보면서 문제를 파악하고 개선점을 제시하는 일이라, 제가 원하던 데이터 기반 의사결정과도 맞닿아 있었고요.
Q. 보통 ‘운영 직무’에서 데이터를 다룬다고 생각하기 쉽지 않은데, 어떻게 알고 지원하셨나요?
채용 공고를 통해 알게 되었어요. 취준을 할 때 하루에 두 시간 정도는 채용 공고를 확인하는 데 시간을 들였거든요. 꾸준히 살펴보다 보니 같은 직무라도 회사마다 요구하는 역량이나 스킬셋이 다르다는 걸 알게 되었습니다.
채용 공고를 꼼꼼히 읽는 습관은 데이터리안 유튜브 채널을 접하고 나서부터 들이게 되었는데요. 보민님께서 데이터리안 유튜브에 있는 ‘채용 공고 읽기’ 영상에서 꼼꼼하게 읽는 것의 중요성을 엄청 강조하셨던 기억이 나요. 그 영향을 받아 실제로 채용 공고를 자세히 읽어보니 정말 중요한 정보들이 많다는 걸 느꼈고, 그 이후부터는 더욱 집중해서 읽으면서 준비하게 됐어요.
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Q. 다양한 분들의 인터뷰를 진행해봤지만, 운영 직무에서 데이터를 보다가 분석가로 전향하신 케이스는 처음이에요. 운영과 분석, 두 직무에서 데이터를 다루는 방식에는 어떤 차이가 있을까요?
운영 직무와 분석 직무는 데이터를 바라보는 깊이(Depth)가 다르다고 생각해요. 운영 직무에서는 가입자 수나 방문자 수 같은 기본적인 지표를 통해 전반적인 흐름을 파악하는 데 초점을 맞췄다면, 분석가는 단순한 수치 확인을 넘어서, 지표 너머의 맥락과 원인을 파악하는 것이 훨씬 더 중요하다고 느껴요.
예를 들어 데이터 분석가라면 "가입률이 떨어졌다"는 결과만 보고 끝나는 것이 아니라, “어느 구간에서 이탈이 많았는지”, “특정 페이지에 문제가 있었는지”, “유입 채널에 이상은 없었는지” 등 숫자 뒤에 숨은 구조적인 원인을 더 깊이 있게 들여다봐야 하죠.
그리고 분석은 거기서 멈추지 않고, “이러한 요인들로 인해 수치가 하락했으며, 이를 개선하기 위해선 어떤 조치가 필요하다”는 구체적인 인사이트와 실행 가능한 제안으로 이어져야 한다고 생각해요. 이런 사고의 흐름이 운영과 분석 직무의 가장 큰 차이점인 것 같습니다.
배달 현장의 다양한 데이터를 세밀하게 분석해요
Q. ‘우아한청년들’의 BA는 어떤 데이터를 보고, 어떤 일을 하는지 점점 더 궁금해지는데요.
진수님께서 하시는 일을 간단하게 소개해주실 수 있을까요?
회사 먼저 간단하게 소개하면, ‘우아한형제들’은 배달의민족 앱을 운영하는 본사이고, ‘우아한청년들’은 그 배달의 ‘현장’을 책임지는 물류 자회사에요. B마트와 배민커넥트 브랜드를 운영하고 있어요.
저희 팀은 배달 수요에 맞춰 라이더가 적절하게 배치되고 있는지를 모니터링합니다. 지역별로 배달 수요와 라이더 수급 상황이 다르기 때문에, 세부 지역으로 쪼개어 데이터를 분석하고 있어요.

최근에 제가 담당했던 일 중 하나는 세종시 B마트 오픈 관련 분석이었어요. 세종시에 새로 오픈한 B마트의 배달을 처음 경험하는 라이더 분들의 콜 수락률, 배차 지표, 수익 반응 등을 종합적으로 분석했죠.
이 분석을 바탕으로 기존 음식 배달 대비 어느 정도의 단가를 설정해야 수락률이 높아지는지, 기피되는 배달 건은 어떻게 선호도를 높일 것인지 등을 분석하여 기획했고요. 이렇게 설계한 액션 플랜을 실제 운영에 적용한 결과, 약 3~4일 만에 목표 지표를 성공적으로 달성할 수 있었어요.
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Q. 이야기를 듣다 보니 정말 복잡하고 고려할 게 많겠다는 생각이 들어요. 
업무하시면서 가장 어렵다고 느끼시는 부분은 어떤 건가요?
아무래도 변수 자체가 너무 많다는 점이에요. 변수를 통제하는 것도 어렵지만, 그 전에 고려해야 할 요소들이 너무 많다 보니까 분석 과정에서 놓치게 되는 부분이 아직은 종종 있어요.
예를 들어, 액션을 투입하고 결과가 괜찮게 나왔더라도 돌이켜 보면 “아, 이 변수는 고려를 안 했네. 이걸 포함했으면 더 나은 결과가 나왔을 수도 있었겠다” 이런 아쉬움이 남을 때가 있어요. 날씨도 배달에 영향을 크게 미치는 변수 중 하나이고요.
그리고 또 하나는 배달이라는 도메인이 생각보다 훨씬 복잡하다는 점이에요. 처음 이 일을 시작할 때는 이렇게까지 많은 요소들을 동시에 고려해야 하는 줄은 몰랐어요. 라이더, 소비자, 점주(사장님)까지 다 다른 이해관계자들이 존재하다 보니 단순히 숫자를 넘기는 것 이상으로 상황을 해석하고 읽어내야 하는 부분이 많더라고요. 저마다의 입장을 깊이 있게 이해해야 하고요.
Q. 그럼 라이더 분들의 입장을 이해하기 위해 직접 배달을 해보신 적도 있으세요?
네, 작년 5월에 입사한 후 B마트의 배달을 직접 해봤어요. 제 휴대폰으로 배차 요청이 오면 수락하고, 물건을 받아 가방에 담은 후, 고객에게 직접 배달지까지 도보로 전달했어요. 정말 덥고 힘들고, 생각보다 체력적으로도 꽤 부담이 크더라고요. 하지만 그 체험 이후로는 데이터를 볼 때 라이더의 입장에서 상황을 더 잘 이해할 수 있게 되었어요.
또 저는 어머니가 자영업을 하셔서 사장님 입장에서도 배달을 접해본 경험이 있고, 소비자 입장에서는 평소에도 배달 서비스를 자주 이용해왔어요. 결과적으로 배달이라는 도메인의 이해관계자(라이더, 사장님, 소비자)를 모두 경험해본 셈이더라고요. 이러한 경험들이 지금 제 업무를 이해하고 결정하는 데 있어 도움이 되고 있어요.
Q. 진짜 그러네요. 라이더, 사장님, 소비자 — 3자 입장을 다 경험해 본 분석가는 정말 드물 것 같아요. 
그만큼 다양한 관점에서 문제를 바라볼 수 있을 것 같아요.
네, 맞아요. 말씀하신 대로 저희가 다루는 데이터가 워낙 많고 방대하다 보니까 많은 유관부서와 협업을 하면서 다양한 관점의 니즈를 반영해야 해요. 같은 문제를 해결하더라도 각각의 입장에서 중요하게 여기는 포인트가 다르기 때문에 그걸 잘 조율하고 중심을 잡아가는 게 또 하나의 어려움이에요.
Q. 분석해야 할 데이터가 이렇게 많다는 건, 어떻게 보면 일이 힘들 수도 있지만 다른 관점으로는 성장하기에 좋은 환경일 수도 있을 것 같아요.
정말 공감해요. 처음엔 저도 봐야 하는 데이터가 너무 많다는 점이 부담스럽기도 하고 압도적으로 느껴지기도 했어요. 하지만 데이터가 많다는 것은 그만큼 해결해야 할 문제도 다양하고, 이를 통해 더 많은 기회를 얻을 수 있다는 뜻이니까, 커리어적인 측면에서는 정말 좋은 환경이라고 생각해요.
물론 다양한 변수를 고려해야 한다는 점이 복잡하기는 하지만, 그만큼 성장 기회도 많고, 기여할 수 있는 부분도 많다고 느끼고 있어요.
데이터 분석에 대한 두려움 대신, 자신감과 용기를 갖게 됐어요
Q. 데이터리안의 데이터 분석 캠프는 어떤 계기로 수강하게 되셨나요?
진로에 대한 고민이 많던 시기라 유튜브에서 이것저것 영상들을 많이 찾아봤어요. 그러다 우연히 유튜브 알고리즘을 통해 데이터리안 영상을 보게 됐어요. 그 당시만 해도 구독자가 100명 정도밖에 안 되는 작은 채널이었는데도, 운이 좋게 알고리즘을 통해 데이터리안을 알게 되었죠.
영상들을 보다 보니 ‘SQL을 배워야겠다’는 생각이 자연스럽게 들었고, 그렇게 입문+실전 캠프를 수강하게 됐어요.
Q. 캠프 수강 전후로 느낀 변화도 궁금해요. 실전반이나 입문반을 들으셨을 때랑 비교해서 어떤 점이 달라지셨나요?
입문반과 실전반을 들으면서 취업 준비의 방향성을 잡을 수 있는 계기가 되었거든요.
수업에서 독려해주신 대로 프로젝트를 직접 해보면서 실행력도 생겼어요.그전에는 "이렇게 하면 좋겠다"는 아이디어나 구상은 많았지만, 막상 실행으로 옮기는 데는 자신이 없었거든요.그런데 그 수업을 계기로 더 이상 미루지 않고 직접 해보는 힘과 습관이 생긴 것 같아요.
물론 SQL 같은 하드 스킬도 많이 늘었지만, 그보다 더 큰 변화는 "나도 할 수 있다"는 자신감과 용기였던 것 같아요.
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Q. 일부러 ‘용기를 드리자’고 커리큘럼을 구성한 건 아닌데, 수강생 분들이 자신감과 용기를 준다는 말을 종종 해주시네요. 어떤 면에서 그렇게 느끼셨는지 얘기해주실 수 있을까요?
데이터라는 분야는 특히 문과 출신이나 비전공자에게는 어렵고 낯설게 느껴질 수 있잖아요. 처음에는 막막하지만, 수업을 들으면서 직접 쿼리도 짜보고, 데이터를 분석해보는 과정을 거치다 보니 "어? 나도 할 수 있네?"라는 생각이 들면서 스스로 가진 선입견이 깨지는 경험을 하면서 자신감이 생기는 것 같아요.
Q. 최근에 SQL 캠프 마스터반까지 수강하셨다고 들었어요. 특별한 계기가 있었을까요? 업무상 필요했던 건가요?
네, 맞아요. 업무를 하다 보니까 실전반에서 배운 것들로는 조금 한계가 있더라고요. 실전반에서는 주로 서브쿼리, 윈도우 함수, 정규표현식 정도를 많이 다루잖아요. 근데 실제로 일하다 보면 쿼리 복잡도가 높아질 때가 있어서, EXPLAIN이나 인덱스, 정렬 최적화 같은 고급 기능들을 알아야겠다는 필요를 느끼게 됐어요.
특히 핸들링하기 어려운 형태의 데이터를 다룰 때 실전반 수준의 문법으로는 어려운 경우가 많더라고요. 그때마다 매번 ChatGPT한테 물어볼 수도 없으니까…(웃음) 스스로 해볼 수 있도록 학습해두자는 생각으로 마스터반을 듣게 됐습니다.
정확성과 실행력을 갖춘 분석가가 되고 싶어요
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Q. 얘기를 들어보면 일에 대한 열정도 크시고, 계속 성장하려는 의지도 강하신 것 같아요.
혹시 분석가로서 갖고 계신 성장 방향이나 목표가 있을까요?
목표라기보다는 방향성에 가까운 것 같아요. 좋은 분석가가 되고 싶은데, 제가 생각하는 좋은 분석가는
숫자를 속이지 않는 분석가
결과가 실제 액션으로 이어지는 분석을 할 수 있는 사람이에요.
분석가는 의도하지 않더라도 데이터를 잘못 해석하거나, 편향된 해석을 내릴 가능성이 늘 있기 때문에 정확하고 진실된 데이터를 기반으로 이야기해야 한다고 생각해요. 그리고 그 분석이 실제로 회사의 의사결정에 영향을 주고 개선을 이끌어내야 한다고 생각하고요. 앞으로 그런 데이터 분석가가 되고 싶어요.
진수님이 어떤 분인지 궁금한 분들은 링크드인, 인스타 계정도 살펴보세요.
링크드인: https://www.linkedin.com/in/진수-이-274275230/
인스타그램: https://www.instagram.com/jinsoo_1026


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기획자에서 데이터 분석가로 직무전환에 성공하신 레이님

망설이지 마세요, 현업 분석가도 수강하는 캠프니까요

통계학 전공 데이터 분석가 취업준비 중인 머루누나님

대학원 가지 않아도 분석가 할 수 있구나 알게 되었어요

업무에서 데이터 분석 120% 활용중, 증권사 CS팀 교육 코치 모아나님

CS팀에서도 데이터로 의사결정 할 수 있어요

‘나의 강점을 살리고 싶어 비즈니스 분석에 관심을 가지기 시작했어요’ 미쉐르님 인터뷰

단순히 SQL 쿼리만 할 줄 안다고 분석이 되는게 아니더라구요

‘스타트업 그로스팀에서 비로소 제가 하고싶던 일을 하게되었어요’ 귤님

머신러닝 말고, 서비스의 성장을 위한 데이터 분석이 하고 싶었어요

‘분석가에게 중요한 건 비즈니스에 대한 이해다’ 그 부분에 초점을 맞춰서 취업 준비를 했어요

어문계열 비전공자 데이터 직무 취뽀기

‘제가 SQL로 데이터 분석을 할 수 있습니다’를 얘기하고 싶다면, 이 캠프를 수강하는 게 훨씬 더 도움이 됩니다.

SQL 자격증, 데이터 분석 능력은 어필할 수 없어요

데이터를 기반으로 의견을 내는 사람의 목소리가 더 신뢰가 가는 것 같아요

예체능 출신의 비전공자, 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요

공기업에서도 SQL을 배워서 업무에 활용할 수가 있나요? 네, 가능합니다!

문과 출신 공기업 기획자, SQL로 업무 생산성을 높였어요

그런데 서비스만 만들면 분석을 할 수 있는 건 아니더라고요

데이터가 없어서 직접 서비스 만들고 분석까지 해봤습니다

사업기획팀에서 제 이력서를 보시고 먼저 연락을 주셨어요.

데이터 분석 프로젝트 덕분에 사업기획 직무 취뽀했어요

팀 내에서 SQL 문을 짜서 데이터를 바로 추출할 수 있는 분은 거의 없더라고요.

비즈니스 오퍼레이터, SQL 배워 팀의 핵심 인재 되었어요

데이터리안을 만나 자신감을 얻었어요

120줄 이상의 SQL 코드도 다룰 수 있게 되었어요

입사 직후 코호트 분석을 하게 되었어요. 저는 요청사항을 보고 한 번에 쿼리를 작성했죠.

캠프에서 배운 SQL 실무에서 바로 써먹을 수 있어요

CRM 마케터로서 할 수 있는 업무의 범위가 넓어져 커리어에 좀 더 자신감을 가지게 되었습니다.

CRM 마케터, SQL 배워서 매출 상승에 기여했어요

R 프로그래밍 스킬로는 단순한 데이터 전처리 밖에 할 수가 없어서 SQL을 배웠죠.

미국 병원 데이터 팀 인턴, SQL 덕분에 잡 오퍼까지 받았어요

식자재 플랫폼 스포카 프로덕트 분석가로 재직중인 5년차 데이터 분석가 양현승님의 커리어 이야기를 들어보세요.

지표 설계부터 모델링까지 다 하는 1인 분석가 이야기

무역 공기업 데이터분석가입니다. 중소기업에게 수출 유망 국가를 추천해 주는 등의 일을 하고 있어요.

데이터 프로덕트를 만드는 기획자 겸 데이터 분석가가 일하는 법

팔로워 1,600명 규모의 운동 인스타그램 계정으로 RFM 분석하고 취뽀했습니다

인스타그램 데이터 분석하고 카드사 마케터로 취업했어요

국문과 졸업하고 광고대행사에서 캐치테이블 데이터 분석가로 이직했습니다.

퍼포먼스 마케터에서 데이터 분석가로 직무 전환했어요

“데이터를 통해 좋은 결정을 내리고 싶었어요”, 텀블벅 운영 리드 김예진님의 커리어 여정 엿보기

CS에서 정책까지, 데이터 분석을 무기로 단단한 서비스를 만들어요

사회복지시설 ‘다시함께상담센터’에서 근무하며 데이터로 문제를 해결하는 김채윤님의 데이터 분석 이야기

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