[상담] 무역회사에서 데이터 분석가로 직무 변경하고 싶어요.

아래 내용은 같은 고민을 하고 있을 사람들을 위해 게시 동의를 받고 정리한 글입니다.

 

최근에 링크드인을 통해 2022년 회고를 올린 이후에, 하나의 상담요청을 받게 되었다. 현재 무역회사에서 일하시는 분인데, 데이터 분석가로의 직무 이동을 어떻게 준비하면 좋을지에 대한 문의를 주셨다.

 

 

특별히 누군가를 상담해 줄 정도로 스스로를 대단한 사람이라 생각하지 않는다. 하지만 이런 진로, 커리어 상담이라는 것이 정확한 답을 기대하기보다, 답답한 마음에서 다양한 사람들의 이야기를 듣고 싶어한다고 생각해서, 부담은 덜고 조심스럽게 답변해드렸다.

 

또한, 액면가 때문인지 모르겠지만 가끔 이런 진로나 커리어 관련한 상담을 자주 받고 있다. 우리의 고민이라는 것이 나만 심각한 것 같지만, 결국 비슷한 고민이기에 상담한 내용들을 상대방이 동의하는 선에서 정리해서 공유해보려고 한다.

 

우선 문의에 대한 내용은 아래와 같았다.

일단 제 소개를 드리자면, 전 지금 무역회사에서 포워딩 그룹에 소속되어 있구요 제가 맡은 일은 일반적인 포워딩은 아니고, 운이 좋게 데이터관련 작업을 하고 Report를 만드는 일을 맡아서 자연스레 Data Analyst 직무에 관심을 갖게 되었거든요!!

데이터 분석 직무에 대해서 검색도 해보고 올려주신 블로그를 봤을 때 물류(해당분야) 도메인지식을 굉장히 중요시 여기는 직무 같아서 - 물류관리사, 유통관리사 2급, 국제무역사 1급, 무역영어 1급 위의 자격증을 취득하고 내년에 방통대 통계학과 진학해서 본격적으로 데이터를 배울 생각인데, 이정도의 교육이면 물류분야의 분석능력을 키울 수 있겠죠...?ㅎㅎ;;

그리고 제가 느끼기엔 지금 맡은 일이 조금 노가다성? 업무라고 느껴지는데ㅠㅠ어쨋든 엑셀로 해당 데이터베이스를 수정하고 Report를 만드는 작업이 인정받을 수 있을지 궁금합니다ㅠㅠ

우선 내가 이전에 물류운영 조직과 오랜시간 함께했기에 반가웠다. 또한 오히려 내가 긍정적인 자극을 받을 정도로, 의욕과 열정이 느껴지는 분이시기에 상담보다는 응원이나 격려를 해드리고 싶었다. 우선 상담의 포인트를 몇 가지 잡아보았다.

 

 

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도메인 지식, 얼마나 중요한가

문의주신 내용을 보고, 내가 썼던 회고를 다시봤다. 다시 읽어보니 오해가 있을 수 있겠다 싶었다.

 

내가 데이터 분석가로 이직하면서, 실무 경험을 강조했던 이유는 나만의 '강점 중 하나'라고 판단했기 때문이다.  현재 재직중인 회사는 카페24인데, 카페24는 SMB들의 온라인 커머스를 위한 모든 일을 한다. 호스팅만 제공하는 것이 아니라, 마케팅, 물류, 사이트 구축 등 다방면에서 서비스를 제공하고 있다. 그렇기에 마케팅, 물류와 관련한 중요한 비즈니스 지표도 충분히 이해할 수 있었기 때문에, 이와 관련된 점을 함께 어필했던 것이다.

 

이런 강점이 연봉을 몇% 올리는 것에 도움이 됐다면, 데이터 분석가로 이직할 수 있었던 성공 원인은 SQL에 대한 자신감이 가장 컸다. 저런 비즈니스의 핵심 지표를 충분히 이해하고 있어도, 만약 내가 SQL에 대한 능숙도가 떨어진다고 판단됐으면 아마 채용하지 않았을 것으로 판단된다. 그렇기에 데이터 분석가를 준비한다면, 우선은 SQL, Python, Tableau 등 그 회사에서 활용하는 분석툴, 시각화툴을 능숙하게 다루는 것을 우선적으로 준비해야 할 것이다.

 

 

 

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자격증에 대한 생각

 

연차는 낮았지만, 첫 직장과 이전 직장에서 모두 리더 포지션으로 근무해봤다. 덕분에 인턴을 면접볼 수 있는 기회도 몇 번 있었다. 그 과정에서 다양한 지원자의 이력서를 검토해보는 값진 경험 역시 할 수 있었다.

 

그런 과정을 거치면서 느낀 점은 네이버 블로그들에 이 '직무에 필요한 자격증'이라고 소개된 자격증은 슬프게도 생각보다 눈에 들어오지 않는다. 그나마 난이도가 조금 있다고 소문이라도 난 자격증이 그나마 눈에 들어왔던 것 같다. 따라서 1개월 공부해서 취득할 수 있을 것 같은 자격증 6개를 취득하기보다, 6개월 공부해야 겨우 딸 수 있을 것 같은 자격증 1개를 취득하는 것을 더욱 권장하긴 한다.

 

또한, 스펙의 경우 면접관인 실무자가 '아 이 분은 이런 업무를 맡기면 되겠다'라는 것이 선명해지는 스펙일수록 유용한 것 같다. 예를 들면, 스타트업에서 물류 기획 인턴을 면접 볼 때 되게 스펙이 짱짱한 지원자가 왔다. 취득한 자격증이 워낙 다양해서 열심히 사는 분이구나 생각은 했지만, 가득찬 스펙의 이력서에서 특별한 인상은 느끼지 못했다.

 

그러다 딱 한줄을 발견했는데, 데이터에 관심이 많아서 Kaggle 스터디를 하면서 필사하고 이런 작업을 한다는 것이었다. 당시에 물류기획에서 워낙 돌아가는 비즈니스 알고리즘이 많았기에, 같이 또는 나눠서 고민해 줄 사람이 필요했던터라 그 한 문장으로 관심이 갔고 면접 때도 그와 관련된 질문을 주로 진행했다. 그리고 합격해서 같이 일했고, 실제로 입사한 직후 물류팀의 비즈나스 관련 가설검정 작업을 진행하거나, 대시보드나 쿼리를 최적화하는 작업을 함께 했다. 자격증을 취득한 것도 아닌 그냥 공부하고 있다는 내용이었지만, 실무와 연결되는 부분이 컸기에 그 부분에 관심이 갔던 것 같다.

 

그렇기에 자격증 또는 스펙 업그레이드를 위해 시간을 투자해야한다면, 상대방 회사에서 어떤 일을 함께할 수 있겠다는 것이 어필되는 스펙이 가장 좋으며, 그런 스펙들 중에서는 자잘한거 여러개보다는 큰거 한방이 더 이목을 끌기 좋다는 것이 '지극히 개인적인' 의견이다.

 

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지금하는 일에서 데이터 분석 직무로 인정받으려면

 

우선 데이터 직무를 오면 느끼겠지만, 여기라고 노가다가 없지는 않다. 또한 리포트를 만드는 것이 일상이기 때문에 하는 일 자체는 데이터 분석가와 직무 Fit이 어느정도 맞다고 말할 수 있을 것 같다.

 

그렇다면 조금 더 분석가 직무에 연관성을 높이기 위해서는 어떻게 일하면 좋을까? 나는 다음 2가지를 제시했다.

 

하나는 그 리포트에 활용하는 데이터를 태블로나 엑셀 Power BI를 통해 시각화하는 작업을 해보는 것이다. 데이터 시각화에 대한 것은 모든 분석가 직무에서 필수요건처럼 쓰이고 있다. 특히 회사마다 요구하는 BI에 대한 사용 경험도 조금씩 다르기 때문에, 회사에서 특별히 제한하는게 아니라면 이런 BI툴을 활용해서 보고서를 만들어보거나 분석해보는 것을 우선 추천했다.

두번째는 데이터 활용의 다음 단계로 나가보는 것을 추천했다. 예를 들면, 지금 리포트를 작성하시면서 "어떤 일이 발생했다. 왜 발생한 것 같다"와 같은 현상에 대한 확인 단계에 있다면, 다음 단계인 '그래서 어떤 일이 발생할 것 같다' 같은 예측을 시도하는 단계로 넘어가는 것이다. 

 

최대한 하는 일들을 잘하기 위한 노력과 동시에 다른 회사에서 필요한 직무역량을 같이 기를 수 있다면, 아마 투자한 시간대비 더 효과적인 결과를 얻을 수 있을 거라 생각한다.

 

마무리 멘트 역시, 상담을 해주는 나도 정답을 알고 있는 것은 아니며, 내 의견은 철저하게 저렇게 생각하는 아저씨도 있구나 하고 적당히 흘려듣는게 답.