잡상들 39

2023년 5월 회고.

5월을 돌아보면서 1. 오래 다니기도 연습이 필요하다 회사의 사정이 어려워지면서, 점점 더 많은 문제가 드러난다. 특히나 커뮤니케이션의 방식 등을 보고있자면, 속이 터질 것 같은 순간이 많다. 오늘만해도 한 미팅에서 실제 작업물에 대한 활용도나 효용을 높이기 위한 토론이 아닌, 이 결과물이 CTO께서 의도하는 방향이 맞을까만 놓고 1시간 이상 토론했다. 회사 상황이 어려워지니, 더 많은 사람들이 C레벨의 눈치를 본다. 정말 당장이라도 퇴사하고, 다른 직장을 구하고 싶은 마음이 솟구쳤다. 그 밖에도 인원이 감소하니까, 가장 업무논의를 많이 해야할 팀장님은 TF팀이나 다른 부서팀장 겸직 등으로 팀 정기미팅은 언제나 일정이 늦어지고 하다보니, 생각이 많아졌던 것은 사실이다. 특히나 보통 조직에서 많이한다는 1..

잡상들/회고 2023.06.01

2023년 4월 회고.

Work -1. Airflow를 활용한 자동화 개선 Slack으로 아침마다 지표보내는 작업에 대한 자동화를 마무리했다. 이제 수기로 작업하는 내용은 모두 사라졌다. 최근 PAP블로그에 올라온, '데이터 분석가가 처음 회사에 들어와서 해야 할 일들 7가지'라는 글을 읽었다. 이 중 데이터 분석가가 해야하는 일 중 자동화에 대한 부분에서 많은 공감을 했다. 분석가의 역할 중 하나가 내부 구성원들의 의사결정에 필요한 유의미한 정보를 전달하는 것이라 생각한다면, 어떻게 주기적으로 효율적으로 이 정보를 공급할 수 있을지가 중요하다. 3월에 수익, 비용 분석을 위해서 데이터파이프라인 작업을 하면서 영감을 얻었다. 해당 작업은 거래액 데이터가 있는 Database과 비용 내역이 집계되는 Database가 다르기 때문..

잡상들/회고 2023.04.30

첫 브랜디드 콘텐츠를 발행하면서

1. 2023년에 세웠던 목표 중 하나는 비즈니스 분석 역량을 키우고, 이를 바탕으로 콘텐츠를 만들어서, 나의 개인 채널을 성장시키는 것이었다. 근본적인 분석 역량, 문서 작성 및 커뮤니케이션 역량을 키우는 것도 있었지만, 향후 이런 채널과 콘텐츠 제작 역량을 바탕으로 부수입을 만들거나, 개인 비즈니스에 활용하고 싶다는 생각도 있었다. 2. 부수입의 원천은 크게 2가지였다. 하나는 광고, 하나는 구독이었다. 일을 하다보면 해외 자료를 리서치하는 일이 잦은데, 가끔 조금 읽을만하다 싶으면, 바로 반 정도 남겨놓고 돈내고 구독해서 보라는 안내가 뜨는 경우가 많았다. 그 가격이 국내에서 제공하는 아웃스탠딩, 커넥터스 등 내가 애용하는 채널과 비교할 때 비싼 축에 속했기에, '양질의 정보는 어떻게 가치를 평가할..

잡상들 2023.04.26

2023년 3월 회고.

What I did 본격적인 수익성 분석을 시작했다. 우리 회사의 비즈니스 모델은 SAAS보다는 마켓플레이스 형태라고 볼 수 있다. 주요 거래 형태에 거래액 기반의 결제 수수료에서 나오고 있다. 이 과정에서 사용하고 있는 PG사나 마켓에 따라서 거래액 대비 수수료가 달라지기 때문에, 이를 취합해서 대시보드로 제공하거나 분석하는 작업을 했다. 여기에 주로 나가는 서버 비용등을 차감하는 형태로 수익성 개선을 위한 방안을 마련하는 작업을 추가로 진행하고 있다. 또한 2월에 산출한 LTV 산출과 관련된 부분을 접목해서, 사용하는 비용 대비 미래의 수익성 등을 접목해서 확인할 수 있는 방법을 고도화 할 예정이다. 이 과정에서 Pricing에 대한 관심을 가지게 되었다. 그 배경은 Shopify는 구독료 등을 받으..

잡상들/회고 2023.03.26

2023년 2월 회고.

아직 2월이 끝나기까지 2일 정도 남았다. 다만, 시외버스를 타고 할머니댁을 다녀오면서 너무 많은 에너지를 쓴 상태라, 씻고 자리에 앉으니 다른 일을 하기 어려운 상황이다. 그래서 추가적인 일을 하는 대신, 2023년 2월의 회고를 오늘 작성하게 됐다. ① 시계열 분석과 모델링을 공부하고 있다. 인터넷을 통해, Meta의 Prophet 모델 등 활용가능한 방법을 찾고 업무에 적용했다. 다만, 시계열과 예측에 대한 것은 데이터 분석에서 가장 활용도가 높은 영역이기에, 개념을 정리하는 과정이 필요하다고 생각했다. (이전에 물류기획으로 일할 때도 수요 예측 등 시계열 분석의 결과물을 만들 일이 많았다.) 그래서 교재를 구매해서 공부하기 시작했다. 처음에 시계열 맛보기를 할 때는, '이게 왜 통계학과 4학년 과..

잡상들/회고 2023.02.26

조승연의 탐구생활 중 '통계학'편을 보면서

보다가 혼자 감동받아서 남겨보는 조승연의 탐구생활, 리뷰 왕이 되려는 자를 위한 통치가들의 기술 중 가장 중요한 기술로 통계학을 꼽았다. 마지막의 엔딩멘트로 나온 메시지가 굉장히 인상깊어서 이 영상에 대한 기록을 남겨보게 되었다. 실제로 이런 예를 보여주는 것이 있어요. 초등학생도 삼국지나 문명같은 전략 게임을 굉장히 잘하지만, 그 친구를 나라를 다스리는 대통령 자리에 앉힌다고 잘하지는 못할 것이다. 게임에서는 내가 항구를 짓는데 5,000금을 내고 지으면 정확하게 5,000금에 정확하게 3턴 안에 지어진다. 또 수입이 10% 늘어난다고 명시되어있으면 정확하게 늘어난다. 말 그대로 게임 속의 세상은 모든 통계 완벽하게 정확한 세상이다. 통계가 완벽하게 정확한 세상에서는 초등학생도 나라를 다스릴 수 있다...

잡상들 2023.02.20

프로그래머스 SQL 코딩테스트 후기

(주의) 기출 문제 정보는 없습니다. 그냥 처음 보면서 느낀점들, 이후에 볼 때 주의할 사항들에 대해 적었습니다. 준비과정 우선 첫번째로 프로그래머스 내 제공해주는 기출문제를 풀어봤다. 기출문제를 풀었던 것은 문법간 차이를 미리 이해하기 위함이었다. 이전 회사는 Google Bigquery 기반의 SQL을 활용했고, 지금 회사는 Clickhouse 기반의 SQL을 활용했다. Bigquery에서 Clickhouse로 넘어올 때, 굵직한 문법은 비슷했지만 간혹 조금씩 차이가 있는 경우가 있었다. 그런 경험 때문에 시험 때 응시할 MYSQL이 지금 회사의 문법과 차이가 있을 것을 우려해서 프로그래머스에서 제공하는 문제를 미리 풀어봤다. 결과적으로 매우 잘한 일이었다. 프로그래머스에서 제공하는 연습문제를 풀자마..

잡상들 2023.02.18

2023년 1월 회고

업무, 공부, 그리고 일상과 관련하여 1월을 정리해본다. [ 업무 ] 리포팅 작업을 조금 더 매끄럽게 하기 위해 노력하고 있다. Confluence에서 제공하는 View Tracker이나 대시보드의 활용 정도를 보면서, 내용만큼이나 형식도 중요하다는 것을 느낀다. 데이터, 정확히는 수치로 된 내용을 읽는 것이 내가 독일어나 스페인어로 된 리포트를 읽는 것과 같은 느낌일 수 있다는 마음으로, 최대한 직관적이고 깔끔하게 전달하기 위해 고민하고 있다. 이번달에 인사평가를 진행했다. 입사한지 1년이 다 되어가는 시점이기 때문이다. 회사에서 정해준 양식에 맞춰서, 내가 한 일들을 열거했고, 스스로 생각하는 점수 등을 입력하는 방식으로 진행했다. 팀장님께서 점수를 되게 좋게 주셨다. 내가 보여드린 것에 비해 너무 ..

잡상들/회고 2023.02.04

슬램덩크 2회차를 다녀와서 - 영화 취향에 대한

오늘 설 기념으로 친구와 함께 를 보고 왔다. 처음 보는 것은 아니고, 지난번에도 같은 친구와 같은 영화를 보고 왔다. 재미있는 점은 내가 최근에 영화관에서 본 영화들은 모두 2번 이상 봤다는 점이다. 물론, 아버지의 요청으로 갔던 쥬라기 월드만 1번 방문하고, 내 의지로 간 영화들은 모두 2번씩 봤다. 탑건, 아바타2, 그리고 슬램덩크까지. 성인이 되면 내 영화 취향같은 것들은 오히려 다채로워 질 것 같았다. 실제로 대학생 때까지는 마이너한 영화들도 많이 즐겨봤기 때문에 이수역에 아트나인 상영관이 있음에 감사하며 살았다. 아르바이트 끝나고 아트나인에서 영화 한 편을 예매해서 보고 나오는 것이 소소한 행복의 하나였던 시절이었다. 직장인이 되면 이런 영화에 대한 취향이 더 다채로워 질 것 같았는데, 오히려..

잡상들 2023.01.22

데이터 엔지니어링 공부를 시작해야겠다

Inflearn을 통해 수강하던 머신러닝 기초 강의 수강을 끝냈다. 전체 시간은 15시간이지만, 공부에 대한 몰입 부족 및 이해 부족 등으로 생각보다 시간이 소요됐다. 크게 분류 모형, 회귀 모형, 군집 모형을 기준으로 머신러닝을 돌려보는 방법에 대해서 배운 것 같다. 이걸 이제 회사 업무에 적용해보고 유의미한 것들은 리포팅이나 공개적으로 적용해봐야겠다. 머신러닝을 배우면서 왜 모든 데이터 작업에서 전처리 단계까지가 중요하다고 하는지 실감할 수 있었다. 우선 제대로 된 데이터를 확보하는 것도 중요하다. 아티클을 찾아보면 데이터 사이언티스트들이 우스갯소리로 "회사에서 데이터 분석을 하려고 시도하면, '사용할 수 없는 데이터만 존재'하거나 '데이터가 없을 것'이다"라고 말한다. 처음에 전문가들의 허세인가 생..

잡상들 2023.01.15