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SK네트웍스 현직자에게 듣는 직무 이야기 3: DT담당 DSG



빅데이터를 빼놓고는 사업을 이야기할 수 없는 바야흐로 4차 산업혁명시대! SK네트웍스 역시 데이터 분석을 통한 고객가치 혁신과 비즈니스 개선을 위해 지난 2017년 DSG(Data Scientist Group)를 신설한 뒤 현재까지 활발하게 데이터 분석 업무를 수행하고 있습니다. 특히 SK네트웍스의 DSG에서는 데이터 분석뿐만 아니라 사업의 인사이트 도출과 구성원에 대한 데이터 역량 교육까지 아우르고 있다고 하는데요, 오늘은 DT담당 DSG 송수형 매니저님과 함께 SK네트웍스의 분석 조직에서는 어떤 일들이 일어나고 있는지 알아보겠습니다!


SK Careers Editor 김경희


 

안녕하세요, DSG 송수형 매니저입니다. 저는 9년 전 SK네트웍스에 입사하여 석탄 팀에서 업무를 수행하다가 2017년도 11월에 DSG가 생기면서 부서를 이동하여 현재까지 데이터 분석에 관련된 일을 하고 있습니다. 당시 빅데이터 분석이나 머신러닝을 할 수 있는 전문가의 필요성이 대두되면서 DSG가 만들어졌고, DSG 팀원을 모집하는 공모에 지원하여 부서를 이동하게 되었습니다.

 

저희의 가장 기본적인 역할은 빅데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등을 통해 새로운 관점에서 인사이트를 찾는 것입니다. SK네트웍스에는 SK렌터카, SK매직 등의 투자사와 스피드메이트사업, ICT사업 등 다양한 사업에 대한 많은 데이터가 축적되어 있습니다. 하지만 저희 팀이 생기기 전까지는 그 많은 데이터를 빅데이터의 관점에서 바라보지 못했습니다. 저희 팀의 가장 핵심적인 역할은 기존에 생각하지 않았던 관점에서 데이터를 바라보면서 새로운 인사이트를 만들어내는 것이라고 할 수 있습니다. 


또한 저희 팀에서는 구성원에 대한 데이터 역량 강화 교육도 실시하고 있습니다. 내부적으로 데이터 역량에 대한 니즈가 많은 상황이라 작년부터 역량개발팀과 함께 ‘엘리스’를 이용해 전사적으로 파이썬 교육을 시행하면서 데이터 역량 체계를 구축해왔습니다. 더불어 (DT Agent Group)를 운영하고 있는데요. DAG는 세미나를 통해 저희와 함께 데이터 분석의 전반적인 과정을 수행한 뒤, 데이터 역량을 전달하는 또 다른 전파자가 되어 회사 내부 각 조직에 DT역량을 전달하는 역할을 하고 있습니다. 회사 내부에 DT역량을 전달하는 또 하나의 방법인 셈입니다. 


그리고 이제 곧 시작될 Self Analytics 시각화 교육도 준비 중에 있습니다. Self Analytics 시각화 교육이란 ‘태블로’라는 시각화 전문 툴에 대한 교육을 실시하는 것입니다. 이런 프로그램은 스크립트를 적지 않고 마우스를 클릭하는 것만으로도 데이터를 분석하고 시각화할 수 있어 사용성이 좋고, 알아보기 쉽게 결과물이 나오기 때문에 구성원 스스로도 쉽게 사업 데이터를 분석해 시각화하고 인사이트를 얻게 될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 

 

간략하게 말씀드리면 데이터 분석, DT 역량 교육, 그리고 데이터 거버넌스 구축, 3가지가 있습니다. 데이터 분석과 DT역량 교육에 대한 설명은 이전 질문에서 설명 드린 바와 같습니다. 데이터 거버넌스는 데이터 분석을 위해 데이터를 관리하는 체계를 말합니다. 그 체계가 잘 마련되어 있어야 데이터 분석과 DT역량 교육 업무를 원활하게 수행할 수 있기 때문에 데이터 거버넌스의 구축도 중요한 부분입니다.


 

첫 번째로 데이터를 활용하여 프로젝트를 진행하는 것을 사업부에 이해시키는 것입니다. 저희 팀이 만들어진 지 3년이 흘렀지만 아직 내부적으로 데이터 분석을 받아들이는 정도는 보다 개선될 필요성이 있습니다. 예를 들어 저희가 데이터 분석 업무를 수행하기 위해 기술을 학습하고 역량을 구축해 놓아도 각 사업부에서 데이터를 통해 어떤 업무를 수행할 수 있는지, 어떤 결과를 기대할 수 있는지에 대한 이해가 없다면 사업을 저희에게 의뢰할 수 없겠죠? 현재는 많이 발전했지만, 여전히 데이터에 대한 성숙도를 개선하는 것이 저희의 가장 큰 이슈 중 하나입니다.


그리고 적합한 인력을 보유하는 것도 큰 이슈입니다. 과제가 주어졌을 때 그 업무를 수행하기 위한 적정 인력을 보유하고 있느냐는 것인데요. 저희 팀은 처음 만들어지는 과정에서 인력을 내부에서 소싱했기 때문에 컴퓨터학이나 통계학을 전공한 인력이 많이 없고, 그렇기 때문에 고도화된 분석 작업은 외부 전문가의 자문을 구하면서 일을 진행하기도 합니다. 또한 데이터 분석은 한 사람이 전체적으로 모든 부분을 익힐 수 있는 것이 아니라 딥러닝, 시각화 등 각 분야별로 전문가가 있기 때문에 각 분야를 전문적으로 수행할 수 있는 인재가 필요합니다. 따라서 현재의 부족한 부분들을 보완할 수 있도록 적정 인력을 소싱하는 것도 큰 이슈라고 생각합니다.

 

정상적인 프로세스에 따르면 사업부에서 DSG에 데이터 분석 업무를 의뢰하는 것이 정석입니다. 사업부에서 분석하고 싶은 부분을 저희에게 의뢰하면 툴을 이용해 해결할 수 있는 방법을 알려드리거나, 규모가 크고 복잡한 데이터 분석작업이 필요해 보이는 경우에는 함께 프로젝트를 진행하게 됩니다. 다만, 저희는 사업부에서 의뢰하기만 기다리기보다는 적극적으로 과제를 발굴하고 있습니다.


이런 경우에는 저희가 팀별로 연락을 취해 프로젝트를 추진하게 되는데 그때 그때마다 사업을 개별적으로 이해해야 합니다. 예를 들어 SK매직 고객의 해지를 예측하는 프로젝트를 진행한다면 프로젝트 초반부에는 데이터를 확보하는 일과 동시에 비즈니스를 이해하는 일을 진행하게 됩니다. 현업에 계신 분들께 계속 질문하면서 렌탈서비스가 어떤 프로세스를 따르는지, 고객이 유입되고 데이터가 쌓이는 과정, 고객이 계약을 하고 해지하는 과정 등에 대해서 설명을 듣고 비즈니스에 대한 이해를 쌓아가게 됩니다. 그 이후에 데이터 분석 업무를 통해서 프로젝트의 목적을 달성하는 방식으로 업무를 진행하고 있습니다. 

 

수개월 간 협업해서 결과물을 만들어냈을 때, 그리고 사업부에서 예상했던 것보다 높은 수준의 결과물이 나오게 되면 결과물에 대해서도 만족을 하고 저희 DSG도 함께 인정을 받게 됩니다. 그런 순간들을 봤을 때 기분이 매우 좋습니다. 또 그것을 시작으로 현업에서 적극적으로 차기 과제를 의뢰하는 것을 보면 저희가 앞으로도 발전할 수 있는 가능성이 크다는 것을 실감하기도 합니다. 


 

코딩 능력과 통계적 지식(수학적 능력) 2가지는 꼭 필요한 것 같아요. 저도 현재까지 계속해서 공부해야 하는 부분이고 일을 하면서도 늘 중요하다고 느끼는 부분입니다. 따라서 본인이 생각한 바를 스크립트로 구현할 수 있는 코딩 능력과 알고리즘을 사용해서 나온 결과를 해석할 수 있는 통계적인 이해도가 기술적으로 필요한 부분이라고 할 수 있습니다.


그 외에도 커뮤니케이션 스킬이 필요합니다. 이전에 말씀드린 것처럼 데이터 분석은 독단적으로 수행하는 업무가 아니라 하나의 프로젝트에도 최소 3개의 조직이 개입하는 협업 과정입니다. 따라서 유관 부서에 협조를 구하는 상황, 필요한 데이터를 요청하는 상황 등에서 원활하게 커뮤니케이션할 수 있는 능력이 중요하다고 생각합니다. 

그리고 마지막으로는 비즈니스에 대한 이해도가 필요하다고 생각하는데, 이것은 학생 시절에 준비할 수 있는 부분은 아니라고 생각합니다. 다만, 프로젝트를 함께 하게 됐을 때 비즈니스의 전반적인 과정을 빠르게 흡수할 수 있는 센스가 있다면 좋을 것 같습니다. 비즈니스의 이해도가 데이터에 대한 이해와 직결되는 만큼 비즈니스가 어떻게 돌아가는지 빠르게 파악하는 감각이 중요할 것 같습니다.



데이터 분석 직무에 지원하시는 분들이라고 하면 관련 전공자 분들이 많을 것 같아요. 그래서 코딩 능력 같은 경우는 제가 ‘어떻게 공부하세요.’라고 말씀드리는 것이 조금 알맞지 않은 것 같습니다. (하하)


한 가지 말씀드리고 싶은 점은 학교와 회사는 다르다는 것인데요, 학교에서는 데이터나 자료가 수업에 알맞게 잘 정제되어 있을 텐데 회사는 필요한 정보들만 골라서 구하기 어려운 경우가 더 많습니다. 실제로 저희가 산학협력 프로젝트를 진행해보면 대학생 분들이 처음 보는 형태의 데이터에 의아해하시는 경우도 많이 있습니다. 또 회사에서의 데이터 분석 업무는 과제를 발굴하는 것부터 자료를 파악하고 결과물을 보고받는 사람들이 잘 이해할 수 있도록 정리하는 것까지 앞뒤 과정과 맥락이 중요한데, 학교에서의 경험만을 가지고 지나치게 학문적으로 접근하다 보면 맥락이 생략된 채로 결과물에만 집중하는 경우도 있습니다. 이런 부분을 보완하기 위해서 외부 프로젝트 혹은 공공 프로젝트에 참여하실 기회가 있다면 적극적으로 참여해보고 지금 말씀드린 부분들을 미리 경험해본다면 나중에 현업에서 일하실 때 도움이 될 것이라고 생각합니다.

 


요즘 들어 취업시장이 더 어려워지고 있다고 알고 있는데 늘 자신감을 잃지 않으셨으면 좋겠습니다. 특히 저희 DSG는 계속해서 성장하고 커가고 있는 조직이기 때문에 지속적으로 많은 관심 가져주셨으면 좋겠습니다!


오늘은 이렇게 SK네트웍스 DSG 직무의 모든 것을 알아보았습니다. 고객의 클릭 한 번, 터치 한 번이 모두 데이터가 되는 세상! 고객의 사소한 움직임에서도 의미를 찾아내고 지속적으로 과제를 발굴해 새로운 인사이트를 탐색하는 DSG 업무에 모두들 매료되셨을 것만 같습니다. 직무를 옮긴 이유를 묻자 ‘해보고 싶었다.’는 단순명료하지만 멋있는 답변을 주신 송수형 매니저님을 보며 데이터 분석가의 인간적인 면모까지도 확인할 수 있었던 시간이었는데요! 알면 알수록 더 빠져드는 Data Transformation 세계에 관심이 있다면? SK네트웍스 DSG의 문을 두드려보세요~


Posted by SK Careers Journal skcareers

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