<<데이터 애널리스트는 왜 이렇게 까칠할까>> 데이터팀과 일해보신 경험이 있으신 분들이라면 모두 공감하실 거예요. 데이터를 요청하면, 바로 데이터를 뽑아주는게 아니라 데이터에서 구체적으로 보려는 게 뭔지, 목적이 뭔지 물어보는 질문이 많죠. 좀 큰 회사 같은 경우는 데이터 하나 요청할 때 요청 양식을 작성해야하는 경우도 있어서 여간 번거로운 게 아닙니다. 그래서 왜 이렇게 절차가 귀찮아! 그냥 내가 데이터 뽑고 말지 라고 생각하게 됩니다. 최근에 데이터 애널리스트와 긴밀하게 일하면서, 데이터 애널리스트와 일할 때 갖추면 좋을 태도 두가지를 꼽아봤어요. 1. 명확한 가설설정 검증하고 싶은 것이 무엇인지 명확하게 설정하고, 이야기 하세요. 가능하면 가설 검증이 필요한 목적도 이야기 하면 좋습니다. 검증하려는 가설만 이야기 해도, 데이터 애널리스트가 검증에 필요한 데이터를 알아서 찾아주는 경우도 있습니다. 만약 목적에 대한 설명 없이 무슨 데이터를 주세요라고 요청한다면, 대부분의 경우 추가적인 질문이 오가게 됩니다. 왜냐하면, 여러 비슷한 데이터 중에서 가장 적절한 걸 골라야하는 작업을 해야하는데, 그러려면 가설을 알아야 하기 때문입니다. 정확한 가설을 설정하고, 이 가설을 검증하기 위해 이러이러한 데이터가 필요하다고 요청만 하더라도, 데이터팀과 훨씬 더 수월하게 일할 수 있습니다. 2. 가설 검증 가능 여부를 구체적으로 생각하자. 두번째는 가설 검증 여부입니다. 해당 데이터를 받았을 때, 실제로 이 가설을 검증할 수 있느냐에 대해서는 반드시 미리 생각해보는 걸 추천드립니다. 데이터 다 뽑아줬는데 이 데이터는 누락이 있기 때문에 판단을 내리기 어렵다라고 결론을 내리는 경우가 생겨요. 데이터가 휴지조각이 되버리는거죠. 그러한 일은 데이터 애널리스트 입장에서 굉장히 기운 빠지는 상황이예요. 만약, 구체적인 가설검증이 아닌, 단순 트렌드를 보기 위함이라면 그 목적과 맥락을 미리 전달해주세요. 이 두가지만 잘 지켜도, 데이터팀과 정말 재밌게 일할 수 있습니다.