🌈 Head of Data의 Type

데이터 직군에서 팀장 이후에 Director 레벨이 되면 Director of Data 또는 Head of Data로 불리곤 합니다. 이 직책을 받은 분들이 많아지면서 패턴화 할 수 있게 되었습니다. 데이터 리더는 어떤 타입으로 나뉠까요? 정리된 글을 공유합니다 ✨️ 추천드리고 싶은 분 - 데이터 팀장을 하고 계신 분 중 그 이후 커리어에 대해 고민하는 분 - Head of Data에 대해 궁금하신 분 🎁 요약 - 지난 몇 년 동안 Head of Data가 폭발적으로 증가했음 - 어떤 사람이 데이터 리더가 되어야 할까? : 직접적인 답은 없다 - Head of Data라는 단어는 느슨하게 사용되기에 명확하지 않다 - 비즈니스 인텔리전스 리더 / 데이터 엔지니어링 리더 두가지로 나뉠 수 있음 ========================= 1. 비즈니스 인텔리전스 리더 - 비즈니스 문제, 기회를 명확히 표현해 데이터를 이해하며 비즈니스 임팩트를 내는 사람 - 데이터를 사용해 비즈니스 임팩트를 이끌기 - 회사가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것 ~ 수익 최적화, 고객 경험 개선 등 - 비즈니스 지식이 풍부한 사람 주로 하는 일 - 데이터를 활용해 비즈니스 임팩트 창출 - 데이터 Discovery : 의사 결정을 위해 데이터를 찾고, 이해하고, 사용하는 프로세스 - 질문으로 시작됨. 조직의 모든 정보에 접근 가능한 것만으로 충분하지 않고, 정보가 어떻게 사용할지 아는 것도 중요함 - Metric Alignment : 메트릭 프로세스를 만들고, 소유권 및 정확성을 유지. 메트릭 스토어 활용 - 데이터 기반 운영 : 운영팀이 데이터에 액세스할 수 있으며, 비즈니스의 일상적인 운영에서 데이터를 활용해 전략을 알려줌 배경 - 마케팅, 영업, 제품 관리 - 엔지니어와 이야기 할 엔지니어링 지식을 가지고 있음 ========================= 2. 데이터 엔지니어링 리더 - 데이터가 정확하고 IT 표준에 맞게 사용 가능한지 확인하는 작업이 익숙한 사람 - 데이터 과학자가 업무를 더 잘 할 수 있도록 돕는 사람 - 데이터 인프라가 확장 가능하고 안정적이며, 비용 효율적인지 확인함 주로 하는 일 - 데이터 파이프라인 구축, 데이터 엔지니어링(ETL), 인프라 관리(모니터링), 데이터 보안, 거버넌스 - 조직이 성숙하면 엔지니어링 리더가 데이터 과학, 머신러닝에 참여할 수 있음 - 한 번에 여러 모자를 쓰고 있을 것 - 다른 부서와 소통 배경 - 컴퓨터 과학, 소프트웨어 엔지니어링 - 팀 리딩 경험