목차/차례
1. 제가 데이터 일을 직업으로 선택한 이유와 일하는 방식
2. Data Associate로서 제가 만들 수 있는 가치 품질 속도 책임
3. 데이터 품질을 올리는 구체적 방법 수집 정제 검증 표준화
4. 협업 방식과 커뮤니케이션 원칙 기자 개발 운영과 함께 일하는 법
5. 입사 후 90일 1년 3년 로드맵과 성과 지표
6. 면접 질문
6.1 정확성과 마감이 충돌할 때 어떤 기준으로 판단하십니까
6.2 금융 데이터의 오류를 발견했을 때 원인 규명 절차를 설명해 주세요
6.3 데이터 표준이 없거나 서로 다른 정의가 충돌하면 어떻게 정리하십니까
6.4 반복 업무를 자동화한 경험을 말해 주세요 어떤 효과가 있었습니까
6.5 보안과 윤리 측면에서 데이터 취급 원칙은 무엇입니까
6.6 협업 중 의견 충돌이 생겼을 때 어떻게 합의점을 만드십니까
6.7 입사 후 본인이 책임지고 싶은 대표 과제 한 가지를 제안해 주세요
본문
본문/내용
1. 제가 데이터 일을 직업으로 선택한 이유와 일하는 방식
저는 숫자를 좋아해서 데이터 일을 시작한 사람이 아닙니다. 저는 현실이 숫자 때문에 바뀌는 장면을 여러 번 보면서 이 일을 선택했습니다. 같은 기업을 놓고도 누군가는 성장이라고 말하고, 누군가는 위험이라고 말합니다. 그 말의 근거는 대부분 데이터에서 나옵니다. 문제는 데이터가 언제나 정직하지 않다는 점입니다. 오탈자, 단위 혼용, 기준 시점의 차이, 소스별 정의 불일치, 사람이 급하게 입력하며 생기는 누락. 이런 작은 균열이 모이면 의사결정은 큰 방향을 틀어버립니다. 저는 그 균열을 찾아내고, 다시는 같은 균열이 생기지 않도록 규칙을 세우는 일에 흥미를 느꼈습니다.
제가 처음부터 완벽한 사람이라서가 아닙니다. 오히려 반대로, 실수의 비용을 뼈저리게 느꼈기 때문에 더 집요해졌습니다. 팀 프로젝트에서 시계열 데이터를 다루며 한 번은 수치가 유난히 튄 구간을 그대로 그래프에 올린 적이 있습니다. 발표 자리에서 질문이 들어왔습니다. 이 급등은 시장 현상입니까, 데이터 오류입니까. 저는 확답을 못 했고, 그 순간 깨달았습니다. 데이터 업무에서 모른다는 말은 단순한 무지…