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0. Index

1. How I work
2. Work Experiences
3. Skills
4. Others

1. How I work

🙋🏻‍♂️ Data에 관한 모든 것들을 잘 수행할 수 있는 Data Ops를 목표로 커리어를 만들고 있습니다.
회사에서 데이터 분석과 (데이터 분석에 필요한) 데이터 엔지니어링 업무를 해왔습니다. 

사람들과 어울리는 것을 좋아하며, 저에게 주어진 업무 외의 다양한 분야에도 관심이 많습니다.
다양한 직군의 동료들과 이야기를 통해 사고의 확장이 일어나는 순간들을 좋아합니다. 그렇기 때문에
눈치보지 않고, 자유롭게 의견을 나눌 수 있는 환경을 좋아합니다.

2. Work Experiences

다노

Data Team

2021.01 ~ 현재

여성 건강 관련

커머스 (다노샵),

온라인 PT (마이다노)

서비스

데이터 분석, 데이터 엔지니어링

담당 업무

1. 다노샵 프로덕트 데이터 분석

   • 커머스인 다노샵의 프로덕트 데이터 분석가로 입사하여, 유닛 단위(PM, 디자이너, 백엔드, 프론트엔드와 한 팀으)로 일했습니다.
     • 서비스에 필요한 데이터 추출 및 분석, 대시보드 제작, AB Test 업무를 수행하였습니다(for : PM, 운영, MD, SCM, 경영지원 등).
     • 전사 구성원들의 데이터 리터러시를 높이기 위해 노력했습니다.

2. 다노 데이터 엔지니어링

   • 데이터 분석에 필요한 데이터 엔지니어링이 필요해지면서 (평소에 비즈니스 니즈에 따라 개발한 경험을 살려) 해당 업무를 수행하였습니다.
     • 데이터 컨슈머(분석가, PM, 운영) 분들이 데이터를 활용할 수 있는 환경을 만들었습니다 (BI 구축 및 운영, DW 운영)
     • 그 외 현업 부서에서 필요한 업무 자동화나 데이터 관련된 교육을 하면서 데이터 리터러시를 높였습니다.

주요 성과

1. 회원가입 퍼널 개선

   • 개요
     • 배경
       • 현 상태의 퍼널을 살펴보고, 개선이 가능할 것 같은 부분이라서-타사 레퍼런스 참고 및 내가 고객이라면 어떤 부분에서 불편함을 느낄까 가설 및 기획-제안을 통해 퍼널을 개선하는 프로젝트를 수행하였습니다.
     • 가설
       • 가입 퍼널 첫 단계에서 많은 필수 입력 질문들이 노출되고 있어 부담을 느끼고 전환으로 이뤄지지 않고, 이탈하고 있다. 이 부분을 개선하면 가입 전환율이 상승할 것이다.
     • 실험 진행 방법
       • 가입 필수 입력 항목을 줄이고, 질문당 페이지 한 개씩 화면을 분절하여 제공한다.
   • 성과
     • 로그인 화면 진입 대비 전환율
       • A안 (37%) < B안 (46%)

2. 이벤트 설계 및 관리 (GA, GTM, Amplitude)

   • 다노샵에서 발생하는 Event를 정의하고 관리했습니다. 정의된 이벤트들은 추후 분석에 활용합니다.
   • 관련 이미지

3. Business Intelligence 구축 및 운영 (Redash)

   • Redash를 도입해 모든 동료들이 쉽고 편하게 데이터를 보거나 활용할 수 있는 환경을 마련했습니다(AWS EC2).
   • BI로 Redash를 선택한 이유
     • 이기종 DB와 다양한 데이터 소스들이 존재했는데, 분석을 효율화하기 위해서 한 곳에서의 분석이 필요할 때도 있습니다. Redash의 Query Results라는 개념을 활용하여 Data Lake처럼 한 곳에서 통합 분석이 가능하다는 장점이 있어서 그렇게 활용하였습니다.
     • Redash의 결과물을 활용하여, 슬랙봇 지표에 활용했습니다.
   • 관련 이미지

4. 업무 자동화 (Python)

   • 현업 부서에서 수작업으로 진행하는 업무 중에 자동화가 가능한 부분이 보이면 해당 부서와 커뮤니케이션을 통해 자동화하였습니다.
   • 관련 이미지

5. 주요 지표 모니터링 시스템 (슬랙봇)

   • Redash를 기반으로 각 부서(마케팅, 운영, MD, SCM, PM) 에서 정기적으로 확인해야할 주요 지표들을 특정 주기에 맞춰 슬랙으로 전송하는 데이터 알림봇 생성하였습니다. 따로 대시보드에 들어가서 확인하지 않아도 손쉽게 지표를 확인할 수 있도록 하였습니다.
   • 관련 이미지

6. 데이터 리터러시 강화

   • 데이터 관련된 문의를 주고받는 슬랙 채널을 운영했습니다.
   • 데이터팀 노션 페이지를 만들어서 데이터에 관련해서 궁금한 것들을 누구나 쉽게 찾아볼 수 있는 위키로 운영했습니다.
   • 주요 지표 모니터링 슬랙봇을 운영하여, 쉽게 데이터를 확인할 수 있는 환경을 만들었습니다.
   • 관련 이미지

마켓디자이너스

Data Science Lab

2019.03 ~ 2021.01

하우징 (위매치 다이사, 청소),

영어 회화(튜터링)

플랫폼 서비스

데이터 분석, 데이터 엔지니어링

담당 업무

• CEO의 직속 팀에 데이터 개발자로 합류하여 CEO, 퍼포먼스 마케터와 함께 일하였습니다. 비즈니스 의사결정에 필요한 데이터 추출 및 분석(for CEO, 영업, 운영, 기획, PM)과 어드민 통계 페이지 그리고 DW를 운영 하였습니다.

주요 성과

• 주요 지표 (KPI) 산정 및 대시보드 작업
• SQL 교육 및 Data-Driven 문화 조성
• 주요 지표 모니터링 슬랙봇
• 트래킹 툴 도입 (GA, GTM)
• 어뷰징 트래킹
• 급지 조정

3. Skills

3.1. Overall