9월 첫째주 2024년 9월 4일(수)

*회의 이외 운용가능 시간 : 4시간

🔳1년 목표 정리(우선순위 정리)

-1.그룹 시너지 추진

-2.분석팀 노하우 정리 및 연구 결과 공유

-3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리

-4.대쉬보드 작성 및 서포트

-5.금융그룹회사 연계 프로젝트 

-6. 청소년 공략 프로젝트

+ AI 프로젝트로 (서브)

 

🔳주별 계획

6. 청소년 공략 프로젝트-> 대쉬포드 1차 피드백 반영

3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리->주제 선정 및 작성완료

 

🔳오늘의 목표 업무

목표	일	소요시간	회고
6. 청소년 공략 프로젝트	디지털 마케팅 시책_분석설계_회의 후 피드백 반영	120
3.한국 핀테크 기업 동향, 분석 방법, 마케팅 시책 정리	한국 핀테크 동향 정리 시작	120

 

🔳목표 업무외

 

🔳도전한 것

도전한 것	어떤 것에	소요시간	회고
snowflake <업무 외 시간>	데이터 엔지니어 관련 공부하기  어차피 회사에 빅쿼리 대신 이 툴을 사용할 예정이라, 미리 공부해두면 좋을 듯!	60~120	이번주는 하루도 공부를 못하고 있기 때문에 개인적인 시간을 내서라도 공부하기.

 

🔳배운 것

소매업에서 일을 잘하는 사람은, 데이터 관련 업무도 잘하지 않나라는 생각이 문득들었다. 데이터 애널리스트라는 직업을 어떻게 정의할까에 따라 다르지만, 데이터를 어떤 형태로든 인사이트를 파는 사람이라고 생각한다. 그런데 단순히 이러한 측면뿐만 있는 게 아니라, 데이터 애널리스트가 만든 데이터 마트, 대쉬보드 (물론, 데이터의 품질, 데이터 정의에 이해하기 쉬움, 데이터를 그래프화 했을 때 알기 쉬움 등이 전제)가 많이 팔려 나가는 것도 데이터 애널리스트를 브랜딩하는 것이 아닐까 생각한다.

 

그렇기 때문에 데이터 애널리스트가 소매업에서 일하는 것을 가정하여 일을 해보는 것은 어떨까. 무형의 데이터라는 상품을 팔 때, 그 데이터가 사람들에게도 받아들여지기 쉽게 데이터 마트를 만들고, 그러한 데이터 마트를 바탕으로 대쉬보드를 만들며 그 대쉬보드를 얼마나 보느냐 또 거기서 얼마나 액션이 이루어지느냐가 결국 나의 상품이 얼마나 팔리느냐가 정의되는 것 같다.

 

https://medium.com/daangn/%EC%B0%BD%EC%97%85%EC%9E%90%EC%B2%98%EB%9F%BC-%EC%9D%BC%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%ED%8C%80-%EB%B9%8C%EB%94%A9-3%EB%85%84-%EB%A1%9C%EB%93%9C%EB%A7%B5-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-5542c94894bc

 

 

🔳남은 일

 

🔳그 외