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저는 이러한 업무에서 요구되는 지식과 기술적 기반을 갖추기 위해, 데이터 분석과 AI 활용역량을 체계적으로 키워왔습니다.
롯데 이노베이트의 D&AX 혁신팀은 단순한 데이터 분석을 넘어서 전사적 디지털 전환을 설계하고 이끄는 부서로 알고 있습니다.
프로젝트의 핵심은 발주 오류로 인한 재고 과잉 문제를 데이터 기반으로 분석하고, 이에 대한 개선 솔루션을 제안하는 것이었습니다.
이 경험을 통해 저는 데이터 분석이 단순 기술이 아니라, 다양한 이해관계자와 소통하고, 현장의 문제를 분석적으로 풀어가는 커뮤니케이션의 과정임을 깨달았습니다.
데이터 분석 프로젝트에서 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
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저는 이러한 업무에서 요구되는 지식과 기술적 기반을 갖추기 위해, 데이터 분석과 AI 활용역량을 체계적으로 키워왔습니다.
가장 기억에 남는 프로젝트는 대외활동으로 수행한 'B2B 유통사의 발주 최적화 시스템 설계'였습니다.
프로젝트의 핵심은 발주 오류로 인한 재고 과잉 문제를 데이터 기반으로 분석하고, 이에 대한 개선 솔루션을 제안하는 것이었습니다.
현업 담당자와 주 1회 피드백을 나누며 현장감 있는 설계를 위해 노력했고, 결과적으로 발주 오류율이 18%에서 6%로 감소한 개선안을 도출했습니다.
롯데 이노베이트는 그룹 전체의 디지털 혁신을 주도하는 중심 조직으로, 단기적 문제 해결보다 지속적인 변화와 체계화를 요구받는 곳입니다.
단순한 분석이 아닌 조직의 변화를 설계하는 역할이라는 점에 매력을 느꼈기 때문입니다.
데이터 사이언스에 흥미를 갖고 공부하던 중, 여러 산업에서 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 전략 방향이 달라진다는 점을 목격했습니다.
특히 롯데 이노베이트는 단순히 리포트를 넘기거나 수치를 보는 것이 아니라, 전략적인 인사이트와 변화를 이끄는 조직이라는 점에서 제 커리어 목표와 일치했습니다.
데이터 분석 프로젝트에서 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
분석의 목적이 무엇인지, 즉 분석 결과가 실제 어떤 결정을 내리기 위한 도구인지를 명확히 파악하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. |
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2025.07.01
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