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BIA nalyst가 해야 할 일은 원인 후보를 늘어놓는 것이 아니라, 가장 비용이 작은 검증부터 실행 가능한 실험을 설계하고, 결과가 애매할 때도 다음 행동을 결정할 수 있게 만드는 것입니다.
지마켓에 끌린 이유는, '데이터로 바꿀 수 있는 것이 많은 조직'이기 때문입니다.
그 선택을 더 빠르고 더 정확하게 만들 수 있다는 점에서, 지마켓 BIA nalyst는 제 커리어의 다음 단계로 가장 적합합니다.
데이터 품질은 IT의 일이 아니라 BI의 일입니다.
많은 조직이 원인 분석에 시간을 쓰다가 실행을 늦춥니다.
의사결정 커뮤니케이션을 BI가 주도하는 문화를 만들고 싶습니다.
이 방식은 BI의 신뢰를 높이고, 이해관계자들이 데이터 기반의사결정을 '리스크 없는 선택'으로 착각하지 않게 합니 다.
제가 지마켓에 지원한 이유를 한 문장으로 요약하면, 커머스에서 가장 중요한 '우선순위 결정'을 데이터로 더 빠르고 더 정확하게 만드는 일을 가장 큰 규모로 수행할 수 있는 환경이라고 판단했기 때문입니다.
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지마켓 Bus iness IntelligenceA nalys t(경력) 포지션에 지원한 이유를 한 문장으로 요약하면 무엇이며 그 근거는 무엇입니까
데 이 터파이프라인이나 대시보드를 예쁘게 만드는 사람이 아니라, 의사결정의 우선순위를 정리하고, 핵심 지표를 합의시키고, 실행으로 연결되는 질문만 남기도록 설계를 바꾸는 사람으로 성장해왔습니다.
지 마켓Bus iness IntelligenceA nalys t(경력) 포지션에 지원한 이유는, 그 역할이 가장 큰 규모와 가장 빠른 속도로 의미를 만들 수 있는 전장이라고 판단했기 때문입니다.
BIA nalyst가 해야 할 일은 원인 후보를 늘어놓는 것이 아니라, 가장 비용이 작은 검증부터 실행 가능한 실험을 설계하고, 결과가 애매할 때도 다음 행동을 결정할 수 있게 만드는 것입니다.
BIA nalys t로서 제가 가장 큰 보람을 느낀 순간은 대시보드 조회 수가 늘었을 때가 아니라, "이 분석 덕분에 바로 바꿔서 이번 주에 성과가 났다"는 말을 들었을 때였습니다.
지마켓에 끌린 이유는, '데이터로 바꿀 수 있는 것이 많은 조직'이기 때문입니다.
데이터 품질은 IT의 일이 아니라 BI의 일입니다.
분석은 짧게, 실험은 빠르게입니다.
원인 분석'의 시간을 줄이고 '해결 실험'의 시간을 늘리고 싶습니다.
의사결정 커뮤니케이션을 BI가 주도하는 문화를 만들고 싶습니다.
이 방식은 BI의 신뢰를 높이고, 이해관계자들이 데이터 기반의사결정을 '리스크 없는 선택'으로 착각하지 않게 합니 다.
리스크를 보이게 해서 더 좋은 선택을 하게 합니다.
더 많은데이터가 있고, 더 많은 이해관계자가 있고, 더 많은 레버가 있을수록 BIA nalyst는 조직의 속도를 바꿀 수 있습니다.
저는 그 속도를 바꾸는 일을 해왔고, 이제 그 임팩트를 지마켓에서 더 크게 만들고 싶습니다.
단순히 "데이터를 잘 본다"가 아니라, "의사결정이 더 빨라지고 더 정확해 지도록 구조를 설계한다"는 관점으로 일하겠습니다.
제가 지마켓에 지원한 이유를 한 문장으로 요약하면, 커머스에서 가장 중요한 '우선순위 결정'을 데이터로 더 빠르고 더 정확하게 만드는 일을 가장 큰 규모로 수행할 수 있는 환경이라고 판단했기 때문입니다.
규모가 큰 커머스일수록 작은 레버 하나의 개선이 매 출과 경험에 크게 반영되기 때문에 BI의 임팩트가 커집니다.
이후 지표를 세층으로 구분합니다.
1층은 회사 성과를 대표하는 북극성 지표, 2층은 팀이 직접 조정 가능한 레버지표, 3층은 원인을 설명하는 진단 지표입니다.
이렇게 하면 해석이 갈릴 때도 "우선 1층을 보고, 2층으로 원인을 좁히고, 3층으로 확인한다"는 공통 프로토콜이 생깁니다.
어떤 리포트가, 어떤 기간이, 어떤 지표가 영향을 받는지 명확히 하고 임시 대안을 제시합니다.
지표별 기대 범위를 정의해 이상치 감지 알림을 걸고, 정의서와 산식을 버전 관리하며, 파이프라인 변경 시 BI가 영향도를 리뷰하는 프로세스를 둡니다.
요구사항 변경은 문제라기보다 정보가 정리되는 과정일 때가 많습니다. |
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2025.12.21
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