‘애널리틱스 엔지니어’, 혹은 ‘분석 엔지니어’라고 들어보셨나요? 미국에서는 대략 3~4년 전부터 화제가 되기 시작했고, 한국에서는 작년부터 본격적으로 주목받고 있습니다. 간단히 말해서, 데이터 애널리틱스(분석) 엔지니어는 ‘데이터를 사용하기 쉽게 만들어주는 요리사’라고 할 수 있는데요. 그들의 고객은 바로 데이터 분석가, 마케터, 기획자 등 데이터를 손에 쥐고 일하는 모든 현업 전문가입니다. 이제 데이터 팀은 단순히 데이터를 모으고 분석하는 것을 넘어서, 누구나 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있습니다.
한국의 제조업은 빠르게 발전하는 IT기술을 적용하여 이미 일본의 경쟁력을 추월했으며 그 결과 세계의 원탑 국가가 되었다고 해도 과언이 아닙니다. SI 엔지니어들의 노력으로 만들어낸 자랑스러운 결과입니다. 그런데 그 제조업을 뒷받침하는 IT서비스에 ‘SI서비스’라는 단어가 붙는 순간 우울해지는 이야기가 많이 들려옵니다. 저는 오늘 이 글에서 그런 이야기들의 진위를 다루기보다는 한국의 SI산업이 얼마나 글로벌 경쟁력을 갖추었고, SI엔지니어로서 얼마나 많은 기회가 존재하고 있는지에 대한 이야기를 해보려 합니다.
컬리는 3년 동안 저에게 구애 문자를 보내고 있습니다. 처음 가입했던 2021년부터 2023년까지 총 3년 간 글을 작성하는 8월 24일 오늘까지도 꼬시고 있죠. 쿠폰 줄테니 사라고. 저는 컬리를 거의 쓰지 않아서 앱 안에서 했던 제 행동을 모두 기억합니다. 그렇다면 3년 간 컬리의 광고문자를 쭉 늘어놓고, 그 사이 사이에 제가 했던 행동을 끼워놓고 보면 어떤 패턴의 변화가 보이지 않을까요? 장바구니를 담으면 어떻게 됐을까? 첫 구매하면? 끝까지 안 샀을땐? "제 행동에 따라 발송 패턴이 어떻게 바뀌는지 보고, 컬리의 CRM을 역으로 유추해보면 재밌겠다."싶었습니다.