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[직무 이야기] 데이터분석을 통해 현업과 호흡한다!-AI/빅데이터분석팀 이효진 책임&김대건 선임

LG디스플레이는 LG Way의 이념을 바탕으로 창의적이고 열정적인 인재 양성을 통해 고객을 위한 가치 창조를 실천하고 있습니다. LG디스플레이의 다양한 부서에서 각 직무를 수행하는 임직원들의 인터뷰를 통해 그 의미를 자세히 들여다 보도록 하겠습니다. 오늘은 LG디스플레이 직무 이야기 4편! 데이터분석을 통해 현업과 호흡하는 AI/빅데이터분석팀 이효진 책임과 김대건 선임을 만나보도록 하겠습니다.

Q. AI/빅데이터분석팀은 어떤 부서인가요?

이효진 책임: 분석팀은 마케팅, 상품기획업무, 공장의 빅데이터를 분석하는 불량분석, 제조지능화 등 자사 업무에 전반적으로 관여하고 있는 팀입니다. 예를 들어, SNS를 분석하여 디스플레이에 대한 소비자의 언맷 니즈(unmet needs, 미충족 욕구)를 조사하여 상품기획에 도움을 주기도 하고, 공장의 수율 조절과 생산 계획에도 도움을 줍니다.

Q. LG디스플레이와 AI/빅데이터분석 직무를 선택하게 된 특별한 계기가 있나요?

이효진 책임: 빅데이터의 경우 워낙 떠오르는 분야였기도 했고요. 이전에 APEC기후센터에서 전 진구의 기상빅데이터를 다루었습니다. 그런데 LG디스플레이는 TV, IT, 모바일, Auto 등 다양한 산업 데이터를 볼 수 있어 흥미를 느낀데다 소비자의 입장에서 LG라는 기업에 대한 이미지가 좋았기 때문에 입사를 결정하게 되었습니다.

Q. AI/빅데이터분석팀의 데일리 업무 프로세스가 궁금합니다.

김대건 선임: 저희는 주로 현업에서 의뢰가 들어오면 미팅을 통해 원하는 바가 무엇인지를 파악하고, 활용해야 할 데이터를 요청한 후 자체적인 분석을 진행합니다. 그리고 그 결과를 현업에 공유하고, 마지막으로 어떤 액션을 취했는지까지 확인하는 일련의 프로세스로 운영되고 있습니다.

Q. AI/빅데이터분석팀에서 직무 수행 시, 필요한 역량은 무엇인가요?

이효진 책임: 현재 저희 팀은 통계학 전공자가 대부분이나, 그 외에도 전기공학, 산업공학, 컴퓨터 공학 등 고루고루 분포하고 있습니다. 지금은 숫자 감각이 있어 모델링이 가능한 마케팅 관련 지식이 있는 분들을 채용하기 위해 준비하고 있습니다. 저희가 숫자만 다뤄서 괜찮은 결과를 낸다고 좋은 게 아니라 커뮤니케이션을 통해 설명이 되어야 하는 팀이다 보니 필드 지식이 있는 사람에 대한 니즈가 있습니다.

Q. AI/빅데이터분석 관련 공부나 자격증을 취득한 것이 있나요?

김대건 선임: 이 분야에 대해 관심이 있는 분들이라면 어떤 자격증이 필요한지 알고 계실 겁니다. 다만, 개인적으로 자격증보다는 여러 데이터를 다뤄보라고 말하고 싶어요. 저는 관련된 자격증은 없지만, 실무 경험을 통해 단기간에 여러 데이터를 다뤄보고, 다양한 분석 툴을 경험했습니다. 분석하는 스킬도 물론 중요하지만, 원하는 결과를 얻기 위해 데이터를 어떻게 가공할지 고민하는 데이터 처리 기술도 중요하거든요. 이런 부분은 실제 경험하지 않는 이상 파악하기 어려운 면이 있죠.

이효진 책임: 자격증은 저도 없습니다. 다만, 사실 최근에 흥미롭게 본 것이 데이터분석 전문가(ADP) 자격증이거든요. 그래서 책을 한 권 사서 읽어보았는데, 자격증 공부와 실무는 사실 많이 다른 부분이 있지만 저희가 하는 일의 베이스가 될만한 수준은 되지 않나 싶습니다. 학위나 필드 경험 등 응시 조건이 따로 있으니 확인해 보시면 좋을 것 같아요.

Q. 타 직무와는 다른, AI/빅데이터분석팀만의 장점 또는 경쟁력은 무엇인가요?

이효진 책임: 많은 일들을 할 수 있다는 것이 최대 장점이라고 생각합니다. 예를 들어, 마케팅과 상품기획뿐만 아니라 HR(인사) 데이터 분석 등 숫자, 문자로 된 많은 이슈와 관련된 의뢰가 들어옵니다. 그러다 보면 한계 없이 많은 분들을 만나고 함께 일할 수 있죠.

김대건 선임: 더불어 타 팀의 경우 본인이 알고 있는 요인에만 집중하는 반면, 저희는 분석 과정을 코딩하고 자동화하여 모든 요인을 볼 수 있다는 것도 장점으로 꼽고 싶습니다.

Q. 기본적인 코딩 능력도 어느 정도 필요한 건가요?

이효진 책임: AI와 빅데이터를 다뤄야 한다면 꼭 필요할 것 같습니다. 다음소프트의 송길영 부사장의 강의 중 굉장히 감명 깊게 들었던 부분이 있어서 공유를 한 번 드릴까 하는데요. 본인은 자식들에게 두 가지 언어만 강조한다는데, 그 중 하나는 언어고, 하나는 코딩이라고 합니다. 앞으로의 세상은 사람과 대화하거나 컴퓨터랑 대화해야 하기 때문이죠. 그래서 코딩은 AI/빅데이터를 정리하기 위한 베이스라고 생각합니다.

Q. AI/빅데이터 기술로 해결하기 위해서는 공학적 지식뿐만 아니라, 경영관리 등 다양한 지식이 있어야 할 것 같습니다. 팀의 전공 구성이 어떻게 되어있으며 협업은 어떻게 하는지 궁금합니다.

김대건 선임: 전공은 아까 책임님께서 말씀하셨듯이 통계학, 산업공학, 컴퓨터 공학, 전자공학 등으로 이루어져 있습니다.

이효진 책임: 협업은 팀 내부적으로도 필요합니다. 저희는 HR, 마케팅, 영업, 상품기획 등 워낙 여러 사업부의 많은 업무를 담당하고 있기 때문에 뇌를 바꿔가며 일한다고 말할 만큼 목적에 따라 각각 다른 시각으로 봐야 하죠. 그것을 잘하려면 선후배 간의 호흡이 굉장히 중요합니다. 아무래도 신생 팀이다보니 신입을 잘 육성하자는 취지도 있고, 체계를 최대한 활용하려고 노력하는 편이죠.

김대건 선임: 협업 진행 시, 서로의 분야에서 전문가가 아니기 때문에 각각 쉽게 풀어 설명을 하고 계속해서 피드백을 주고 받습니다. 첫 회의에서는 알아듣기 어려웠지만 계속해서 듣다 보면 알게 되는 부분도 있고, 원활한 대화를 위해 현업에 대해 공부를 하기도 합니다. 자사 용어 사전의 도움도 많이 받았죠.

Q. AI/빅데이터분석팀이 얻은, 가장 기억에 남는 성과는 무엇인가요?

김대건 선임: 잡히지 않던 불량의 원인이 현업에서는 전혀 생각지도 못했던 원인이었던 적이 있었습니다. 저희가 전체를 아울러 분석하다 보니 이상한 부분이 발견되어 현업과 공유하였고, 실제로 액션을 취하였을 때 저희 팀에서 생각했던 것이 중요한 원인이 되었던 적이 있습니다. 그때 굉장히 뿌듯했죠.

이효진 책임: 수요를 예측함에 있어 자사의 마케터들도 상당한 능력이 있으신 분들이지만 저희의 분석을 통해 데이터로만 설명해내는 값을 참고하여 마케터의 예측을 조정하는 경우가 있습니다. 저희는 데이터만으로 설명을 하는 팀이고, 그 쪽은 고객의 소리를 통한 통찰력으로 예측을 하는 팀이다 보니 두 데이터를 통합하여 새로운 숫자로 보고가 이루어 지고, 그것이 영업 이익으로까지 연결이 되었을 때 굉장한 희열을 느끼죠.

Q. AI/빅데이터팀의 2019년 하반기 목표는 무엇인가요?

이효진 책임: 저희 팀에서 발굴한 니즈가 최종 상품기획까지 연결될 수 있도록 소비자의 잠재 욕구를 찾아내는 것과 시장 및 고객 세분화의 흐름 속에서 저희의 수요 예측이 기획 정책에 계속해서 반영되는 것이 목표라고 할 수 있겠네요.

Q. 마지막으로 AI/빅데이터분석 직무를 꿈꾸는 학생들에게 한 말씀 부탁 드립니다.

김대건 선임: 하나 조언해드리고 싶은 게 있다면, 보통 데이터 분석팀이라고 하면 분석만 잘하면 된다고 생각해요. 실제 그것도 중요하지만, 이것을 접목시켜 모델을 좀 더 빛나게 만드는 부분을 생각하는 습관을 가지시면 좋겠습니다. 면접 볼 때도 분석 능력을 어필하기 보다는 한 단계 더 나아가 방향까지 제시한다면 더 좋은 결과가 있을지 않을까 싶습니다.

이효진 책임: 데이터 요약이 데이터 분석이라고 오해하는 분들도 있어요. 통계치를 잘 요약하는 것도 중요하지만 요약한 것을 잘 전달해내는 것까지가 일의 완성이죠. 따라서 본인이 한 많은 일을 한 장의 장표로 만들 줄 아는 능력 즉, 목적을 생각할 수 있는 능력이 필요해요. 그러기 위해 개인적으로는 데이터를 치우치지 않고 볼 줄 아는 것이 중요하다고 생각합니다.

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지금까지 이효진 책임과 김대건 선임과의 인터뷰를 통해 LG디스플레이 AI/빅데이터분석 직무에 대해 알아보는 시간을 가져보았는데요. LG디스플레이가 No.1 기업으로 성장할 수 있었던 데는 이처럼 각각의 위치에서 묵묵히 자신의 역할을 수행하는 임직원들의 빛나는 노력이 있었기 때문이 아닐까 싶습니다. 혁신적인 기술로 시장을 선도하는 LG디스플레이의 임직원들이 만들어갈 미래에 많은 관심과 기대 부탁 드립니다.

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