[ 직무 이야기 ] 데이터 분석 을 통해 현업 과 호흡 한다 ! - AI / 빅 데이터 분석 팀 이효진 책임 & 김대건 선임 | LG 디스플레이 블로그 디 스퀘어 
 LG 디스플레이 는 LG Way 의 이념 을 바탕 으로 창의 적 이 고 열정 적 인 인재 양성 을 통해 고객 을 위한 가치 창조 를 실천 하 고 있 습니다 . LG 디스플레이 의 다양 한 부서 에서 각 직무 를 수행 하 는 임직원 들 의 인터뷰 를 통해 그 의미 를 자세히 들여다 보 도록 하 겠 습니다 . 오늘 은 LG 디스플레이 직무 이야기 4 편 ! 데이터 분석 을 통해 현업 과 호흡 하 는 AI / 빅 데이터 분석 팀 이효진 책임 과 김대건 선임 을 만나 보 도록 하 겠 습니다 . 
 Q . AI / 빅 데이터 분석 팀 은 어떤 부서 인가요 ? 
 이효진 책임 : 분석 팀 은 마케팅 , 상품 기획 업무 , 공장 의 빅 데이터 를 분석 하 는 불량 분석 , 제조 지능화 등 자사 업무 에 전반 적 으로 관여 하 고 있 는 팀 입니다 . 예 를 들 어 , SNS 를 분석 하 여 디스플레이 에 대한 소비자 의 언 맷 니즈 ( unmet needs , 미충 족 욕구 ) 를 조사 하 여 상품 기획 에 도움 을 주 기 도 하 고 , 공장 의 수율 조절 과 생산 계획 에 도 도움 을 줍니다 . 
 Q . LG 디스플레이 와 AI / 빅 데이터 분석 직무 를 선택 하 게 된 특별 한 계기 가 있 나요 ? 
 이효진 책임 : 빅 데이터 의 경우 워낙 떠오르 는 분야 였 기 도 했 고요 . 이전 에 APEC 기후 센터 에서 전 진구 의 기상 빅 데이터 를 다루 었 습니다 . 그런데 LG 디스플레이 는 TV , IT , 모바일 , Auto 등 다양 한 산업 데이터 를 볼 수 있 어 흥미 를 느낀 데 다 소비자 의 입장 에서 LG 라는 기업 에 대한 이미지 가 좋 았 기 때문 에 입사 를 결정 하 게 되 었 습니다 . 
 Q . AI / 빅 데이터 분석 팀 의 데일리 업무 프로세스 가 궁금 합니다 . 
 김대건 선임 : 저희 는 주로 현업 에서 의뢰 가 들어오 면 미팅 을 통해 원 하 는 바 가 무엇 인지 를 파악 하 고 , 활용 해야 할 데이터 를 요청 한 후 자체 적 인 분석 을 진행 합니다 . 그리고 그 결과 를 현업 에 공유 하 고 , 마지막 으로 어떤 액션 을 취했 는지 까지 확인 하 는 일련 의 프로세스 로 운영 되 고 있 습니다 . 
 Q . AI / 빅 데이터 분석 팀 에서 직무 수행 시 , 필요 한 역량 은 무엇 인가요 ? 
 이효진 책임 : 현재 저희 팀 은 통계학 전공 자 가 대부분 이나 , 그 외 에 도 전기 공학 , 산업 공학 , 컴퓨터 공학 등 고루고루 분포 하 고 있 습니다 . 지금 은 숫자 감각 이 있 어 모델링 이 가능 한 마케팅 관련 지식 이 있 는 분 들 을 채용 하 기 위해 준비 하 고 있 습니다 . 저희 가 숫자 만 다뤄서 괜찮 은 결과 를 낸다고 좋 은 게 아니 라 커뮤니케이션 을 통해 설명 이 되 어야 하 는 팀 이 다 보 니 필드 지식 이 있 는 사람 에 대한 니즈 가 있 습니다 . 
 Q . AI / 빅 데이터 분석 관련 공부 나 자격증 을 취득 한 것 이 있 나요 ? 
 김대건 선임 : 이 분야 에 대해 관심 이 있 는 분 들 이 라면 어떤 자격증 이 필요 한지 알 고 계실 겁니다 . 다만 , 개인 적 으로 자격증 보다 는 여러 데이터 를 다뤄 보 라고 말 하 고 싶 어요 . 저 는 관련 된 자격증 은 없 지만 , 실무 경험 을 통해 단기간 에 여러 데이터 를 다뤄 보 고 , 다양 한 분석 툴 을 경험 했 습니다 . 분석 하 는 스킬 도 물론 중요 하 지만 , 원 하 는 결과 를 얻 기 위해 데이터 를 어떻게 가공 할지 고민 하 는 데이터 처리 기술 도 중요 하 거든요 . 이런 부분 은 실제 경험 하 지 않 는 이상 파악 하 기 어려운 면 이 있 죠 . 
 이효진 책임 : 자격증 은 저 도 없 습니다 . 다만 , 사실 최근 에 흥미 롭 게 본 것 이 데이터 분석 전문가 ( ADP ) 자격증 이 거든요 . 그래서 책 을 한 권 사 서 읽 어 보 았 는데 , 자격증 공부 와 실무 는 사실 많이 다른 부분 이 있 지만 저희 가 하 는 일 의 베이스 가 될 만 한 수준 은 되 지 않 나 싶 습니다 . 학위 나 필드 경험 등 응시 조건 이 따로 있 으니 확인 해 보 시 면 좋 을 것 같 아요 . 
 Q . 타 직무 와 는 다른 , AI / 빅 데이터 분석 팀 만 의 장점 또는 경쟁력 은 무엇 인가요 ? 
 이효진 책임 : 많 은 일 들 을 할 수 있 다는 것 이 최대 장점 이 라고 생각 합니다 . 예 를 들 어 , 마케팅 과 상품 기획 뿐 만 아니 라 HR ( 인사 ) 데이터 분석 등 숫자 , 문자 로 된 많 은 이슈 와 관련 된 의뢰 가 들어옵니다 . 그러 다 보 면 한계 없이 많 은 분 들 을 만나 고 함께 일 할 수 있 죠 . 
 김대건 선임 : 더불 어 타 팀 의 경우 본인 이 알 고 있 는 요인 에 만 집중 하 는 반면 , 저희 는 분석 과정 을 코딩 하 고 자동 화 하 여 모든 요인 을 볼 수 있 다는 것 도 장점 으로 꼽 고 싶 습니다 . 
 Q . 기본 적 인 코딩 능력 도 어느 정도 필요 한 건가요 ? 
 이효진 책임 : AI 와 빅 데이터 를 다뤄야 한다면 꼭 필요 할 것 같 습니다 . 다음 소프트 의 송길영 부사장 의 강의 중 굉장히 감명 깊 게 들 었 던 부분 이 있 어서 공유 를 한 번 드릴까 하 는데요 . 본인 은 자식 들 에게 두 가지 언어 만 강조 한다는데 , 그 중 하나 는 언어 고 , 하나 는 코딩 이 라고 합니다 . 앞 으로 의 세상 은 사람 과 대화 하 거나 컴퓨터 랑 대화 해야 하 기 때문 이 죠 . 그래서 코딩 은 AI / 빅 데이터 를 정리 하 기 위한 베이스 라고 생각 합니다 . 
 Q . AI / 빅 데이터 기술 로 해결 하 기 위해서 는 공학 적 지식 뿐 만 아니 라 , 경영 관리 등 다양 한 지식 이 있 어야 할 것 같 습니다 . 팀 의 전공 구성 이 어떻게 되 어 있 으며 협업 은 어떻게 하 는지 궁금 합니다 . 
 김대건 선임 : 전공 은 아까 책임 님 께서 말씀 하 셨 듯이 통계학 , 산업 공학 , 컴퓨터 공학 , 전자 공학 등 으로 이루어져 있 습니다 . 
 이효진 책임 : 협업 은 팀 내부 적 으로 도 필요 합니다 . 저희 는 HR , 마케팅 , 영업 , 상품 기획 등 워낙 여러 사업 부 의 많 은 업무 를 담당 하 고 있 기 때문 에 뇌 를 바꿔 가 며 일 한다고 말 할 만큼 목적 에 따라 각각 다른 시각 으로 봐야 하 죠 . 그것 을 잘 하 려면 선후배 간 의 호흡 이 굉장히 중요 합니다 . 아무래도 신생 팀 이 다 보 니 신입 을 잘 육성 하 자는 취지 도 있 고 , 체계 를 최대한 활용 하 려고 노력 하 는 편 이 죠 . 
 김대건 선임 : 협업 진행 시 , 서로 의 분야 에서 전문가 가 아니 기 때문 에 각각 쉽 게 풀 어 설명 을 하 고 계속 해서 피드백 을 주 고 받 습니다 . 첫 회의 에서 는 알아듣 기 어려웠 지만 계속 해서 듣 다 보 면 알 게 되 는 부분 도 있 고 , 원활 한 대화 를 위해 현업 에 대해 공부 를 하 기 도 합니다 . 자사 용어 사전 의 도움 도 많이 받 았 죠 . 
 Q . AI / 빅 데이터 분석 팀 이 얻 은 , 가장 기억 에 남 는 성과 는 무엇 인가요 ? 
 김대건 선임 : 잡히 지 않 던 불량 의 원인 이 현업 에서 는 전혀 생 각지 도 못했 던 원인 이 었 던 적 이 있 었 습니다 . 저희 가 전체 를 아울러 분석 하 다 보 니 이상 한 부분 이 발견 되 어 현업 과 공유 하 였 고 , 실제로 액션 을 취하 였을 때 저희 팀 에서 생각 했 던 것 이 중요 한 원인 이 되 었 던 적 이 있 습니다 . 그때 굉장히 뿌듯 했 죠 . 
 이효진 책임 : 수요 를 예측 함 에 있 어 자사 의 마 케 터 들 도 상당 한 능력 이 있 으신 분 들 이 지만 저희 의 분석 을 통해 데이터 로 만 설명 해 내 는 값 을 참고 하 여 마 케 터 의 예측 을 조정 하 는 경우 가 있 습니다 . 저희 는 데이터 만 으로 설명 을 하 는 팀 이 고 , 그 쪽 은 고객 의 소리 를 통한 통찰력 으로 예측 을 하 는 팀 이 다 보 니 두 데이터 를 통합 하 여 새로운 숫자 로 보고 가 이루 어 지 고 , 그것 이 영업 이익 으로 까지 연결 이 되 었 을 때 굉장 한 희열 을 느끼 죠 . 
 Q . AI / 빅 데이터 팀 의 2019 년 하반기 목표 는 무엇 인가요 ? 
 이효진 책임 : 저희 팀 에서 발굴 한 니즈 가 최종 상품 기획 까지 연결 될 수 있 도록 소비자 의 잠재 욕구 를 찾아내 는 것 과 시장 및 고객 세분화 의 흐름 속 에서 저희 의 수요 예측 이 기획 정책 에 계속 해서 반영 되 는 것 이 목표 라고 할 수 있 겠 네요 . 
 Q . 마지막 으로 AI / 빅 데이터 분석 직무 를 꿈꾸 는 학생 들 에게 한 말씀 부탁 드립니다 . 
 김대건 선임 : 하나 조언 해 드리 고 싶 은 게 있 다면 , 보통 데이터 분석 팀 이 라고 하 면 분석 만 잘 하 면 된다고 생각 해요 . 실제 그것 도 중요 하 지만 , 이것 을 접목 시켜 모델 을 좀 더 빛나 게 만드 는 부분 을 생각 하 는 습관 을 가지 시 면 좋 겠 습니다 . 면접 볼 때 도 분석 능력 을 어필 하 기 보 다는 한 단계 더 나아가 방향 까지 제시 한다면 더 좋 은 결과 가 있 을지 않 을까 싶 습니다 . 
 이효진 책임 : 데이터 요약 이 데이터 분석 이 라고 오해 하 는 분 들 도 있 어요 . 통계 치 를 잘 요약 하 는 것 도 중요 하 지만 요약 한 것 을 잘 전달 해 내 는 것 까지 가 일 의 완성 이 죠 . 따라서 본인 이 한 많 은 일 을 한 장 의 장표 로 만들 줄 아 는 능력 즉 , 목적 을 생각 할 수 있 는 능력 이 필요 해요 . 그러 기 위해 개인 적 으로 는 데이터 를 치우치 지 않 고 볼 줄 아 는 것 이 중요 하 다고 생각 합니다 . 
 [ 직무 이야기 ] LG 디스플레이 의 기술력 을 소비자 의 언어 로 알린다 ! – 프로모션 팀 이우상 사원 
 지금 까지 이효진 책임 과 김대건 선임 과 의 인터뷰 를 통해 LG 디스플레이 AI / 빅 데이터 분석 직무 에 대해 알아보 는 시간 을 가져 보 았 는데요 . LG 디스플레이 가 No . 1 기업 으로 성장 할 수 있 었 던 데 는 이 처럼 각각 의 위치 에서 묵묵히 자신 의 역할 을 수행 하 는 임직원 들 의 빛나 는 노력 이 있 었 기 때문 이 아닐까 싶 습니다 . 혁신 적 인 기술 로 시장 을 선도 하 는 LG 디스플레이 의 임직원 들 이 만들 어 갈 미래 에 많 은 관심 과 기대 부탁 드립니다 .