분석가라는 배역에 몰입하기 위해
by 딥상어동의 딥한생각들어가며
https://sports.khan.co.kr/entertainment/sk_index.html?art_id=202403310920003&sec_id=540401&pt=nv
‘파묘’ 끝나지 않는 1위
영화 ‘파묘’(감독 장재현)가 끝없는 1위 행진을 이어가고 있다. 31일 영화진흥위원회 영화관입장권 통합전산망 집계결과 ‘파묘’는 전날 18만3474명이 관람해 박스오피스 정상을...
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- 어제부로 나도 1,000만 파묘 관람객 대열에 합류했다.
- 영화 중 가장 인상 깊었던 장면은 김고은 배우님의 대살굿 장면
- 이 분 예전에 진짜 대살굿을 해보신 적이 있나?라는 생각이 들정도로 상당히 자연스러운 연기였다. 당연히, 김고은 배우님은 대살굿은 커녕 그 근처에 가본적도 없을 것이다.
- 영화 관람 후 인터뷰를 보니, 실제 대살굿 현장을 수차례 찾아가고 예행 연습을 하면서 용한 무당님께 수차례 피드백을 받으셨다고 한다. 즉, 신들린 대살굿 연기는 노력의 산물인 샘.
https://www.dailian.co.kr/news/view/1334631
김고은 "사소함에 집착하며 완성한 '파묘'" [D:인터뷰]
김고은은 20대 남녀 불문하고 또래 배우들 사이에서 장르와 매체를 가리지 않고 캐릭터를 꼭꼭 씹어 소화하는 배우다. '은교'로 데뷔한 이후 매 작품마다 스포트라이트를 받고 호평을 받아온 김
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- 인터뷰 마지막, 배우님께서는 이런 말씀을 남기셨다.
제가 맡는 캐릭터들이 누군가는 일상적인 인물이라 비슷하다고 느낄 수 있는 지점이 있겠지만 저는 받을 때마다 다른 사람 같고 새롭고 어려워요. 그냥 이걸 잘 표편하고 싶다는 생각에 사로잡힐 뿐이죠.
- 배우님의 마지막 인터뷰 문장을 보며 일반 직장인 입장에서도 묘한 동질감이 느껴졌다.
- "제가 맡는 캐릭터들이 누군가에게는 일상적인 인물이라 비슷하다고 느낄 수 있는 지점이 있겠지만" -> 사람마다 다르겠지만, 직장에 적응을 하게 되면 하는 일들이 루틴화되고 그리고 루틴화된 일을 하면서 매너리즘을 느끼기도 하는 것 같다.
- 그럼에도 불구하고 김고은 배우님이 신들린 연기를 하실 수 있는 이유는 "저는 받을 때마다 다른 사람 같고 새롭고 어려워요. 그냥 이걸 잘 표현하고 싶다는 생각에 사로잡힐 뿐이죠" 어쩌면 익숙한 일을 익숙하지 않게 하시려고 해서가 아닐까?
- 영화와 배우님의 인터뷰를 보고 나서 분석가라는 직업도 내 인생에서 내가 연기하는 배역 중 하나라면 나는 그 배역에 몰입하기 위해 어떤 것들을 해볼 수 있을까?에 대해 생각해보았다.
데이터 분석가라는 배역에 몰입하기 위해
무엇이 필요한지 치열하게 고민하기
- 데이터 분석가는 기본적으로 "필요한 데이터를 빠르게, 잘 찾아주는" 역할을 하는 것 같다. 여기까지만 적고나면 AI에 굉장히 대체대기 쉬운 직업처럼 보일 수 있으나 여기서 중요한 것은 "필요한"이다.
- 왜 "필요한" 이라는 개념이 중요할까? 그 이유는 데이터로 질문을 하는 사람도 본인이 무엇이 필요한지 정확히 모르는 경우가 많기 때문이다.
- 그렇다면, 필요한 데이터는 무엇일까? 바로, 가설에 기반해 확인한 데이터이다.
- 가설은 아래와 같은 물음들을 통해 만들어진다.
- 비즈니스의 목표가 무엇인가?
- 목표를 달성하는 데 있어 문제점은 무엇인가?
- 그 목표를 달성하기 위해 어떤 수단을 사용할 것인가?, 어떤 고객을 타겟할 것인가?
- 수단과 목표의 관계를 수량적으로 정의할 수 있는가?
- 결국에 무엇이 필요한지 고민한다는 것은 "가설"에 대해 치열하게 고민한다는 것을 뜻한다. "가설"을 고민하지 않고 요청받은 데이터만 전달한다면 몸은 편할 수 있으나, 결국 배역에 대한 몰입도는 크게 떨어질 것이다.
메타 분석해보기
- 아무리 치열하게 고민을 하더라도 특정 주제에 한해서는 어느 순간부터는 비슷한 가설들을 주로 세우게 된다.
- 이 때, 비슷한 가설을 반복해서 검증한다고 생각할 수도 있으나 "반복해서 검증하는 것도" 치열한 고민중 하나가 될 수 있다.
https://www.wikiwand.com/ko/%EB%A9%94%ED%83%80%EB%B6%84%EC%84%9D
Wikiwand - 메타분석
메타분석( - 分析, 영어: meta-analysis)은 기존 문헌을 분석하는 방법이다. 문헌연구(기존 문헌을 분석하여 평가하는 작업)는 크게 정량 접근과 정성 접근으로 나눌 수 있는데, 메타분석은 정량 접근
www.wikiwand.com
- 바로 메타 분석인데, 한 주제와 관련하여 매 이터레이션마다 비슷한 결론을 냈는지 혹은 상충되는 결론을 냈는지 확인할 필요가 있다.
- 만약에, 매 분석 이터레이션마다 비슷한 결론을 냈다면 그 결론은 굉장히 강력한 근거를 가지게 될 수 있을 것이다.
분석 결과물을 보다 쉽게 표현해보기
- 분석가라는 직무 설명 중 개인적으로 와닿았던 영상이다. 영상 속의 잠만봉 님은 분석가라는 직무에 대해 "데이터로 사람들이 알기 쉽게 이야기를 만들어 설명하는 사람" 이라고 설명하신다.
- 머리속에 남기 위해서는 결국 "쉽게" 설명해야 한다. 그럴려면 어떻게 해야 할까?
- 나의 경우 매 분석마다 분석 결과물을 한 장의 PPT로 만들어 정리한다. PPT를 만들기도 하고 어떨때는 CANVA를 사용하기도 한다. (요즘은 CANVA가 편해서 CANVA를 사용하는 듯)
- 그러다보면, 어떻게 해야 최소한의 그래프 최소한의 설명으로 가장 많은 설명을 할 수 있을까? 지금 이 가설을 표현하기 위해 이 그래프가 꼭 필요할까? 더 중요한 그래프는 없을까? 이런 고민들을 하게 된다.
- 어쩌면, 좋은 분석가는 본인은 조금 얘기하고 쉽게 설명한 데이터를 가지고 다른 사람들이 많이 얘기할 수 있도록 하는 사람이 아닐까?라는 생각을 가끔한다.
- 이렇게 분석 결과물을 보다 쉽게 표현하는 것도 분석가라는 배역에 몰입하는 좋은 방법 중 하나라고 생각한다.
- 나는 오늘도 결과물을 한장의 PPT로 정리한다. 이 내용들이 모여 나중에 한 권의 책이 될 수도 있지 않을까 라는 상상을 하며..
분석가의 역할을 분석에만 한정짓지 말기
- 회사마다 정의한 직무에 따라 이 부분은 다를 수 있으나, 약간의 자유도가 있다면 꼭 본인의 역할을 분석가에만 한정지어서 생각할 필요는 없는 것 같다.
- 나의 경우, 분석 환경 혹은 분석 과정 효율화에도 관심이 많아 팀의 데이터브릭스 클러스터를 관리하거나 혹은 데이터를 쉽게 조회할 수 잇는 라이브러리를 개발해보기도 했다.
- 지금은 환경/분석 가이드 혹은 지표 스토어 같은 주제들에도 관심을 가지고 있다.
- 조직 환경마다 다르겠으나, 나의 경우 분석가들이 모여 있는 기능 조직에 있기 때문에 이런 방법들도 분석가라는 배역에 대한 몰입도를 높이고 팀의 생산성을 높일 수 있는 좋은 방법이 아닐까 생각한다.
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