[컨퍼런스] 데이터야놀자 2026 후기 및 회고

 

6월 6일(토)에 진행한

데이터야놀자 2026!

 

현장가서 직접 들었던 강연과 이후의 생각을 정리해볼까 한다.

 

 

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1.  참여 동기

데이터 직무에 3년 있다보니, 업무에 대한 권태가 왔다.

업무가 반복되면서 익숙해지기도 했고, 자꾸 환경을 벗어나고 싶은 생각도 들었다.

(3,6,9년차의 퇴사하고 싶은 굴레에 걸려든듯 하다)

 

금융권에 있다보니

망이 분리 되어 업무에서 AI를 마음껏 사용할 수 있는 환경도 아니고

AI로 데이터 직무가 사라지고 있는 추세라

"데이터분석가가 현재-미래를 어떻게 보내야 할까"를 많이 고민했다.

 

학부시절에 변성윤님의 블로그를 많이 봤었는데

잊고있다가 우연히 변성윤님의 블로그를 발견하면서 인스타를 팔로우하게 되었고

인스타에서 데이터야놀자 2026에 강연자로 오신다길래 

여러 분들의 강연을 듣고 인사이트를 얻고자 참가하게 되었다.

 

 

2. 데이터야 놀자 2026 강연 및 회고

타임테이블

 

컨퍼런스는 두 개의 홀로 나누어 동일 시간대로 진행되었고

듣고 싶은 강연을 자유롭게 들을 수 있었다.

 

내가 현장에서 들었던 강연은 하단과 같다.

시간	강연명
13:00 ~ 14:00	AI시대, 다양한 인재상과 채용관점에서의 시니어의 시각
15:20 ~ 16:00	2*2 매트릭스로 풀어낸 실무 분석
16:10 ~ 16:50	AI 시대, 데이터 직무는 어떻게 해야 할까요?

 

 

다른 강연들은 

데이터야 놀자 유튜브 채널에 업로드 되어 확인할 수 있다!

데이터야놀자2026 발표영상

  우선은 현장에서 들었던 강연 기준으로

내용 정리 및 회고를 해보려한다.

 

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1) AI시대, 다양한 인재상과 채용관점에서의 시니어의 시각 - 패널톡

데이터 직무에 대한 시니어의 시각을 직접적으로 들어볼 수 있어서

개인적으로 가장 좋은 강연이었다.

 

현장 선착순 50명 정도 모집했었고,

'사일런트 디스코 헤드셋'을 끼고 강연을 들었다. 

(이후에 오신 분들은 들으실 수는 있었지만 헤드셋이 없으셔서 잘 안들리셨을거 같다)

 

5가지의 질문과 응답으로 진행되었으며 짧게 정리하면 하단과 같다.

 

Q1) AI/AX 현업 분위기

- 소프트웨어는 AI에게 맡기고, AI Agent 토큰 예산 줄이는걸 해결하는 중

- 데이터 조직 해고 많아짐(주니어와 시니어 해고). AI Engineer쪽으로 직무 전환하는 분들이 많음

- bottom-up 기준으로 일을 진행해서 중심 잡기 쉽지 않음. 기업도 혼란기라 빠르게 AI를 f/u하는게 중요

 

+) 회사 선택 시 고려사항 : 회사에서 AI를 어떻게 활용하는지, 회사 특성과 상태 & 나의 철학이 맞는 곳을 선택

 

Q2) AI 시대 데이터 직무는?

- Data Scientist, Data Analyst 많이 없어짐 ➡️ Data Engineer, AI Engineer, Data Governce 로 확산 중

(보안은 중요해지고 있는 중)

- Data Scientist, Data Analyst는 AI Solution 도구를 이용해서 문제를 풀고 코드화를 할 수 있는지가 중요

(한 사람이 지시와 검증을 둘 다 할 수 있는 형태, AI가 만든 사실을 검증할 수 있는지)

- 기본기가 가장 중요. 어휘 및 이해력이 중요해짐

(분석가 : 상위분석 시 어떤게 올바르고 가치가 있는지 판단

ML : 양은 줄어들지만, 디테일의 길은 있다)

- 직무명은 늘 바뀌는 것. 업무에 대한 태도는 유연해지기

 

+) 기획과 마케팅 전략 AI 활용 : 아이디어를 만드는건 AI로 단축, 어떻게 빠르게 실행하고 실패하며 재도전하는지가 중요

(실험과 실패가 많아서 빠르게 방향을 바꾸는게 중요)

 

Q3) 주니어가 어떻게 AI를 활용하면 좋을지

- 호기심과 비평하는 능력이 중요(마음만 먹으면 AI와 공부 가능)

- 고객 Mind set으로 계속 되묻기(다른 사람에 대한 관심)

- 기술 트랜드 따라가며 어떻게 하면 문제를 풀 수 있는지 고민하기

 

Q4) 채용시장은 어떤 역량이 좋은지

- 소프트 스킬인 의사소통 중요. 이 사람이랑 같이 일할 수 있을까?를 검증

- 하드 스킬은 AI Agent 많이 써보며 역량 높이기(토큰 비용절감 직접 해보고 제안)

- 진실성이 중요. 도구에 매몰되지 않고 나의 Specialty 활용하기

 

+) 나의 Skill up : 커뮤니티 활용, 면접 시 면접관을 평가하여 조직문화 및 사람 파악

 

Q5) 주니어로 돌아간다면 어떤 마음가짐일지

- 2~3년동안의 성장그래프를 그려두기

- 문제발견과 문제해결을 시도(주위 및 나를 보며 문제를 발견할 수 있음)

- 끊임없이 파고들고 사고하기

- 예측이 변할 수 있는 유연함, 낙관적으로 보기

- 꼼꼼함 및 잘 전달하는 능력

 

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AI가 등장하여도 하드스킬의 방법이 바뀌었을 뿐, 소프트 스킬은 유사하다는 걸 느꼈다.

하드 스킬은 AI Agent를 활용하는지, 문제발견과 해결하는 능력(결국 사고하고 판단 내리는 건 사람이기 때문에), 기술 트랜드 따라가기

소프트 스킬은 의사소통, 태도(직접 행동하며 빠르게 방향 바꾸기)로 정리할 수 있을거 같다.

 

끊임없이 배우고, 사고하고, 잘 전달하는지는 AI 시대에서도 살아남을 수 있다는 생각이 들고

3가지를 나만의 방식대로 성장시켜 나가야겠다.

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2)  2*2 매트릭스로 풀어낸 실무 분석 - 박성원 님

• 분석 : 의사결정을 위한 도구. 자원은 한정되어 있어서 어디에 집중해야할지 결정해야한다.
• 매트릭스 프레임워크 : 방대한 데이터를 핵심 기준으로 압축하여 전략적 의사결정 가시화하는 도구 
  1️⃣ 노이즈 제거(수많은 변수 중 임팩트 가진 핵심) 2️⃣ 우선순위 확립 3️⃣ 실행력 극대화(복잡함을 단순함으로 압축, 실행속도 가속)

(예시)

	난이도
가치	즉시 실행	선별투자
	위임 처리	제거

 

• 매트릭스 설계 방법 (축 선택 → 단순화 → 액션도출)
  1️⃣ 축 정의 : 문제 영향 미치는 가장 핵심적이고 독립적인 2가지 변수 정의
  2️⃣ 단순함 유지 : 완벽보다는 직관적 배치 중요, 핵심만 선별하여 한 눈에 판단 가능하도록 배치
  3️⃣ 액션 도출 : 사분면에 직관적인 네이밍 및 액션플랜 도출

+) 기존에는 AI를 어떻게 사용할지 방법론적 고민이었다면, 현재는 비즈니스 맥락 문제해결 사고력이 중요(문제 정의하고 해결하는건 나)

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분석할때 어떤 방향성으로 봐야할지 고민이 되는 경우가 많은데,

간결한 프로세스로 분석을 도출하고 쉽게 설명할 수 있는 프로세스를 얻었다

 

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3) AI 시대, 데이터 직무는 어떻게 해야 할까요? - 변성윤 님

• 나는 왜 이 직무를 하고싶었는지, 일을 하는 목표가 무엇인지, 이 일을 계속하고 싶은지를 끊임없이 생각하기
• AI 이후 데이터 분석 직무 변화
  : 분석 전담자에서 분석 기준, 지표 정의, 검증, 문화 조성자로 변경
  → (처음)문제정의 (마지막) 쿼리,분석 검증은 기준으로 진행 / (중간) 쿼리,분석은 AI의 영역으로
• 검증은 어떻게 해야할까?
  step 1) 정의 확인하기 : 문제정의 / 지표정의(분자, 분모의 정의) / 스키마 및 Value 정의 / 에이전트 작업 후 어떤 일이 발생하는지
  step 2) 출처 확인 : 데이터 원천 / 원하는 시기의 데이터가 맞는지 / 스키마 정보가 최신화 되었는지
  step 3) 이상탐지, Edge 케이스 찾기 : 분포 확인(null, 이상치, 중복 확인) / 데이터 input 0이나 null인 경우
  step 4) 관측과 해석 분리해서 생각했는지? 
  step 5) 반례 찾기 : 결론 틀렸다면 이유는 무엇일까? / AI에게 반대 근거 물어보기
  
  
• AI 빠르게 발전하는 것에 대한 관점
  - 많이 써보고 적응하기
  - 직무에 갇히지 말고 새로운 것을 시도하기
• 데이터 분석가 및 데이터 사이언티스트 관점
  - 여러직무로 나아갈 수 있는 장점
    : 기준을 정하고 문화를 만드는 사람, PO/PM, 분석을 위한 데이터 엔지니어링
  - 데이터 분석 + 제 2의 무기 (AI 활용한 개발, 데이터 엔지니어링 등)
• 데이터 엔지니어 관점
  - 관련 논문을 보고 직접 가설 수립 → 실행 → 검증의 흐름 경험해보기
  
  
• 가장 중요한 것
  - 나에 대한 이해 및 메타인지 : 나는 무엇을 하고 싶고, 어떻게 살고 싶은지, 지향점, 잘하는 것
• Action Item
  - FOMO에 빠지지 말고 나의 속도대로 나아가기
  - 나만의 검증 기준 만들기
  - 나만의 Skill, CLAUD.md 만들기 : AI 많이 써보기
  - 비판적 사고를 계속하기
  - 무엇이라도 시도하기

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'AI 시대에 어떤 태도로 업무해야할까'를 생각하게 된 강연이었다.

 

결국에는 '나'에 대해서 알아야 앞으로 나아갈 수 있고(틀린 길은 없다)

AI가 발전해도 데이터 분석에서 중요한 문제 정의와 검증은 변함없이 중요하다는것,

오히려 선택의 영역이 많아졌다는 걸 더 느끼게 되는거 같다.

 

제일 중요한건 무엇이든 시도해야 바뀐다는 것!

매년 시도해야 바뀌는걸 인지하고 있다가 흐릿해져갔는데,

다시 한 번 깨닫게 된거 같다.

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강연이 다 끝나고 나서

경품 추첨으로 직접 제작한 티셔츠도 얻었다!

 

컨퍼런스를 들으면서 현재에 안주하고 있던 나 자신을 반성하고

AI 시대에 적응하기 위해서 빅테크 Tech 블로그로 기업 적용 사례를 확인하고 토이프로젝트를 진행해야겠다고 다짐했다.

(아직 토이플젝은 어떤걸 할지 고민 중이다)

 

데이터나 AI 직무를 꿈꾸고 계신 분이나 현업이신 분들이 들으면

좋은 인사이트를 줄 수 있는 컨퍼런스였다.

 

내년에도 참석할 의향이 있는데

그 전까지 내가 시도해보고 조금이라도 성장해 있길..!