근래 대학원생활 및 내 생활의 패턴을 찾아가며 자리잡고있는 것이 몇가지 있다.


1. 매주 수요일 Toastmaster in PGTM

2. Python 과외 with 재훈, 다솜

3. 고등과학 조교 주말

4. AMC 모임 with 경희, 희수, 종현, 영호


그 중에 3번에 대해서 말하고자 한다.

      나는 늘 과학을 좋아하는 호기심 많은 학생이였다. 때문에 컴퓨터 공학으로 입학해놓고 바로 1학년 때 전과를 했을 정도로 나의 적성을 찾아갔다. 하지만 늘 그렇듯이 취미로 즐기는 것과 직업은 다른 것이고, 배우고 즐기는 것과 내가 반드시 달성해야하는 목표에서 괴리를 가졌다. 나의 전공을 사랑했지만 직업으로서는 사랑하지 못했다. 때문에 나와 과학을 멀어졌다. 호기심과 흥미로 먹고 살기에는 인생이 쉽지않았기 때문이다. 때문에 나는 전공을 등지려 노력했다.

  나름의 외로를 하면서, 때로는 경제학을 시험을 준비하면서 그 논리에 감탄했고, python을 배우며 컴공에서 좀더 공부했더라면 이라는 생각도 해보았다. 동호회에서 만난 멘토님께서 부업으로 일거리를 받아 웹프로그래밍을 하시는 것에 대해서 부러워 했고, 과외선생님이 일거리를 받아 퇴근 후 짬짬히 데이터분석을 해주면서 용돈벌이를 하는 것이 부러웠다. 프로그래밍 툴안에 Location independence라는 속성에 끌렸다. 공장과 실험기구와 실험동물들이라는 생산 수단이 없어도 컴퓨터만 있으면 일을 할 수 있는 그 환경이 부러웠다. 때문에 python과 SAS를 배우기 시작한 것도 그 이유였다.

  오늘 그 생각이 조금 바뀌었다. 주말마다 동네 학원에서 운좋게 고2, 3학생들을 대상으로 물리,화학 에 대해서 질문을 받아준다. 4시간. 시급도 엄청 부족한 편이 아니니 현재 나에게는 이보다 더 좋은 option이 없는 셈이다. 사실 오늘 그 만족감의 이유를 깨달았다.

1. 적당한 일의 난이도 2. 얽매이지 않음 3. 가르치는 기쁨 4. 적당한 보상

  학생들이 가져온 문제를 당장풀지못하여도 스스로 조금만 고민하면(머리속에서 Logic을 살짝 돌려보면) 이해할 수있는 문제들이 있다. 게다가 그 문제들은 관련 분야의 석학들이 감금생활을 하면서 만든 문제이기 때문에 그 Quality가 매우 좋다. 내가 설사 모르더라도 좋은 해설집이 지천에 널려있어서 아주 쉽게 그 답을 찾고 이해할 수 있다. 모든 것이 물음표 투성이인 사회생활과 훨씬 좋은 환경이다. 또한 내가 아는 사실 나의 insight를 학생들에게 전달해줄 수 있다. 그들이 이해 하지못하는 것에 대한 의문을 던지고 함께 답을 헤쳐나간다는 느낌이 든다.  충분한 문제의 Pool 다시말해 즐길 수 있는 Pool, 나의 지식이 도움될 수 있다는 기쁨이 내가 설사 Full-time으로 무엇인가를 하게 된다 하더라도 이 일을 지속할 수 있지 않을까? 라는 고민을 들게한다.  

   사실 언젠가는 나의 재능기부를 할 수 있으면 좋겠다라는 생각을 했었다. 대부분 부모님의 도움을 받았지만 그 도움은 나의 주변환경에서 받은 것이다. 내가 오래 해왔고 잘할 수 있는 것이 봉사와 연결될 수 있다는 생각을 한것은 오래 되지 않았다. 적어도 나는 이 곳에서 그 역량을 키우고 있다고 생각한다. 육체적인 봉사도 가능하겠지만 형편이 어려운 친구들에게 내가 느꼈던 '앎의 기쁨'을 나누고 싶고 소름을 돋고싶다. 그 소름은 치열하고 공격적인 사회생활에서 못느꼈던 것 이다. 

다시금 생각해보면 내가 부러워했던 프로그래머들의 Independence와 직접적인 Hard skill이 나에게도 다른 형태로 있었다. 대입을 달려가는 수많은 학생들의 도와주는 조교로서 강사로서 일을 해왔고 하게 되었다. 남이 가진 것을 부러워했지만 나에게도 어떤 형태의 '능력' 이있었다는 걸 깨달았다.


이 형태를 잘 발전시켜서 지속가능한 나의 Character를 만드는 한 부분으로 만들고 싶다.

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Last Update: 2018-03-14 CRO 추가되었습니다.(Honorem, DT&Sanomedics)
Last Update: 2017-09-18 SCRO의 총원 변경, 생동 CRO추가 반영하였습니다.
Last Update: 2017-01-17 MHL의 update된 정보 제공해 주셔서 반영하였습니다.

Last Update: 2016-10-24 누락된 CRO가 있어 추가하였습니다.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
본 글은 제목부터가 좀 이상하죠^^~
정확한 근거 혹은 reference가 전혀 없이 오로지 제 경험 및 소문을 바탕으로 한 내용임을 사전에 말씀드립니다.(혹시 정확한 Reference가 있어서 수정이 필요한 부분이 있다면 답글 혹은 쪽지 주시면 update하도록 하겠습니다.)

국내에서 data manager가 있는 조직은 제 임의의 기준으로는 크게 4개의 유형으로 구분됩니다.

1.  Data management의 full scope의 service를 할 수 있는 CRO로 3~4개 정도가 있습니다.
2.  Data management 에서 Full scope을 지향하여 조직을 update 하는 CRO 가 있습니다. 대부분의 DM 조직이 있는 CRO가 이 그룹에 속합니다.
3.  일부 CRO/제약사에서 가지고 있는 DM조직으로 대부분 통계 석사 전공자를 배경으로 한 data manager 로 구성되어 DM/통계를 겸하고 있고 직접 업무를 수행하는 경우보다는 DM을 하는 vendor를 관리하는 업무를 주로하고 있습니다.
4. 그 외 DM조직이 있으나 1~3에 속하지 않는 경우가 있습니다. 아주 신생 group이거나 다른 특수 사정이 있는 경우입니다.

Full scope의 data management란 Data manager 필수 업무 역량[http://cafe.naver.com/dmisimportant/16]에서 기술한 업무를 실제 DM부서에서 모두 하고 있고 관련 SOP가 있는 조직이라면 1번 유형에 속합니다. 모두들 1번 그룹이라고 말하고 싶겠지만 사실은 거리가 있는 경우가 대부분입니다(제가 3~4개라 했지만 좁게 보면 1~2개이지 않을까 싶습니다).

(거듭 말씀드리지만 본 글은 제 짧은 소견과 경험, 주변에 떠도는 소문 등을 근거로 한 이야기임을 중간에 다시 한번 말씀드립니다.)

그럼 국내 DM조직의 현황을 구체적으로 살펴보겠습니다. 위에 어느 구분에 속하는지는 논란이 많으므로 글로 남기지는 않겠습니다.~

1. LSK: 
- 국내 최대 DM조직을 갖추고 있으며 
- LSK라는 회사의 한 부서 이지만 독립적으로 자생할 수 있는 내부조직도 갖추고 있는 것으로 알려져 있습니다(말이 어렵죠^^.. 예를 들어 DM내부에 DM만을 위한 별도의 업무 support조직인 BD부서가 있습니다.). 
- 인원의 경우 70~80명으로 알려져 있습니다. 
- 조직은 크게 DBA와 CDA로 알려져 있으며 DBA는 DB(EDC)의 set up과 유지업무를, CDA는 실질적인 DM project manager로서의 역할을 하는 것으로 알려져 있습니다.
- 사용하고 있는 system은 main으로는 Target Health를 사용하고 있고 고객의 요구에 따라 Medidata 의 system 혹은 Oracle 사의 inform을 제공하고 있습니다. Medidata는 국내에서 가장 먼저 도입하여 축적된 경험을 보유하고 있고 Oracle은 아직 사용경험이 없는 것으로 알고 있으나 유일하게 partner로 되어 있습니다.

2. C&R
- 국내 최고의 DM 수익률을 내고 있는 조직입니다.^^ 일반적으로 1인당 1억의 매출을 내기 어려운데.. 국내에서 유일하게 상회하는 수익을 내고 있는 조직으로 알려져 있습니다.
-  현재 인원은 25명 전후이고 30~35명 정도로 유지될 것이라는 소문이 있습니다.~
- 역할에 따라 data manager를 DMA I, DMA II 로 구분하고 있습니다. Project의 data manager는 DMA I, II에 상관없이 담당하고 있으나 DMA I은 SAS program을 기반으로 한 data validation업무에 조금 특화 되어 있고 DMA II는 Coding, Manual review 등에 좀 더 특화 되어 있습니다.
- C&R에서는 현재 3개의 EDC solution을 사용하고 있습니다. CRScube 의  cubeCDMS가 가장 많은 과제에서 사용되고 있고 자체 개발한 Lead Trial, Global Solution인 Medidata의 RAVE를 사용하고 있습니다. 

3. Dream CIS
- 2013년까지 회사규모로는 No1을 유지한 회사이나 2014 년 이후 회사의 지배구조가 단기에 걸쳐 2차례 변경되면서 규모가 다소 축소되었고  DM조직에도 일부 영향이 있었던 것으로 알려져 있으나 상당기간 No1 규모를 유지하고 DM에서는 LSK다음으로 큰 조직을 유지해온 저력이 있는 회사입니다.
- Biometics Business Unit내에 통계부서와 함께 4개의 하위 그룹으로 되어 있는 것으로 조직도에 되어 있네요...
- Job Title은 알 수 없으나 LSK와 유사하게 DM Project manage를 하는 과제 담당자와 system관련 내용을 담당하시는 분이 있는 것으로 알려져 있습니다. 
- 조직 규모는 40==>30명 전후로 알려져 있습니다.~
- Dream CIS는 EDC system을 2010년에 도입하였습니다. Oracle의 OC/RDC로 paper CRF/EDC모두 cover가 되는 system이었고 이후 내부에서 DreamTrial을 개발하여 활발하게 시장에 진출을 시도하였고 최근(2015)년에는 Medidata의 Rave도 도입하여 setting을 하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 

4. ADM 
10명을 유지하고 있고 현재 지속 확대를 고려하여 인력 충원도 하고 있습니다.
- 회사 전체 규모로는 국내 4위에 속하지만 놀랍게도 허가용 임상 수행건수로 하면 2~3위에 해당합니다. 하지만 DM부서의 경우 제 사견으로는 DM 부서의 경우 회사의 name value에 비해 상대적으로 적은 규모라 생각됩니다. 확대를 하려는 내부적인 노력들이 있는 것으로 알고 있으니 장족의 발전을 기대해 보겠습니다.
- Paper를 제외한 모든 DM 과제를 CRScube의 system을 사용하여 진행하고 있습니다.

5. Seoul CRO
- 회사 규모는 80명전 후이고 DM조직은 약 7~10명 정도로 위에서 말씀드린 ADM과 유사합니다.
- 의료기기에 강세를 보이고 있으며 최근에 의약품 DM에서도 활발히 활동하고 있습니다.

6. CMIC
- 일본계 회사로 2000년대에 major로 구분되었으나 2010년대에 들어선 이후 다소 규모가 축소된 형태 입니다.
- 최근(2017,2018) DM팀장님이 새로오셔서 조직을 열심히 가다듬고 계신 것으로 알고 있습니다.
- 4~5명 정도의 조직을 유지하고 있으나 한국에서 오래되었고 무엇보다 모 회사가 일본에서 No1~2를 다투는 회사입니다.

7. MediHelpLine
- 현재까지도 PMS의 강자는 DreamCIS인 것으로 알고 있으나 현재 급부상하는 강자는 아무래도 이 회사인 것 같습니다.
- 최초에는 RA consulting, 의료기기 등을 기반하였으나 최근에는 주로 외자사의 PMS를 기반으로 임상까지 일부 진행하고 있으며 DM조직은 DMA 6명 CDA 6명 입니다.
- DM을 포함하여 국내 대부분의 CRO조직은 CDA/DMA할 것 없이 여초인데.. 특이하게 이 회사의 DMA분들은 모두 남자로 구성되어 있습니다. ^^

8. A Plus=>PPC
- 대만계 회사로 국내 지사에 DM조직이 있습니다.
5명 이내의 조직으로 알려져 있습니다. 
- 2018년 4월에 

9. CRScube
- System vendor이나 내부에 10명의 DM조직을 갖추고 있습니다.
- 위의 4번 그룹정도로 구분되며 스폰서에서 직접 EDC와 DM을 계약하거나, DM조직이 없는 CRO를 support하는 경우에만 업무를 진행하고 그 외의 경우에는 업무를 하지 않는 조직입니다.
- 내부 system이 있어서 해당 system을 기반한 DM process를 갖추고 있습니다. 

10. 스폰서 DM: 종근당, 한미, 동아, LG, 일동, 녹십자, 유한, 메디톡스, 보령 정도가 그나마 2명 이상의 규모로 DM/통계 조직을 가지고 있으며 대웅, 한국오츠카에도 DM이 1~2명 있는 것으로 알려져 있습니다. 그 외 삼성 bioepis, CELLTRION의 경우 local이라기 보다는 Global에 가까워서인지 DM과 통계가 분리되어 적지 않은 조직으로 구성되어 있습니다. 

11. 생동CRO: 
- 생동임상을 하는 CRO는 더 있으나 주로 바이오코어, 바이오인프라, 바이오 선택에서 하고 있습니다. 물론 생동임상에만 국한되지는 않고 있습니다.

12. Honorem: 
- Singapore를 거점으로 하여 한국을 포함한 Asia에서 CRO를 개설?하고 있다고 알려져 있습니다. 2018년 초에 경력자를 6~8명 대거 뽑아서 팀을 구성하였고 아직 그 외 실체는 알려지지 않고 있습니다. 특이하게도 모두 재택근무를 한다고 합니다.

13. DT & Sanomedics 
- 2017년에 창립하여 2018년 초에 DM조직을 갖춘 신생 CRO입니다. 현재는 팀장과 팀원 이렇게 2명이 있는 것으로 알려져 있습니다. 다만 Operation규모를 빠르게 늘리고 있습니다. 향후 update하겠습니다.


14. 그 외 CRO DM 조직: 
- CLILPS, TSD 와 같은 조직은 현재 DM/STAT 을 지속적으로 1명 뽑고 있습니다. 주로 외주를 주는 DM을 관리하기 위함이지요..
- 심유, 파마크로, KMRI 등은 소수의 DM조직을 갖추고 내부 operation과 함께 업무를 수행하고 있습니다. 
- 위에 CRScube와 같이 움트, 헬쓰로드, 헤링스도 system을 제공하면서 DM업무도 하는 것으로 알려져 있으나 규모는 정확히 알려져 있지 않습니다.
- 아마 제가 알지 못하는 그 외 조직도 있을 것으로 생각됩니다.

15. 병원내 임상시험 Center
- 국립암센터에 규모가 작지 않은 연구조직이 있고 대부분 연구원으로 구성되어 있습니다.
- 아산병원 및 서울대학교 병원에 역시 작지 않은 규모의 임상시험센터내 DM조직이 있습니다. 특히 서울대학교 병원의 경우 MRCC로 불리며 academic CRO로 분류할 수 있습니다.
- 병원의 경우 계약직이 많고 정규직은 드문 것으로 알려져 있습니다.

향후 추가 소문을 듣게 되면 update하도록 하겠습니다. ~


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[질문 주요 내용]
1. 전공은 간호학이며 CRC 경력이 있으며 통계 프로그램은 다루기 어려우나 DM분야 업무가 가능한가?

2. MedDRA자격증 취득을 위해 어떻게 공부하여야 하는가? 


[답변]
1. Data management에서 핵심역량은 계획서를 바탕으로 CRF 및 CRF를 통해 수집된 data의 이해 입니다. 통계프로그램 등은 option일 수 있고 엑셀에 강하면 충분히 업무 가능합니다. 하지만 프로그램을 할수는 없다하여도 기본적으로 data의 이해를 위해서는 data의 구조 등 기본적인 내용은 이후에라도 역량을 갖추면 훌륭한 data manager가 되실 수 있습니다. 관련된 내용은 [http://cafe.naver.com/dmisimportant/16]의 글을 확인하여 주세요.. 

2.  Certified MedDRA Coder 시험의 경우 용어를 제시하고 MedDRA에서 적절한 용어를 선택하여야 합니다. 일반적으로 개인이 그냥 공부해서는 조금 어렵고 반드시 "MedDRA® TERM SELECTION: POINTS TO CONSIDER" 를 숙지하시고 두세명이서 같이 시험보시면서 도와주시면 좋습니다.  유형은 단순 용어를 찾는 것도 있지만 긴 예문이 주어지고 해당 예문에서 AE 로 보고되어야 할 용어를 찾는 것이 있는데 혼자 하기엔 쉽지 않습니다. 시간도 많이 모자릅니다. [http://cafe.naver.com/dmisimportant/17]에 간단한 내용 기재하였습니다. MedDRA 는 비용을 내어서 data 및 검색 Browser를 down받을 수 있기 때문에 개인이 준비하는 것은 불가능하고 회사 들어가셔서 보셔야 합니다. 다면 위 링크에서 첨부 문서를 숙지하셔서 appeal하시면 상당히 도움이 되실 수 있습니다.


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나의 Hard Skill이 무엇인가.

노동시장은 냉정하다. 사람이 좋다고, 적절한 금액을 주고서 인력을 사지 않는다.

세상에는 Business에 필요한 역량들이 있고 수요-공급 법칙에 의해서 채용이 이루어진다.


아쉽게도 내가 가진 Background는 생산시설에서 높은 시너지 효과를 낼 수 있는 것들이다. 공돌이 그자체.

하지만 그 생산수단은 내가 가질 수 없는 것이며, 언제든지 뺏길 수 있는 것이다. 그래서 내 스스로의 Hard skill들을 가지기로 했다.

여러모로 많이 돌아가긴 했지만 결국 Python을 비롯한 통계 Tool이 그 활로라고 생각을 했다.

이유인 즉슨 내 Background는 명확하니까. 둘 관계가 시너지를 일으킬 수 있는 방법을 찾았다.


29살 나이가 절대 적은 나이가 아니다. 다시 학생의 마음으로 공부하려니 주변에 어리고도 똑똑한 친구들이 많아서 힘들다.

그럼에도 불구하고 남과 비교하지 않고 스스로 잘할 수 있는 분야를 파보려고한다. 인생 한번 사는 것. 도전해보자.

이제 Another Option은 없다.


18년 5월 Python 첫번째 강의 시작에 앞서.

DM vs STAT[http://cafe.naver.com/dmisimportant/26], Data Manager의 역량[http://cafe.naver.com/dmisimportant/16] 의 글에서 일부 전공과 관련하여 data management분야 종사자 혹은 종사 예정자가 하는/할 수 있는 일을 고민해 보았습니다. 회사마다 DM 조직 내의 role을 구분하는 방식이 다양하긴 하나 대체로 보면 data handling/EDC(DB) set up을 하는 담당자와 manual review/coding을 담당하는 담당자로 구분합니다. 저는 편의상 제가 구분한 방식인 DMA I, II로 구분하여 이야기를 해볼까 합니다.

DMA I은 주로 data programming을 통해 쿼리를 생성하거나 DB를 구성하는 일을 합니다. 문제는 프로그램 기능만으로는 효율성이 높으면서 정확한 자료의 검증이 가능한 DB 구성 혹은 기타 프로그램 작업은 어렵습니다. 수집된 자료의 특성과 분석에 어떻게 사용되는지를 알아야 그 에 따라 쿼리를 짜거나 DB구성을 효율적으로 정확하게 할 수 있습니다.

DMA II의 경우 주로 코딩과 manual review를 하는데 주로 medical 전공자가 하게 됩니다. DMA II의 경우 data가 어떻게 분석되는지에 대한 이해가 많지 않고 data 구조에 대한 이해가 다소 부족한 경우가 많습니다. 결국 clinical data의 manual review라는 것이 수집된 data가 categorize되지 않았기에 사람이 판단하여 쿼리를 내는  것일 뿐 결국 data의 특성을 이해하여 그 에 따른 로직을 구성하고 그 로직에 따라 data를 검토하게 되는 것입니다.

결국 이전글에서도 말씀드린 바와 같이 계획서에 대한 이해, 수집된 자료 구조의 이해, 자료의 이해, 향후 어떻게 분석될 것인가에 대한 이해는 DMA I이던 II던 모두 갖추어야 할 필요 요소 입니다.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

좀 막나가는 이갸기를 하자만 프로그램은 이제 서서히 그 효용성이 떨어질 가능성이 높습니다. 지금은 EDC에서 많은 부분을 cover하기 때문에 수집된 data를 프로그램으로 확인하는 것은 그 중요도가 낮아지고 하는 업무 비중도 줄어 들고 있습니다. 차라리 data의 이해를 바탕으로 EDC setup에 대한 내용을 숙지하는 것이 더 좋을 수 있습니다.

이는 DMA II에서도 동일하게 적용됩니다. EDC의 사용은 곧 표준화의 지향입니다. CRF가 구조화 되고 EDC의 자료 수집 기술이 늘수록 manual review 의 범위는 줄어 들게 될 가능성이 다분히 높습니다.

가장 전망 좋은 분야는 [http://cafe.naver.com/dmisimportant/32]에서 말씀드리긴 했지만 centralized monitoring하는 분야 혹은 EDC set up 하는 부분입니다. EDC set up의 경우 요즘은 엑셀과 같은 수준이어서 전공 불문으로 임상만 잘 이해하면 할 수 있습니다. 참고로 저와 같이 일하는 직원들 중 대부분은 간호사도, 통계전공자도 아닌 일반 학부생이나 EDC set up은 아주 잘 하고 있습니다. 다만 계획서의 이해 등 contents의 이해가 실제로는 더 어려운 것 같습니다. 

정리하면 수집된 자료를 어떻게 하겠다는 분야 보다는 잘 수집 될 수 있는 EDC를 구성하거나 이를 monitoring하는 분야가 장기적으로는 각광 받게 됩니다.

CRA는 없어 집니다. 대세 입니다(물론 그 시점은 단기적으로 발생하지는 않을 것 같습니다. 특히 한국은 좀 CRA 수요가 다소 오래 지속 될 수도 있을 것 같습니다.). 향후 Data는 연구자가 입력하는 방식이 아닌 eSOURCE[http://cafe.naver.com/dmisimportant/72]라 불리우는 전자적으로 EDC로 입력되는 형태를 지향하게 되므로 장기적으로는 CRA는 대폭 축소될 가능성이 높습니다.

임상을 기획하고 자료수집 방법을 기획하는 이러한 분야가 대세 이므로 이런 일을 할 수 있는 carrier를 쌓는 것이 가장 중요합니다.

DM을 하시게 되면 DMA I, II던 상관없습니다. 다면 DMA I을 하신다면 반드시 DMA II수준의 임상지식과 data에 대한 이해가 있어야 하고 DMA II를 하신 다면 기본적인 자료 구조의 이해, EXCEL에 월등한 사용, EDC setup 등에서 거부감 없이 수용할 수 있어야 합니다.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
위 내용과 관련하여 질의 하신 분이 있어 각 질문에 대한 답변을 기재해 보았습니다. 

Background: 저는 간호학과 졸업후 간호사와 CRC 경력이 있습니다. 데이터 관리 부서(메디컬)에 합격하였는데 데이터관리가 메디컬팀과 시스템팀으로 나뉘어져있고, 채용인원수로 추측컨대 인력은 시스템팀이 더 많은 것 같습니다. 

1. 혹시 데이터 관리에서 주가 되는 부분이 메디컬 보다는 시스템인지요? ==>국내 CRO의 DM조직을 고려하면 시스템쪽에서 주로 자료를 관리합니다. 조직이 시스템팀이 많다면 주가 되는 부분이 시스템이 맞습니다.



1.1. 회사 모집요강에 따르면 
메디컬- 메디컬코딩, 임상데이터 관리, EDC개발
시스템- EDC개발, 임상데이터 관리, 자료검증 및 허가기관 제출용 자료 작성이라고 되어있었어요.
만약 메디컬팀이 시스템팀을 어시스트 하는 역할이라 한계가 있다거나 또는 향후 이직이 어렵다면, 합격한 다른 제약회사의 CRA로 가려고 합니다ㅜ 문득 쓰신 글 중에 향후 CRA는 없어질 것이라고 하신것이 떠오르네요ㅠ 전망이 더 좋은 쪽을 택하고 싶습니다. 까페장님께서 보시기에 제가 이 길로 가도 괜찮을까요?
==> 위에서 말씀드린 것 처럼 어느 길로 가셔도 좋습니다. 본인이 좋아하는 것을 하시면 됩니다. 상당기간 CRA가 더 좋은 대우가 보장되므로 나쁘지 않습니다. 장기적으로는 시스템도 아닌 메디칼도 아닌 양쪽다 역량을 갖춘 사람이 남게 됩니다. 즉 임상을 data관점에서 기획할 수 있는 사람들이 가장 전망이 밝다고 할 수 있습니다.


2. DM의 activity 에 대해 올려주신 글을 보았는데요, 그 중에서 메디컬팀으로 일할 때 가장 큰 부분을 차지하는 업무는 어떤 것일까요? ==>일반적으로 CRF개발, data coding, manual review 등이 주요 업무 입니다. 욕심을 내시면 EDC set up을 해보시는 것도 강추 드립니다.

3. CRA는 기본적으로 업무량이 많은 직업으로 알려져있는데 DM은 CRA에 비해서 어떤 편인가요?==>이건 회사 dependent합니다. 제가 DM 업무를 할 땐 CRA의 업무량을 보고 부러워 했지요.. 월 8번 외근 등 비교적 fix된 범위 내에서 업무를 하는 것이 부러웠지요.. 하지만 밤새는 CRA분도 좀 있는 것을 보니 상황에 따라 다른 것 같습니다.


4.까페장님도 간호학과 졸업후 DM매니저가 되신 것으로 알고 있습니다! 올려주신 글들을 보니 저는 아직 정말 배울 부분이 많던데 그에 비해 배울 수 있는 곳은 적더라구요ㅠ 따로 공부를 하신 것인지 아니면 업무를 하시면서 배우신 것인지 궁금합니다. 
==> 전 거짓말을 조금 보태면 엄청^^ self study한 편에 속합니다. 제가 업무를 시작한 2005년에는 운좋게도 팀원이 없는 팀장으로 업무를 시작해서 SAS 프로그램도 문헌 찾아가면서 했습니다. DM은 그 업무의 속성상 외부에서 배우는 것이 현실적으로 불가능합니다. 조직에서 배우면서 self study해야 합니다. 지금은 GCDMP등 reference도 많아 비교적 공부하기 쉽습니다.... 공부하시려면 GCDMP, CDISC의 CDASH, MedDRA의 코딩 원칙에 대한 내용을 우선 숙지하시면 많은 도움이 됩니다.(DMA I, II 에 상관 없이...)  해당 내용은 cafe 다른 글에서 확인 하시고 관련 자료도 찾을 수 있습니다.

도움이 되셨으면 합니다.


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Data Manger의 필수역량


임상시험의 data management에서 적절한 performance를 내기 위해서는 아래의 역량이 필요합니다.
또한 업무에 종사하려면 아래 내용 중 필수 역량은 반드시 갖추어야 하고 옵션역량?은 전공에 따라 1개 이상 할 수 있어야 합니다. 

단기적으로 할 수는 없고 역량 확보를 위한 노력과 시간이 필요합니다.~^^

%필수 역량
1. Protocol을 완전히 파악할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 
2. 자료 수집 tool 즉 CRF(Case Report Form)를 표준에 따라 작성하거나 검토[http://cafe.naver.com/dmisimportant/12]할 수 있어야 합니다. 
3. Data cleaning을 위한 계획설정[http://cafe.naver.com/dmisimportant/11]이 가능하고 cleaning을 위한 rule(data validation specification)[http://cafe.naver.com/dmisimportant/14]의 작성을 할 수 있어야 합니다. 
4. MS office에 강해야 합니다. (특히 워드와 엑셀)
5. 규정 및 관련 지침에 대한 해박한 지식이 있어야 합니다. 
6. DB 구조에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다.
7. 기본적인 통계결과 즉 통계 table의 이해 및 CSR(Clinical Study Report)에 대한 이해가 있어야 합니다. 그래야 수집하는 data가 어떻게 사용되는 가를 알 수 있고 그래야 data를 어떻게 관리할 까에 대한 insight가 생깁니다.
8. 임상시험에 사용되는 system[http://cafe.naver.com/dmisimportant/51]에 대한 이해 및 해당 system에 대한 이해를 바탕으로 임상시험에 활용할 수 있어야 합니다. 

%선택역량
9. Medical coding을 포함한 medical data를 review할 수 있어야 합니다. 
10. SQL(Structured Query Language)을 포함한 data를 handling할 수 있는 programming이 가능해야 합니다. 가능하다면 SAS(Statistical Analysis System)를 강추 합니다.(통계에서 사용하는 내용과 별개로 data handling을 위한 내용들이 무궁무진 합니다.~)




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Excellent

Satisfactory

Could improve

Comments/

Suggestions

Was the speech topic appropriate for this particular assignment?

X

 

 

 

Did the speaker use simple, short and clear words?

X

 

 

 

Did the speaker use vivid, descriptive words that created mental images?

 

X

 

Not describing, instead showed a video

Did the speaker use words that had more than one meaning or were inaccurate?/

X

 

 

No, he did not

Were the speaker’s sentence short, simple and understandable?

X

 

 

 

Did the speaker use rhetorical devices to enhance his or her ideas?

 

X

 

Tried to explain everything instead Q & A by oneself

Did the speaker avoid jargon and unnecessary words?

X

 

 

 

Did the speaker use proper grammar and pronunciation?

 

X

 

Propesser

Professor

Was the speech purpose clear?

X

 

 

Question the question

Was the speech effectively organized?

 

X

 

Relation video story? Make it clearer

 

-       What could the speaker have done difficulty to make the speech more effective?

A)    How to say it? Showing a video for what? Supposed to say it!!

A2) Relation between cancer and award ceremony?

-       What did you like about the speech?



Comments

A1) I liked your touching story and calm presence on the stage. Thank you for sharing a great story with us. Please keep speaking. You have a great foundation to be an excellent speakr

A2) Congraturants on completion of your 4th speech. The Story was so interesting to me. Nowdays I need that kinds of effort on my work. Thank you

A3) Jung CC #4 is a bit tough project. You did a great job Excellent!

A4) Great Speech but would have pretend not to seeing the video. Cause for me it took most of my attention and hand trouble concentrating on you speech.

A5) 1. Clear Speech 2. Therefore, the message was delivered clearly. 3. Thank you for the good speech


My opinions

CC#4는 How to say it  어떻게 말하는가 에 대한 프로젝트이다.

이프로젝트에서 핵심적으로 내세우고 있는 가치는 1. 명확하고, 정확하고 생기있는 단어선정 2. 수사학적 장치(직유 은유 두운법칙, 3연속 나열, 각각 Simile, Metaphor, Alliteration Triads) 3. 특수용어를 제거하고 필요한 단어를 사용 맞는 문법을 사용해라. 이다.


실수, 놓쳤던 것.

1. 주인공의 확실한 열정을 보여주기위해 비디오를 보여줌

-> 시간이 대략 20초 소요 및 어떤 상황인지 보여주지 못함

2. 마무리의 부족

-> 교훈을 무조건 전달할 필요는 없지만 무엇인가 가져가야 한다는 혜민님의 말씀에 동의. 마무리를 좀더 가다듬는 연습을 해야한다.

3. 수사학적 기법 사용을 부족

-> 다른날과 같이 전날 실제적인 대본을 작성, 스토리 작성에 급급해서 수사학적 내용을 못넣었다.

4. 내용의 누락

-> 급하게 진행된 나머지 발단(Development)에 해당하는 핵심내용을 누락했다.


좋았던 점.

1. 이제 연설이 조금더 편해진다 확실히. 내가 편하게 연설하니 청중들도 편하게 듣는 것 같다.

2. 연설 중간중간 pause와 반복된 단어사용으로 내가 전달하고자 하는 단어를 이야기가 확실히 되었다.


평생 커리어를 피겨스케이팅 - 스포츠 종목에 열중했던 김연아가

평창올림픽 유치를 위한 연설을 제안받았을 때 심정이 어땠을까?


여기 두 개의 평형세계에 살고있는 김연아가 있다고 가정해보자.

첫 번째 김연아는 거절한다. 저는 일생동안 운동해서 연설이라고는 취미도 없어요. 부담스럽습니다 거절

두 번째 김연아는 말한다. 과거에는 그래왔지만 그래도 못할 건없습니다. 한번해볼께요!


과거의 나는 전자였다. 내 전공에는 모릅니다. 안합니다. 못할 것입니라 라고 No를 말했다. 노시보 효과라는게 있다.

안된다고 생각하고 자신을 틀안에 가두는 현상. 나보다 더 뛰어난 사람이 있을 것이라는 생각. 나는 안될거라는 생각.

그 생각은 누가 만드는가? 나 스스로 만든다

https://1boon.kakao.com/officeN/5aaba0316a8e51000122bc60


목표를 달성하는 힘은 스스로 타고나는 것이 아니다.

누구든 처음부터 잘하는 사람은 없다.

누구든 시작하면 멘땅에 헤딩부터 시작이다.

다만 다른 것은 끝까지 달성하는가와 달성하지 못하는 가이다.

부디 자신의 틀을 깨고 목표를 향해 달성하라.


두 평행세계에서 연설을 포기했던 김연아는 평창올림픽을 보지 못했을 수도있다.

후자의 연아는 한국 동계스포츠의 '모킹제이'로서, 상징으로서 자신의 역할을 분명히 알았을 것이다.

자신의 Role을 알았다. 그리고 도전하고 이루어냈다. 그녀가 점프하던 그 빙판이 곧 연설대과 다르지 않았다.


있는자리 흩트리기.

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1. 역할

Grammarian


2. Evaluator: Arnold Cho  Date:2018.03.14


The Grammarian demonstrated good listening skills by repeating key phrases the speakers used when delivering his or her report?

 - Outstanding(3 point / 3 point)


The Grammarian noted each instance that the word of the day or a derivative was used correctly during the meeting?

- Outstanding (3 point / 3 point)


The Grammarian remained alert during the meeting. He or she displayed acute awareness during the meeting and identified and clarified all distinctive grammar usage

- Outstanding (3 Point /3 point)


Assess the grammarian's behavior as a listener. Did the grammarian identify and repeat key phrases used by the speakers? What specific behavior indicated that he or she was listening for the word of the day and distinctive grammar usage?


- It was impressive debate as a grammarian. What I liked about your evaluation was show a good example for new role role taker. Especially, "Please help me welcome Toast master SooHo" It was considerate. I think It was one great way to give constructive feedback our member Great Job.


3. Grammarian Report


- Toastamaster: Please give him(her) a thunderous applause / Don't confuse him or her

- Speaker session: 멍때리다(Be absent-minded, Space out), 정이 많은(affectionate, loving) 정(affection, attachment) 친절한(warmhearted kind hearted), 시련(trouble, tough times,hardship) 시련을 겪다(undergo hardships)

- Table topic speaker: working as a president -> perform(carry out) a role, Company social club(사내 동아리) -> an in-house club

공동 1등 = joint first 


4. comments

- 아는 내용이지만 발표자/진행자가 긴장해서 못한 부분을 굳이 캐지해서 되물을 필요는 없다(by 흥선)



그가 대적한 평창올림픽 성공개최의 어려움: 5적



1. 최순실 게이트

2. 3000억 적자

3. 티켓 판매부진

4. 날씨

5. 노로바이러스


해결 방안.

1. 굿즈 모델 확보 및 마케팅(a.k.a. 평창패딩)

2. 평창올림픽의 미션:평화 올림픽 달성노력


문제해결과 목표달성은 인프라와 자본과 시설의 문제가 아니라 리더쉽을 통한 문제해결 의지와 미션을 질주하는 뚝심인 것같다.

정치인과 관료를 좋아하 하진않지만 부정적인 여론속에서도 꿋꿋히 성공적인 개최를 이끌어나간 이사람을 존경한다.

진정 성공하는 것은,  Breaker가 아닌 Dreamer 이다.



출처:난파선 선장 맡은 느낌  http://news.hankyung.com/article/2018022620951

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