[직무탐구] 데이터 애널리스트 (Data Analyst)

# 읽고 있는 도서의 p106 ~ 111 내용 참고 및 인용

 

 

데이터 커리어 가이드북 - 조성준 김현용, 박서영, 안용대, 임성현 지음 - 길벗

 

 

데이터 애널리스트:

• 데이터 애널리스트의 역할은 경영진을 비롯한 여러 이해관계자가 데이터를 올바르게 이해하고 데이터에서 가치를 발굴하도록 도와주는 것입니다.
• 이를 통해 기업이 현재 속한 상황을 정확하게 진단할 뿐만 아니라 앞으로 나아갈 방향을 제시합니다.

 

 

데이터 애널리스트는 어떤 직무일까?

 

 

 

데이터 애널리스트의 업무:

1. 데이터 준비:

• 데이터 애널리스트는 데이터를 활용해 조직의 현재 상태를 진단하기 위한 '데이터 준비', '데이터 분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출', '데이터 시각화' 등과 같은 업무를 수행합니다.
• 데이터 애널리스트는 주로 이미 기업이 보유하고 있는 정형 데이터(Structured Data)를 활용합니다.
• '데이터 준비'란 이런 정형 데이터 중에서 필요한 데이터를 검색해 가져오는 것을 의미합니다.
• 정형 데이터 외에 새로운 데이터를 수집하는 것도 데이터 애널리스트의 업무입니다. (블로그, SNS, 커뮤니티 등)
• 데이터 애널리스트는 이런 식으로 온라인의 데이터를 수집하기 위해 웹 크롤러(Web Crawler)를 구축하거나 API를 활용합니다.
• 다양한 경로로 수집한 데이터를 사용목적에 맞게 가공하는 과정을 거치기도 하는데, 이를 '전처리'라고 합니다.

2. 데이터분석을 통한 비즈니스 인사이트 도출:

• 데이터 애널리스트는 수집한 데이터를 분석하고 눈에 띄는 패턴이나 트렌드를 찾아 원인을 분석합니다.
• 기초적인 데이터를 분석하기 위해 엑셀을 활용하거나 간단한 코딩 및 데이터 분석 소프트웨어를 활용합니다.
• 데이터 애널리스트의 주요 업무가 기업의 현황 진단인 만큼 가장 최전선에서 의사결정권자나 고위 경영진과 자주 협업하며 비즈니스 인사이트를 파악하는 데 도움을 줍니다.
• 또한 빅데이터팀에서 기술적인 업무를 담당하는 데이터 엔지니어나 데이터 사이언티스트가 도출한 결과를 전문 용어나 기법에 생소한 팀 및 경영진과 공유해 이해를 돕는 등 기업 내 빅데이터 팀과 빅데이터를 잘 모르는 팀을 잇는 교두보 역할을 합니다.

3. 데이터 시각화:

• 데이터 애널리스트는 분석 결과를 효율적으로 전달하기 위해 데이터를 시각화합니다.
• 분석의 결과를 시각화하면 숫자나 데이터에 익숙하지 않은 사람에게 정보를 효과적으로 전달할 수 있습니다.
• 요즘은 '태블로'나 '스핏파이어', 'Power BI'와 같은 다양한 데이터 시각화 도구가 보편화됐습니다.
• 이런 시각화 도구는 직관적이어서 배우기 쉬울 뿐 아니라 전문가를 위한 기능도 탑재하고 있으며, 유용한 데이터 애널리스트는 단순한 시각화를 넘어 찾기 어려운 인사이트를 도출하기 위해 시각화 도구의 기능을 자유자재로 사용합니다.

 

 

성공 요소:

1. 업무에 필요한 지식 및 스킬:

• 데이터 애널리스트는 데이터 분석과 머신러닝 모델링을 직접 담당하는 데이터 사이언티스트와 같이 모델링을 완벽하게 이해하고 있지 않더라도 데이터 분석 기법과 통계에 관련된 기초적인 지식을 갖춰야 합니다.
• 이러한 지식을 갖춘 데이터 애널리스트는 전문가 집단과 비전문가 집단의 입장을 모두 이해하고 있기 때문에 두 집단 간의 소통에 도움을 줄 수 있습니다.
• 이와 같은 맥락에서 머신러닝과 관련된 동향에 관심을 갖고 이해하려고 노력하는 것이 많은 도움이 됩니다.
• 데이터 준비와 기초적인 분석을 위한 SQL, 엑셀, 기초 코딩 능력, 그리고 데이터 분석 소프트웨어와 데이터 시각화 도구를 자유롭게 다룰 수 있는 능력도 중요합니다.
• 많은 사람 앞에서 누구나 쉽게 이해할 수 있는 시각화 자료를 활용해 설득력 있게 발표할 수 있어야 합니다.
• 경영진을 비롯한 다양한 팀과 자주 협업하고 교류하는 만큼 의사소통 능력도 중요한 성공 요소 중 하나입니다.
• 기업 내의 다양한 팀과 소통하기 때문에 불필요한 오해와 마찰을 최소화할 수 있는 소통 능력이 필요합니다.
• 그리고 시각화하는 데는 어느 정도의 미적 감각도 필요합니다.

2. 성향 및 태도:

• 여러 이해 집단 사이에서 중개자 역할을 한 경험이 있거나 중재자 역할을 즐기는 성향 또는 다양한 사람과 교류하고 소통하는 걸 즐긴다면 데이터 애널리스트로서 중개자 역할을 수행하는 데 많은 도움이 됩니다.
• 예기치 못한 상황에 유연하게 대처할 수 있는 자질을 갖추면 더욱 좋겠죠.
• 또한 기업에서 가장 중요하게 생각하는 목표나 전체적인 프로세스 등을 항상 염두에 두고 있다면 좀 더 효과적인 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

감사합니다 :)