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김희준
김희준

Feb 04, 2024업데이트

기업은 급변하는 산업 속에서 살아남으려면 데이터를 적극적으로 활용하여 미래를 예측하고 올바른 의사 결정해야 합니다. 데이터 기반의 의사 결정이 보편화되면서, 미래 유망 직업으로 빅데이터 분석가가 순위에 오르고 데이터 사이언스, 데이터 엔지니어 등 데이터가 붙은 다양한 데이터 분석 직무들이 생겨났습니다. 이번 포스트에선 데이터 분석가는 무슨 일을 하는지, 어떻게 데이터 분석가가 될 수 있는지 알아보겠습니다.

데이터 분석가

출처: https://pixabay.com/

Part 1: 데이터 분석가에 관해 알아보기

1. 데이터 분석가란?

데이터 분석가(Data Analyst)는 주로 기업이나 정부 기관, 연구소 등에서 일하며, 데이터를 분석하여 이해하기 쉬운 형태로 보고서나 시각화 자료 등을 만들어 의사결정을 지원합니다.

데이터 분석가란

출처: https://unsplash.com/

일반적으로 데이터 분석가는 다음과 같은 프로세스를 수행합니다.

  • 문제 정의: 분석할 데이터와 분석 목적을 결정한 후 문제를 정의하고 필요한 데이터를 수집합니다.
  • 데이터 수집: 필요한 데이터를 수집하고, 이를 정리하여 데이터베이스나 스프레드시트 등에 저장합니다.
  • 데이터 전처리: 데이터를 분석하기 쉽도록 전처리 작업을 수행합니다. 이 과정에서 데이터를 정제하거나 결측치를 처리하며, 데이터를 정규화하거나 스케일링하는 등의 작업을 수행합니다.
  • 데이터 분석: 전처리가 완료된 데이터를 분석하여, 인사이트를 도출합니다. 이를 위해 통계적 기법이나 머신러닝 알고리즘 등을 활용합니다.
  • 결과 보고: 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있는 보고서나 시각화 자료를 제작하여 관련자들에게 제공합니다.
  • 결과 활용: 분석 결과를 기반으로 의사결정을 내리거나, 보완적인 데이터 수집이나 분석을 진행합니다.

2. 데이터 분석가가 중요한 이유

데이터 분석가는 기업이나 조직이 데이터를 효율적으로 활용하여 경영 전략 수립, 문제 해결, 예측 및 비즈니스 성과 향상 등을 이루는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 분석가 중요성

출처:https://unsplash.com/ko/

  • 데이터 기반 의사결정: 데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정에 활용할 수 있는 인사이트를 도출합니다. 이를 통해 기업이나 조직이 데이터 기반으로 더 효율적인 의사결정을 할 수 있습니다.
  • 경영 전략 수립: 데이터 분석은 기업이나 조직이 경쟁 환경에서 성장하고 발전하기 위한 전략 수립에 중요한 역할을 합니다. 데이터 분석가는 기업이나 조직이 보유한 데이터를 활용하여 경영 전략을 수립하고 구체화할 수 있습니다.
  • 비즈니스 성과 향상: 데이터 분석을 통해 기업이나 조직은 고객 선호도, 시장 동향 등을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 기업이나 조직은 제품 개발, 마케팅 전략 등을 수립하여 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.
  • 문제 해결 및 예측: 데이터 분석가는 데이터를 분석하여 문제점을 파악하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업이나 조직은 문제를 예측하고 대응하는 방안을 마련할 수 있습니다.
  • 데이터 관리와 보안: 데이터 분석가는 데이터를 수집, 전처리, 분석하는 과정에서 데이터의 무결성과 보안을 유지하는 역할을 합니다. 이를 통해 기업이나 조직은 데이터 누출과 같은 문제를 예방할 수 있습니다.

Part 2: 데이터 분석가가 되려면

1. 데이터 분석가 필수 역량

데이터 분석가 역량

출처: https://unsplash.com/ko/

  • 통계학 지식: 데이터 분석을 위해서는 통계학 지식은 필수적입니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 관계를 파악하고 유의미한 결과를 도출합니다.
  • 머신러닝 지식: 최근에는 머신러닝 기술이 데이터 분석에서 많이 활용됩니다. 머신러닝 기술을 학습하면 데이터 분석에 필요한 모델링 기법을 이해할 수 있으며, 이를 활용하여 데이터를 분류, 예측, 군집화할 수 있습니다.
  • 프로그래밍 언어: 데이터 분석에서는 프로그래밍 언어를 활용하는 것이 필수적입니다. R, Python 등의 프로그래밍 언어를 학습하면 데이터 처리 및 분석에 필요한 도구와 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
  • 데이터 시각화: 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽게 시각화하여 전달하는 능력이 필요합니다. 이를 위해서는 데이터 시각화 도구 및 디자인 기술에 대한 이해가 필요합니다.
  • 비즈니스 이해력: 데이터 분석은 비즈니스 의사결정에 활용되기 때문에 비즈니스 환경에서 데이터 분석 결과를 활용할 수 있는 전략적인 사고와 이해력이 필요합니다.
  • 문제 해결 능력: 데이터 분석은 문제 해결에 초점을 두고 이루어지는 작업입니다. 문제를 발견하고, 분석하여 해결책을 제시할 수 있는 능력이 필요합니다.
  • 소통 능력: 데이터 분석 결과를 다른 직군과 공유하고, 설명하는 능력이 필요합니다. 분석 결과를 이해할 수 있도록 보고서나 프레젠테이션 등을 작성하고, 이를 명확하게 전달할 수 있어야 합니다.

이 외에도 데이터베이스 관리, 데이터 보안 등의 지식과 기술이 필요합니다. 데이터 분석 분야는 빠르게 변화하고 있는 분야이기 때문에, 최신 기술과 트렌드에 대한 지식을 학습하고 지속적인 자기계발과 업계 동향을 파악하는 것이 중요합니다.

2. 데이터 분석가로 취업

데이터 분석가로 취업하는 과정은 다양합니다. 일반적으로는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

데이터 분석가 취업

출처: https://unsplash.com/ko/

  • 합한 학위나 자격증 취득: 데이터 분석가가 되기 위해서 컴퓨터 공학, 통계학, 경영학 등 관련 분야에서 적합한 학위를 취득하는 것이 좋습니다. 또한 데이터 분석과 관련된 자격증을 취득하면 좋습니다. 예를 들어, SAS, R, Python 등의 분석 도구나 SQL, Hadoop 등의 데이터 관리 도구를 사용할 수 있는 자격증이 있습니다.
  • 포트폴리오 구성: 데이터 분석 분야에서 경력이 없는 경우, 포트폴리오를 작성하여 경력을 대체할 수 있습니다. 데이터 분석 작업을 수행한 결과물이나 프로젝트를 수행하거나 Kaggle 등 데이터 분석 대회에 참여하여 수상 경력을 쌓아 자신의 역량과 문제 해결 능력을 보여줄 수 있습니다.
  • 인턴십 경험 쌓기: 데이터 분석 분야에서 인턴십을 경험하면, 실제 업무 환경에서 데이터 분석 업무를 경험하고 이를 통해 역량을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 인턴십을 통해 업계 전문가들과의 네트워킹 기회를 얻을 수 있습니다.
  • 적합한 채용 정보 수집: 데이터 분석 분야에서 많은 기업이 인재를 채용하고 있으나 자신의 경력과 역량에 맞는 회사를 찾아내는 것이 중요합니다. LinkedIn 등의 SNS를 활용하거나, 취업 박람회나 세미나 등에 참석하여 적극적으로 데이터 분석가 채용 정보를 수집하고 기업이 원하는 역량을 파악하여 이를 준비하는 것이 좋습니다.
  • 온라인 코딩 테스트 및 면접 대비: 대부분 기업에서는 코딩 테스트와 면접 과정을 거치므로 이를 철저히 준비하여 데이터 분석가로서 자신의 역량을 증명해야 합니다.

3. 좋은 데이터 분석도구 사용

Boardmix는 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석을 위한 통합 플랫폼입니다. 사용자가 손쉽게 데이터를 가져오고, 탐색하며, 분석하고, 시각화 할 수 있는 기능을 제공합니다. 특히, 여러가지 다양한 데이터 소스를 하나의 곳에서 연동하고 처리할 수 있다는 점이 큰 강점입니다.

좋은 데이터 분석가의 도구

Boardmix는 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 데이터베이스, 스프레드시트, 클라우드 서비스 등 다양한 곳에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이러한 유연성은 Boardmix를 매우 다용도의 도구로 만들어 줍니다.

데이터 분석가의 도구

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Part 3: 데이터 분석가 현실

데이터 분석가를 생각하면 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 의사 결정에 지원하여 기업 내 매우 중요하고 가치 있는 역할을 수행하는 모습이 떠오르겠지만, 데이터 분석가의 이상과 현실은 다소 차이가 있을 수 있습니다.

데이터 분석가 현실

출처: https://unsplash.com/ko/

  • 현실적인 상황에서는 많은 양의 데이터를 수집하기 어려울 수 있으며, 데이터의 품질이 낮거나, 불완전한 데이터가 많은 경우가 있습니다. 또한, 분석 도구나 기술의 한계로 인해 문제를 해결하는 데 많은 시간과 노력이 필요할 수 있습니다. 데이터 분석가는 상황에 맞게 다양한 도구와 기술을 활용하며, 문제를 해결하기 위한 창의적인 접근 방법을 개발해야 합니다.
  • 현실적으로는 데이터 수집과 전처리 작업이 대부분의 시간을 차지합니다. 데이터 분석을 하려면 데이터를 수집하고 정제하고 전처리하는 과정은 필수적인데, 데이터 분석에 사용할 데이터가 시스템에 저장되어 있지 않아 수작업으로 진행해야 할 경우가 많습니다. 이러한 단순 작업은 반복적이고 지루할 수 있습니다.
  • 데이터 분석 결과가 나타내는 인사이트는 때로는 예상과 다를 수 있으며, 분석이 어려운 데이터나 분석 결과가 복잡한 경우, 이를 이해하고 해석하는 데 상당히 많은 시간과 노력이 필요할 수 있습니다. 비즈니스에 대한 이해도가 높을수록 분석 결과 가치를 높일 수 있습니다.
  • 데이터 분석가는 주로 프로젝트 단위로 일하므로 각 프로젝트에서 얻는 데이터와 정보에 따라 업무의 성격이 달라질 수 있습니다. 때로는 예상치 못한 문제가 발생하거나, 데이터에 대한 충분한 이해 없이 일을 해야 하는 경우도 있을 수 있습니다.

정리하며

이렇게 데이터 분석가에 관해 알아보고 어떤 준비를 해야 데이터 분석가가 될 수 있는지 그리고 데이터 분석가 현실에 대해서도 알아보았습니다. 데이터 분석가는 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 의사 결정에 활용하는 중요한 역할을 맡고 있습니다. 이를 위해 적절한 기술과 전문 지식, 비즈니스 이해력, 커뮤니케이션 능력 등이 필요하지만, 현실에서는 여러 가지 문제가 발생할 수 있으므로 지속적인 노력과 열정을 가지고 문제 해결에 대한 창의적인 접근 방법을 개발하고, 최신 기술과 도구를 습득하며 전문성을 향상시키는 노력이 필요합니다.

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