데이터 분석가가 하는 일은 무엇일까?
데이터 분석가는 데이터 분석 및 인사이트 도출을 통해, 프로덕트의 현재와 방향성에 대한 근거를 제시합니다.
Jun 07, 2024
안녕하세요, 코드잇 스프린트입니다.
여러분은 ‘데이터 분석가’라는 직업에 대해 잘 알고 계신가요? 언젠가부터 데이터 분석가를 찾는 채용 공고가 많이 보이고, 데이터 분석 역량이 있는 인재라면 높은 연봉에도 모셔가는 추세인데요. 공고마다 하는 일도 약간 다른 것 같고, 정확히 데이터 분석가라는 게 뭔지 모호합니다. 🤔 또 관심은 있는데, 데이터 분석을 처음 접해보는 분에게는 다소 어려운 개념으로 다가올 수 있을 것 같아요. 언뜻 들어서는 수학, 통계, 따분한 계산들만 이어질 것 같죠.
그래서 오늘은 ‘데이터 분석가’에 대한 이야기를 가져왔습니다. 데이터 분석가가 정확히 어떤 일을 하는지, 데이터 분석가가 되기 위한 역량에는 무엇이 있는 지에 대해 준비했어요. 평소 데이터 분석가에 관심이 있었다면, 이번 아티클을 통해 더 자세히 알아가 보세요!
Q. 데이터 분석가는 어떤 업무를 할까?
데이터 분석가는 주로 기업이 보유한 데이터를 처리합니다. 흔히 ‘데이터 분석’이라 하면 수치로 가득한 자료를 분석하고 판단하는 것이 전부라고 떠올릴 수 있는데요. 실제 데이터 분석가는 생각보다 더 많은 업무를 맡고 있습니다. 👀
기업의 데이터를 분석하자
1️⃣ 데이터베이스 구축 및 관리
- 데이터베이스를 구축하고 관리할 때 쓰이는 툴은 SQL입니다. SQL은 관계형 데이터베이스에 정보를 저장하고 처리하기 위한 프로그래밍 언어예요. SQL 문을 사용하여 데이터베이스에서 정보를 저장, 업데이트, 제거, 검색 및 검색할 수 있죠. 데이터베이스 성능을 유지 관리하고 최적화하는 데도 쓰이고 있습니다. 데이터베이스는 SQL에 의해서만 데이터 접근이 가능하기 때문에, 데이터베이스 기반의 정보시스템은 SQL이 필수적입니다. 때문에 데이터를 다루는 직무라면, SQL 역량이 굉장히 중요하죠.
2️⃣ 데이터 추출 및 분석
- 이때 사용되는 툴에는 R, 파이썬, SAS, SPSS 등이 있어요. 아무래도 데이터 분석에 있어 가장 대중적으로 쓰이는 것은 파이썬이나 R인데요. 무료로 이용 가능하며, 다양한 운영체제에서 동작합니다. R은 학습 난이도가 낮기 때문에, 데이터 분석을 처음 배우기 시작한 분들에게 입문하기 좋죠. 또한 파이썬을 다룰 줄 안다면 데이터 분석에서 유리합니다.
3️⃣ 시각화 및 대시보드 작업
- 분석 이후, 데이터를 효과적으로 전달하기 위해 ‘시각화’ 작업을 하기도 해요. 말 그대로 지도, 그래프처럼 데이터를 시각적으로 나타내는 것입니다. 시각화에 특화된 프로그램이 R이기도 합니다. 또, 여러 항목의 수치를 한 번에 나타낼 수 있어 편리한 ‘대시보드’ 작업을 하기도 하는데요. 이와 관련된 것이 BI 툴입니다. 인스타그램, 블로그, 페이스북의 ‘인사이트’ 혹은 ‘통계’ 기능이 쉬운 예시입니다.
비즈니스에 대한 고민을 함께
1️⃣ 프로덕트 관련 의사결정의 ‘근거’ 찾기
데이터 분석가는 매출 뿐만 아니라 시장 조사, 재고 등 다양한 유형의 데이터를 다루는데요. 프로덕트 관련하여 의사결정이 필요할 때, 감이 아닌 데이터 기반의 근거를 제시하는 것이 데이터 분석가의 역할입니다. ‘현재’ 시점에서, 프로덕트의 어떤 부분이 고객 입장에서 좋고 나쁜 지 알 수 있도록 해주는 것이죠.
- 프로덕트에서 어떤 부분을 먼저 개선해야 할까?
- 언제 판매해야 경쟁도가 낮을까?
- 어떤 가격으로 판매하면 좋을까?
이러한 질문들에 대하여 데이터 분석가는 시장과 기존 사용자들의 데이터를 기반으로 의사결정을 도울 수 있어요.
2️⃣ 가설 검증과 A/B 테스트
‘어떤게 좋고 나쁜지’를 논리적으로 알기 위해 가설 검증, 결론 도출, KPI 설정, A/B TEST를 진행하고 통계학적으로 판단합니다. 이는 경영이나 마케팅 분야에서도 자주 쓰이는 용어들이기도 한데요. 이번에 실행한 마케팅 액션에 대한 정확한 분석이 있어야 다음에는 더 개선된 마케팅 전략을 수립할 수 있기 때문입니다.
가령 A/B 테스트 결과 A안이 더 좋은 결과를 냈다고 하더라도, 이걸 비즈니스의 의사결정에 적용할 만큼 통계적으로 유의미한지를 판단하기 위해서는 어느 정도의 통계적 지식이 필요합니다. 따라서 데이터 분석 스킬은 ‘데이터 분석가’ 뿐만 아니라, 마케팅 등 데이터 기반 인사이트가 필요한 직무에서 요구되는 역량이기도 합니다.
어떻게 보면 해당 직무는 문이과 통합적인 성격을 띠고 있는데요! 기업은 이윤 창출을 위해 끝없이 사내의 미션, 비전, 핵심가치 이행을 추구하죠. 이를 실현하고자 전략과 성과 지표를 짤 때, 이정표가 되어주는 것이 바로 데이터입니다. ‘가치, 액션플랜’ 등과 같은 경영학적 사고와 ‘분석, 통계’같은 이공학적 사고가 공존할 때, 직무 이행에 가장 도움이 돼요. 데이터 분석가는 당장 눈앞에 놓인 데이터를 보는 것이 아닌, 좀 더 넓은 시야에서 ‘기업과 함께’ 데이터를 분석할 줄 알아야 합니다.
Q. 데이터 분석가가 되려면 어떤 걸 갖추어야 할까?
1️⃣ R, Python, SQL 등 활용 능력
- 데이터 추출 및 분석에 활용
- 데이터베이스 관리 및 유지에 활용
- 개발 지식이 요구될 수 있음
2️⃣ 데이터 분석 및 통계학 지식
- 가설 검증, 결론 도출, KPI 설정, A/B TEST 시 활용
3️⃣ 비즈니스, 전사적 이해 및 사고
- 그냥 보는게 아닌, 전사적 관점에서 데이터를 볼 수 있어야 함
- 기업의 미션, 비전, 핵심가치에 대해 함께 이해하고 고민할 수 있어야 함
4️⃣ 데이터 시각화 및 리포팅 툴 활용 능력
- 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 대시보드 활용
- 추출된 데이터의 결과 보고 시 리포팅 툴 활용
앞서 언급한 스킬 이외에도 중요하게 여겨지는 필수 역량이 있는데요. 바로 ‘협업’, ‘커뮤니케이션’ 능력입니다. 데이터 분석은 정해진 한 부서의 데이터만을 분석하지 않습니다. 기업의 분석가로서, 타 부서나 외부 기업의 특정 데이터를 다뤄야 할 순간도 많죠. 개발자와 디자이너는 서로 없어서는 안 될 존재이듯이, 데이터 분석가 역시 개발자, 디자이너, 기획자, 마케터 등 다양한 직군의 사람들과 소통하게 됩니다. 이때 협업이 요구되죠.
또, 데이터 분석 후 추출된 인사이트를 발표하거나 제3자에게 설명해야 할 일도 있을 텐데요. 이때 듣는 이로 하여금 쉽게 이해할 수 있도록 하려면 분석에 대한 깊은 지식은 물론, 커뮤니케이션 역량이 요구됩니다. 이밖에도 문서 작성 (리포트), 비즈니스 통찰 및 기획 등의 역량을 필요로 합니다.
여기까지, 데이터 분석가가 하는 일과 필요한 역량에 대해 다뤄봤는데요.
데이터 분석가가 되려면 정확히 어떤 걸 공부해야 할까요? 👀
다음 아티클에서 알려드릴게요!
참고문헌
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