Article : 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량

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데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 | 요즘IT

 

<아티클 내용 요약>

- 최근에는 데이터 분석가에게 요구되는 역량이 변화하고 있다. Article을 통해 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량을 알보고자 한다. 

 

데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬

1. 사용 언어
   데이터 분석가가 실무에서 데이터 추출 및 간단한 분석을 할 때 주로 SQL을 사용한다. 더불어 심화된 분석이 필요할 때는 파이썬을 주로 사용한다. 기본적으로 데이터를 다루고 전처리할 수 있는 도구 SQL, 파이썬 등을 사전에 익혀두면 실무에서도 빠르게 활용할 수 있다. 속한 조직 및 분석 환경 단계에 따라 다르지만 엑셀을 사용하는 경우도 있다. 
2. 통계학 
   크게 기술 통계와 추론 통계로 나누어진다. 
   상관관계, 회귀 분석, 인과 관계 등의 통계 개념들은 데이터 분석에서 EDA(탐색적 데이터 분석) 단계를 진행할 때 활용되는 개념으로 사전에 학습해 두면 좋다.  
3. 도메인 및 비즈니스에 대한 이해
   도메인에 따라 정의해야 할 문제와 비즈니스는 달라지게 된다. 어떤 산업을 선택하는지에 따라 풀어야 할 주요 문제와 액션이 다르기 때문이다. 비즈니스와 프로덕트는 직결되어 있으며, 관련된 재무, 마케팅 등 기본적인 비즈니스 지표 및 KPI 성공 지표에 대해 알고 있어야 한다. 대부분의 지표는 비즈니스 지표의 증감 원인을 파악하기 위해 활용되며, 서비스 전반을 이해하는데 꼭 필요하다.
4. 툴을 다루는 역량
   단순히 툴을 다룰 수 있는 것뿐만 아니라, 툴을 활용할 때 데이터 분석에 용이한 데이터 마트를 직접 설계하고, 자동화하는 방법까지 습득하는 것이 좋다. 
5. 업무 자동화와 데이터 엔지니어링
   데이터 분석가에겐 다양한 분석과 일들을 처리해야 할 상황이 있다. 다만, 일회성 분석의 경우 BI 대시보드, 데이터 플랫폼을 통해 자동화로 해결되고 있는 추세다. 그러나 플랫폼이 자동화된 단계에서도 데이터 분석가는 데이터 플랫폼 운영 이슈를 처리하고 , 플랫폼을 최적화할 수 있도록 개발자와 소통해야 한다. 또한 필요한 기능을 기획 및 테스트하는 역할도 중요하다.
   최근 데이터 엔지니어링 역량도 함께 요구되고 있어 데이터 엔지니어링 언어와 도구를 활용할 수 있도록 준비해야 한다. 

 

데이터 분석가에게 필요한 소프트 스킬 

- 직접 데이터 분석 실무를 경험하니 하드 스킬 못지않게 소프트 스킬도 중요하다. 특히 소프트 시클을 키우려면 많은 실무 경험이 필요하다. 하드 스킬처럼 교육을 통해 빠르게 습득하기도 어렵고, 시간이 오래 걸리며, 많은 실무 경험이 필요하기 때문이다.

1. 커뮤니케이션 능력
   데이터 분석가의 일을 살펴보면, 보고서와 커뮤니케이션이 70% 이상 차지한다고 본다. 또한, 데이터 분석가의 역할 중에는 데이터 드리븐 문화를 조성하는 것도 포함이 되는데 때로는 구성원들이 자발적으로 툴 또는 플랫폼을 손쉽게 활용할 수 있도록, 전사 데이터 교육 및 스터디를 진행할 수 있다.
2. 협업 능력과 태도 
   데이터 분석가는 다양한 직무의 팀원들과 협업 및 커뮤니케이션을 한다. 일반적으로 다른 직무의 팀원들은 용어를 어렵게 느끼는 경우가 많기 때문에 그들이 잘 이해할 수 있는 소통 방식과 태도를 갖추어야 한다. 또한 조직 구성과 목표에 따라 협업 방식이 달라질 수 있기 때문에 자신이 속한 팀이 기능 조직인지, 목적 조직인지에 대한 확인이 필요하다. 
3. 문제 정의 및 문제 해결 능력
   데이터 분석 프로세스는 보통 문제 정의 > 가설 수립 > 데이터 분석 > 문제 해결 순서로 진행된다. 문제 정의를 위해 문제를 논리적으로 정의하고, 현상에 대한 파악을 토대로 다양한 분석 방법론을 시도하는 것이 중요하다.
4. 보고서 작성
   데이터 분석가는 분석 결과를 공유하기 위해 많은 보고서를 작성한다. 이때 보고서 형식, 논리, 시각화에서 누구나 잘 이해할 수 있는 비즈니스 보고서를 작성하는 것이 중요하다. 더불어 분석 결과를 토대로 기획, 전략 단계까지 사업화할 수 있는 액션 아이템을 구상할 수 있어야 한다. 

 

마치며

- IT 기술의 발전이 가속화되면서 데이터 분석가의 역량도 변화하고 있다. 빠르게 변화하는 트렌드에 맞춰 관련 역량을 미리 준비하는 것이 중요하다. 이러한 트렌드는 링크드인 등 채용 플랫폼에서 해외 및 국내 데이터 분석가 채용 공고를 통해 확인할 수 있다. 

 

<알게 된 개념>

- 데이터 분석가를 준비하면서 필요하다고 생각하는 것들 외에 다른 정보를 추가로 볼 수 있었다. 특히 하드 스킬에서 데이터 분석가에게 데이터 엔지니어링 역량도 요구되고 있다고 해 엔지니어링 부분도 준비해야 하는 것인지 덜컥 겁이 났다.

그렇지만 아직 데이터 분석가에 대한 준비도 시작한 지 별로 안 됐고, 해야 하는 것이 많기 때문에 어느 정도 데이터 분석가로서 준비가 되면 다시 알아봐야겠다. 

 

그 외에 데이터 분석가가 되면 어떤 부분을 갈고닦는 것이 좋은 지 알 수 있었다.