데이터 관련 직무를 준비하는 사람들이 자주 묻는 질문[취업 준비 방법, 필요 역량, 자격증]

최근 채용 공고에서 자주 보이는 '데이터 역량'. 비전공자들은 어떻게 데이터 분석 역량을 길러야 할까요? 현직 데이터 마케터에게 물어봤습니다.
Nov 30, 2023
데이터 관련 직무를 준비하는 사람들이 자주 묻는 질문[취업 준비 방법, 필요 역량, 자격증]
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안녕하세요. 신한카드 7년차 데이터 마케터 Anna입니다. 데이터 분석 관련 직무로 취업을 준비하고 있다면 데이터 분석 직무에는 무엇이 있는지, 취업은 어떻게 준비해야 하는지, 비전공자도 취업할 수 있는 지 등 궁금한 점이 정말 많을 텐데요. 이번 아티클에는 취업 준비생들이 자주하는 질문을 직접 모아봤는데요. 그동안 데이터 곁에서 일하며 얻은 인사이트를 바탕으로 최대한 자세하게 답변해 드리겠습니다.
 

Q. 데이터 분석 관련 직무에는 어떤 것들이 있나요?

‘데이터 분석 역량 = 데이터 분석가’라고만 생각하는 분도 있을 텐데요. 데이터 분석 역량을 키우면 데이터 분석가뿐만 아니라 데이터 마케터, 퍼포먼스 마케터, 프로덕트 매니저(PM) 등 다양한 직무로 취직할 수 있습니다. 데이터 분석 역량에 자신의 강점을 더해 선택하면 되죠.
예를 들어 저는 최신 트렌드가 무엇인지 알아보는 것을 좋아해 마케팅 분야로 커리어를 이어가고 있습니다. 데이터 분석과 관련된 직무들이 각각 어떻게 다른지 간단히 정리해 드리겠습니다.
  • 데이터 분석가(DA)
    • 데이터를 분석하고 가공해 기업의 의사 결정 근거를 만들고 전략을 수립합니다. 데이터 관련 직무 중에 가장 정교한 데이터 분석 역량을 요구합니다. 데이터 분석가에게는 데이터를 분석하는 일만큼 데이터를 분석해 이해하기 쉬운 형태로 보고서나 시각화 자료를 만드는 업무도 중요하죠.
  • 그로스 마케터(=데이터 마케터)
    • 데이터 마케터는 범위가 굉장히 넓기 때문에 그 안에서도 다양한 직무로 나뉘죠. CRM 마케터, 퍼포먼스 마케터, 그로스 마케터 등이 포함됩니다. 직무마다 구체적인 업무는 다르지만 공통적으로 데이터를 토대로 고객 정보를 분석하고 마케팅 액션을 기획, 실행, 성과를 분석하는 업무를 수행하죠.
  • 프로덕트 매니저(PM)
    • 서비스의 사용자 데이터를 분석하여 핵심 지표를 개선하고 관리하는 직무입니다. 데이터에서 얻은 인사이트를 바탕으로 프로덕트를 설계, 수정하고, 가설을 세워 테스트하는 업무를 주로 합니다.
이외에도 최근 채용 공고에서는 ‘데이터 역량’을 우대하는 기업이 대부분이라, 어느 직무를 선택하든 데이터 분석 역량은 취업 시장에서 경쟁력을 높일 수 있는 도구가 됩니다.
 
 

Q. 그로스 마케터는 어떤 업무를 하나요?

그로스 마케터의 워크 플로우는 기업마다, 팀마다, 그리고 개인마다 제각기 다른데요. 공통적으로 해야 하는 중심 업무는 다음과 같습니다.
  1. 데이터를 기반으로 회사가 마주한 문제를 파악합니다.
    1. 기업은 보통 큰 목표 하에 움직이는데요. 그로스 마케터는 이 목표를 트래킹 할 수 있는 지표들을 매일 확인합니다. 만약 현재 지표로는 최종 목표를 달성하지 못할 것 같다는 판단이 들면, 문제를 들여다보죠.
  1. 문제를 해결할 수 있는 대응 방안을 제시합니다.
    1. 문제의 해결책도 데이터를 토대로 도출해냅니다.
      예를 들어 저희 회사에서 카드를 온라인으로 발급하는 비율을 30%로 높이고 싶은데 현재 22%밖에 되지 않는다는 문제가 일어났다고 가정해 봅시다. 상품 경쟁력 부족, 온라인 광고 효율 저하, 불편한 발급 과정 등 다양한 원인이 있을 텐데요. 데이터를 토대로 이 문제들을 하나씩 살펴보는 거죠. 유입 경로를 분석한다거나 웹페이지의 로그를 분석해 이탈한 지점을 파악하는 식입니다. 원인을 찾아낸 다음에는 이에 따른 해결책을 제시합니다.
  1. 실행한 대응 방안에 대한 결과를 분석합니다.
    1. 데이터 분석을 통해 고안해낸 대응 방안이 실제로 성과가 있었는지 결과를 확인하는 것도 그로스 마케터의 몫입니다. 앞서 언급한 문제에서 불편한 발급 과정을 간소화하는 것을 해결책으로 실행했다면, 결과적으로 실제로 이탈하는 고객이 줄어들었는지 어떤 과정을 간소화하는 것이 가장 효과가 있었는지 알아내는 거죠.
  1. 데이터를 기반으로 미래를 예측해 선제적으로 대응합니다.
    1. 그로스 마케터는 현재의 문제만 다루지 않습니다. 미래의 문제를 미리 찾아내는 것도 중요한 역량이죠. 예를 들면 제가 다니고 있는 카드 회사에서는 고객의 이탈률이 중요한 지표인데요 그로스 마케터들은 과거 데이터를 토대로 이탈률에 영향을 주었던 요소들을 찾아내 미래의 이탈률을 예측합니다. 만약 가까운 미래에 이탈률이 너무 높을 것으로 예상된다면 선제적으로 이탈률을 낮출 수 있는 액션들을 기획하고 실행하죠.
 
데이터 마케터는 문제 발견, 원인 분석, 대응 방안 기획 및 실행, 마지막으로 성과 분석까지 모든 과정에 관여한다. 위 그림은 김문정 신한카드 데이터 마케터가 문제를 발견해 지표를 개선했던 사례.
데이터 마케터는 문제 발견, 원인 분석, 대응 방안 기획 및 실행, 마지막으로 성과 분석까지 모든 과정에 관여한다. 위 그림은 김문정 신한카드 데이터 마케터가 문제를 발견해 지표를 개선했던 사례.

Q. 데이터 분석 관련 직무 취업을 위해 꼭 필요한 역량은 무엇인가요?

기본적으로 데이터 분석 능력은 꼭 필요합니다. Python(파이썬)이나 SQL, R 등을 활용해 날 것의 데이터에서 의미있는 결과를 도출해 낼 수 있어야 합니다. 당연하게도 그로스 마케터를 비롯한 데이터 분석가, 프로덕트 매니저 등 데이터를 중심으로 일하는 모든 직무에게 필요한 역량이죠.
그로스 마케터는 여기에 더해 고객의 소비 트렌드를 분석하고, 일상과 관련지어 데이터를 능동적으로 활용할 수 있는 능력이 추가로 필요합니다.
 
 

Q. 비전공자도 데이터 분석 관련 직무로 취업할 수 있나요?

가능합니다. 저희 회사에서 데이터 관련 직무를 하고 계신 분들 중에서도 심리학이나 인문학 등 비전공자가 꽤나 있습니다. 대신에 비전공자일 경우에는 데이터 분석 관련 직무로 취업하기 위해 어떤 노력들을 해왔는지 어필할 수 있어야 합니다.
기본적으로 파이썬이나 R, SQL 등을 다룰 줄 알아야 하고, 현업과 유사한 경험이 있으면 취업을 보다 수월히 할 수 있는데요. 인턴을 하거나 부트캠프 같은 곳에서 프로젝트를 많이 진행해보는 것을 추천합니다. 경험을 충분히 쌓는다면 ‘비전공자’라는 점은 전혀 문제가 되지 않습니다.
 
 

Q. 데이터 분석 관련 자격증은 취업에 도움이 될까요?

자격증이 플러스 요소가 되기는 하지만, 결코 필수는 아닙니다. 취업 과정에서는 자격증보다 프로젝트 경험이 얼마나 있는지, 프로젝트 시 어떤 역할을 수행했는지 등을 더 유심히 본다고 생각합니다.
따라서 데이터 분석 관련 경험을 우선적으로 쌓는 것을 추천합니다. Kaggle이나 Github 같은 곳에서 예시 데이터들을 찾아 분석해보는 것도 큰 도움이 될 것입니다.
 
 

Q. 데이터 분석 관련 직무의 전망은 앞으로 어떨까요?

결론부터 말씀드리면 유망합니다. 데이터의 중요성이 점점 커지는 것은 물론이고, 최근 IT 기업에서 데이터 분석가가 엔지니어와 비즈니스 분석가(BA) 사이에서 소통하는 역할도 수행하면서 전망이 더 좋아졌다고 생각합니다. 엔지니어와 비즈니스 분석가는 주로 사용하는 언어도 다르고, 보는 관점이 달라 소통이 안 될 때가 많은데요. 데이터 분석가가 엔지니어들의 언어를 비즈니스 관점으로, 반대로 비즈니스의 언어를 엔지니어들의 관점으로 바꿔주는 업무를 수행할 수 있죠.
 
 

내일배움캠프가 여러분의 결심을 결실로 바꿔드리겠습니다

데이터 분석 역량을 더해 취업 시장에서 경쟁력을 얻고 싶다면 앞의 내용에도 나왔듯이 무엇보다 프로젝트 경험이 중요한데요. 내일배움캠프 데이터분석 과정에서는 파이썬, SQL 기초를 탄탄히 쌓으면서 동시에 데이터 전처리, 추출, 분류, 시각화, 대용량 데이터 처리까지 경험할 수 있는 여러 프로젝트를 진행하죠. 다시 말해, 내일배움캠프 데이터 분석 과정에서는 내실 있는 포트폴리오를 얻어가실 수 있습니다.
취업 지원도 무제한으로 제공합니다. 수료 이후에도 포트폴리오 첨삭, 모의 면접 등 다양한 방식으로 취업을 지원하고 있죠. 내일배움캠프와 함께 취업 시장에서 돋보이는 포트폴리오를 완성해 보세요.

*해당 내용은 11월 28일 내일배움캠프에서 진행한 ‘데이터분석 직무 설명회’ 웨비나에서 발췌했습니다.
 
CREDIT
편집 | 박영경 팀스파르타 에디터
 
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