데이터 분석가 전망은? 취준생이라면 꼭 알아야 할 정보들
데이터 분석 취업을 꿈꾸고 있나요? 데이터 분석가가 나에게 잘 맞는 직무인지 알아볼 수 있는 주요 정보만을 모았습니다.
Oct 11, 2023
여러분이 이 글을 읽고 있는 지금도 데이터는 차곡차곡 쌓이고 있습니다. 이렇게 전 세계에서 하루에 생산되는 데이터는 약 3억 2877만 테라바이트(TB). 2010년과 비교해 60배나 늘어났습니다. 빅데이터라는 말이 일상어가 될만큼 데이터는 필수적인 존재가 되었죠.
자연스레 데이터 분석가의 수요도 늘어났습니다. ‘뜨는 직업’을 꼽는 리스트에서 몇년 째 순위권을 놓치지 않고 있습니다.
하지만 유망 직종이라는 사실만으로 직업을 선택할 순 없죠. 나에게 잘 맞는 직무인지가 가장 중요할 텐데요. 이번 아티클에서는 데이터 분석가가 하는 일은 무엇인지, 어떤 역량이 필요한지, 마지막으로 채용 전망에 대한 자세한 진단까지 알려드리겠습니다.
데이터 분석가란?
데이터 분석가 직무명만 봐서는 구체적으로 어떤 일을 하는지 감이 잘 안 오죠. 기업에서 데이터 분석가의 역할을 한 마디로 다음과 같이 정의하는데요.데이터에서 인사이트를 발견해 회사의 의사결정을 돕는 사람
여전히 명확하진 않습니다. ‘인사이트’나 ‘의사결정’과 같은 단어에서 유추할 수 있듯이 데이터 분석가의 역할이 산업군, 기업, 태스크마다 천차만별이기 때문이지요. 보다 확실하게 데이터 분석가가 무엇인지 이해할 수 있도록 데이터 분석가들이 공통적으로 하는 업무를 하나씩 알아볼게요.
데이터 분석가가 하는 일
- 데이터 수집
데이터 분석가 업무는 데이터를 모으는 것에서 시작합니다. 분야, 기업에 따라 데이터의 종류가 달라지는데요. 고객 정보 및 행동 데이터, 설문조사, 공공데이터, 웹 크롤링 데이터 등이 분석의 재료가 됩니다.
- 데이터 정리
이렇게 수집된 데이터를 흔히 ‘raw data’라고 부릅니다. 날 것의(raw) 데이터로, 무질서한 데다 맥락이 존재하지 않습니다. 중복이나 오류 데이터도 포함되어 있죠. 이때 데이터 분석가는 스스로 기준과 가설을 세워 무질서한 데이터에 질서를 만듭니다. 유의미한 정보를 추출하기 위한 최종 준비 과정이죠.
- 통계 분석 및 모델링
정리한 데이터에서 의미있는 정보를 발굴하는 과정입니다. 간단한 통계 개념부터 미래 데이터를 예측할 때 사용되는 모델링 작업까지 분석 방법은 다양하죠. 이때 엑셀, 파이썬, R 등이 분석 도구로 활용됩니다.
- 대시보드 및 보고서 생성 분석 결과는 조직 내에 공유됐을 때 비로소 의미가 생깁니다. 결과를 받아보는 사람은 데이터에 관한 지식이 없을 확률이 높기 때문에 직관적으로 이해할 수 있는 시각화가 꼭 필요하죠. 대시보드는 정보의 상태를 실시간으로 모니터링하거나 다양한 정보를 모아 관리할 수 있는 대표적인 시각화 방법입니다. 태블로(Tableau)나 각종 BI 도구*들이 활용되죠.
*BI(Business Intelligence) 도구: 조직이 데이터 기반의 의사 결정을 하도록 지원하는 도구로, BI 도구를 활용한 데이터 분석은 데이터 분석가의 주요 업무다.
데이터 분석가와 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어는 어떻게 다를까?
데이터 사이언티스트는 기본적인 데이터 분석 역량에 수학과 통계 지식, 머신러닝 모델링 기법을 더해 인사이트를 발견하는 업무를 담당합니다. 석사 학위나 일정 햇수 이상의 데이터 분석가 경력을 요구하는 경우가 많죠.
한편, 데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처를 구축하거나 유지, 보수하는 업무를 합니다. 여기서 데이터 아키텍처는 데이터를 수집, 저장, 처리, 관리하는 방식을 의미하죠.
데이터 분석가에게 필요한 역량
하드 스킬 : 데이터 분석 도구와 프로그래밍 언어
- 엑셀 : 데이터 정리, 기본 분석을 위한 강력한 도구
엑셀은 데이터 분석의 출발점입니다. 대부분의 데이터 분석가들은 엑셀을 통해 데이터 구조를 이해하고 데이터 구성 및 정리에 익숙해지죠.
- SQL : DB와 통신하는 프로그래밍 언어
데이터베이스(DB)에 접근할 수 있는 언어입니다. SQL의 ‘S’는 ‘구조적인(Structured)’을 의미하는데요. 데이터들이 특정 구조, 즉 테이블 형식으로 저장되어 있습니다. 데이터 분석가는 고객의 데이터가 쌓인 테이블에서 원하는 종류, 조건만 필터링해 기초 분석 자료를 얻죠.
- 파이썬 : 빅데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어
파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 사용하면 Excel(엑셀)에서는 불가능한 분석을 수행할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 효율적으로 정리, 분석, 시각화하는 데도 유리하죠.
파이썬 외에 R도 통계 분석에 특화된 프로그래밍 언어입니다. 다만 파이썬이 조금 더 배우기 쉽고, 이후 머신러닝을 활용한 분석으로 진입할 때도 유리해 인기가 더 많습니다.
- Tableau, Power BI : 분석 결과를 직관적으로 보여주는 시각화 도구
시각화 도구는 데이터 분석 결과를 대시보드로 제작해 주는 툴입니다. 대시보드는 데이터 분석가가 팀원과 소통하는 데 핵심적인 역할을 하는데요. 데이터 분석에 대한 전문적인 지식이 없어도 인사이트를 발견할 수 있도록 하는 것이 주요 목적입니다.
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소프트 스킬 : 의사결정의 기준을 세우기 위한 역량
- 커뮤니케이션 능력
데이터 분석가의 업무 대부분이 ‘커뮤니케이션’으로부터 시작되고 끝납니다. 데이터는 수많은 문제 해결에 근거가 되지만, 데이터만 봐서 모든 비즈니스 문제를 발견할 수도 없고 해결할 수도 없습니다. 팀원, 그리고 타팀과의 수많은 커뮤니케이션 끝에 더 나은 의사결정을 위한 근거를 찾아낼 수 있죠. 복잡한 결과를 의사결정권자에게 전달할 때도 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.
분석가가 직접 조직에 데이터 드리븐 문화를 만들어야 하는 경우도 있습니다. 데이터를 근거로 의사결정을 하는 것이 익숙치 않은 조직에서는 커뮤니케이션을 통해 비즈니스에서 데이터가 어떤 가치를 가질 수 있는지 적극적으로 개진해야 합니다.
- 논리적 사고 방식
데이터 분석가는 문제 정의 → 가설 설정 → 데이터 분석의 방식으로 일합니다. 이때 논리적 사고는 각 단계를 연결해주는 키가 되죠. 논리적 사고력을 발휘해 뾰족하게 문제를 정의하고, 합당한 가설을 설정하는 것은 데이터 분석가에게 중요한 능력입니다.
- 비즈니스 모델에 대한 이해
데이터 분석가는 ‘우리 조직은 어떻게 수익을 창출하는가’를 명확히 알고 있어야 합니다. 조직의 비즈니스 모델에 대한 지식이 많고, 목표에 대한 이해가 깊을수록 파급력 있는 데이터 분석 결과를 생성할 수 있습니다.
데이터 분석가 채용 전망
‘데이터 분석가, 지금 시작해도 될까?’
데이터 분석가가 미래 유망 직업으로 떠오른지 꽤나 오래 됐습니다. 그래서 지금 시작해도 늦지 않았는지, 취업 수요는 여전히 많은지 궁금할 텐데요.
- 아쉽게도 한국의 데이터 분석가만을 살펴본 통계는 없습니다. 대신 전 세계 흐름을 알수 있는 미국 노동국의 자세한 통계가 있습니다. 이에 따르면 데이터 분석 일자리의 수요는 2021년에서 2031년 사이에 23% 증가할 전망입니다. 다른 직군의 성장률 평균인 5%보다 훨씬 가파른 수치죠.
- 전문성이 강한 분야는 보통 신입이 진출하기가 쉽지 않은데요. 데이터 분석은 현재 신입의 수요가 더 많습니다. 링크드인 1000여 개의 공고를 분석한 결과, 전체의 39%가 신입을 뽑는 공고였습니다. 지금 데이터 분석 공부를 시작해도 결코 늦지 않았다는 의미죠.
- 데이터 분석가는 다양한 산업 분야로 진출할 수 있습니다. 자동차부터 패션, 소매, 이커머스까지 거의 모든 부문에서 데이터 분석을 사용하고 있죠. 특히 소프트웨어 회사의 52%, 금융 회사의 50%가 BI 도구를 사용하고 있습니다.
- 데이터 분석의 영역은 점점 넓어지고 있습니다. 데이터를 기반으로 비즈니스가 성장할 수 있는 방법을 찾는 그로스 마케터, 고객 데이터 분석을 통해 개인화된 마케팅 전략을 개발하는 CRM 마케터, 서비스 개선에 데이터를 활용하는 프로덕트 매니저(PM) 등이 대표적이죠.
데이터 분석가로 취업하고 싶다면, 내일배움캠프가 함께 하겠습니다
데이터 분석 역량을 바탕으로 취업을 꿈꾸고 있나요? 앞서 말했듯이 데이터 분석가가 되기 위해서는 단순히 하드 스킬만이 필요한 것이 아니라, 소프트 스킬도 중요한데요. 각종 분석 도구를 활용하고 프로그래밍 언어를 사용하는 능력과 협업에 필요한 역량을 함께 키워야 경쟁력 있는 데이터 분석가로 거듭날 수 있죠.
그래서 내일배움캠프 데이터 분석 과정은 프로젝트 방식으로 운영됩니다. 데이터 분석에 필요한 역량을 하나씩 쌓아갈 때마다 여러 명의 팀원과 함께하는 프로젝트를 진행합니다. 수강생들은 데이터 분석 역량을 차곡차곡 쌓아가는 동시에 데이터 분석가에게 필요한 소프트 스킬을 체득합니다.
내일배움캠프는 수료생들의 취업 너머를 바라보고 있습니다. 수료생들이 기업 내에서 가장 앞선 주니어가 될 수 있도록 남다른 경쟁력을 달아주는 것이 목표입니다. 체계적인 커리큘럼, 매니저의 밀착 관리, 오전 9시부터 오후 9시까지 언제나 도움을 구할 수 있는 튜터 등 최적의 몰입 환경인 내일배움캠프에서 인생에서 가장 큰 성장을 경험해 보세요.
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