직무 기술서 이해
데이터 애널리스트라는 역할은 ‘애널리스트’라는 단어가 포함된 많은 직책 중 하나입니다.
다음의 직책은 비슷해 보이지만 동일하지 않을 수 있습니다.
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비즈니스 애널리스트: 데이터를 분석하여 비즈니스에서 절차, 제품, 서비스를 개선하도록 지원합니다.
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비즈니스 인텔리전스 애널리스트: 금융 또는 시장 분야의 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석합니다.
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데이터 애널리틱스 컨설턴트: 데이터 사용을 위한 시스템과 모델을 분석합니다.
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데이터 엔지니어: 분석용으로 다양한 소스의 데이터를 준비하고 통합합니다.
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데이터 과학자: 기술, 사회 과학 분야의 전문 스킬을 사용하여 데이터 분석을 통해 추세를 발견합니다.
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데이터 스페셜리스트: 데이터베이스 또는 소프트웨어 시스템에서 사용할 데이터를 구성하거나 변환합니다.
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운영 애널리스트: 데이터를 분석하여 비즈니스 운영 및 워크플로의 성과를 평가합니다.
데이터 애널리스트, 데이터 과학자, 데이터 스페셜리스트는 매우 유사해 보이지만, 주요 작업이 서로 다릅니다. 온라인에서 구인 목록을 살펴보다 보면 회사의 직무 기술서에서 이러한 역할을 구분 없이 언급하거나 중복되는 스킬을 보유한 지원자를 찾는다는 사실을 알게 될 것입니다. 대부분의 경우 회사에서는 이러한 역할을 구분하지 않으므로 직무 기술서와 요구되는 스킬을 읽을 때 특히 주의하셔야 합니다.
데이터 애널리스트 | 데이터 과학자 | 데이터 스페셜리스트 | |
문제 해결 | 기존 도구 및 방법을 사용하여 기존 유형의 데이터 관련 문제 해결 | 새로운 도구 및 모델 개발, 개방형 질문 던지기, 새로운 유형의 데이터 수집 | 문제 해결 및 데이터 관리를 위한 도구로 데이터베이스에 관한 깊이 있는 지식 활용 |
분석 | 수집된 데이터를 분석하여 이해관계자가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원 | 복잡한 데이터를 분석 및 해석하여 비즈니스 예측 | 데이터 애널리틱스 또는 비즈니스 운영에 사용할 수 있는 대규모 데이터 구성 |
기타 관련 스킬 | - 데이터베이스 쿼리
- 데이터 시각화
- 대시보드, 보고서
- 스프레드시트 | -고급 통계
-머신러닝
-딥 러닝
-데이터 최적화
-프로그래밍 | -데이터 조작
-정보 보안
-데이터 모델
-데이터 확장성
-재해 복구 |
여기에서는 데이터 애널리틱스 분야의 많은 전문직 중 하나로 데이터 스페셜리스트라는 역할을 소개했지만, 여러분이 데이터 스페셜리스트가 될 필요는 없습니다. 전문화는 여러 다양한 형태로 이룰 수 있습니다. 예를 들어 데이터 시각화 분야에 더 깊이 들어가 역량을 개발하면 시각화 분야의 전문가가 될 수 있습니다.
산업별 직무 전문화
데이터 스페셜리스트는 데이터베이스에 관한 심층적인 지식에 주력하는 역할이라는 사실을 알아봤습니다. 마찬가지로 다른 전문 분야의 데이터 애널리스트는 특정 산업에 관한 심층적인 지식에 주력합니다. 예를 들어 비즈니스 애널리스트는 일반적인 데이터 애널리스트 직무와는 다른 업무를 담당할 수 있습니다. 비즈니스 애널리스트는 매니저와 협업하고 데이터 결과를 공유하는 경우가 많으며, 회사의 프로젝트 관리 시스템을 약간만 변경하여 분기마다 3%의 비용을 절감할 수 있는 방안을 설명하기도 합니다. 이 직무 역시 항상 데이터로 작업하지만, 데이터를 사용하여 비즈니스 운영이나 효율성, 이윤을 개선하는 데 주력합니다.
데이터 애널리스트 일자리를 찾으면서 접할 수 있는 기타 산업별 전문직은 다음과 같습니다.
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마케팅 애널리스트: 시장 상황을 분석하여 제품 및 서비스의 잠재적 매출을 평가합니다.
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HR/급여 애널리스트: 급여 데이터의 비효율성 및 오류를 분석합니다.
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금융 애널리스트: 데이터를 수집, 모니터링, 검토하여 금융 상태를 분석합니다.
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리스크 애널리스트: 금융 문서, 경제 상황, 고객 데이터를 분석하여 회사가 특정 비즈니스 의사결정과 관련된 위험 수준을 판단할 수 있도록 지원합니다.
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의료 애널리스트: 의료 데이터를 분석하여 병원 및 의료 시설의 비즈니스 측면을 개선합니다.