본문은 요즘IT와 번역가 윌리(Willy)가 함께 만든 해외 번역 콘텐츠입니다. 이 글을 쓴 Dionysia Lemonaki는 코딩 교육 커뮤니티에서 '테크니컬 라이터(Technical writer)'로 활동하고 있으며, 웹 개발, 데이터 과학, 보안 등에 관한 여러 콘텐츠를 작성하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가가 수행하는 일상적인 업무가 무엇인지 찾아보고, 분석가가 되기 위해 필요한 능력과 스킬에 관해 알아보겠습니다.
“우리는 디지털 세계에 살고 있으며 매일 250조 바이트에 달하는 데이터를 생산하고 있습니다.”
여러분이 웹 서핑이나 SNS 활동을 할 때, 스트리밍 서비스 이용할 때, 또는 앱을 통해 친구나 가족들과 메시지를 주고받는 모든 활동이 데이터를 생산합니다. 사실 우리가 온라인에서 하는 활동은 이보다 더 다양합니다. 다시 말하면 데이터가 우리 주위 어디에나 있습니다.
오늘날 데이터를 우리의 삶과 떼어 놓는다는 것은 불가능합니다. 데이터는 우리가 하는 대부분의 일에 영향을 주고 편리함을 제공하기 때문에 기업은 데이터에서 정보를 처리하고 미래 트렌드를 예측하며 성장과 이익을 가속하는 방법과 전략을 찾아냈습니다.
예를 들어, 기업은 데이터를 사용하여 자사의 제품과 서비스에 적합한 청중이 누구인지 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 데이터를 분석해 해당 잠재고객을 대상으로 콘텐츠와 광고를 노출하며 구매를 유도합니다. 이러한 전략 뒤에는 데이터 분석가가 있습니다. 그들의 임무는 데이터를 사용하여 문제를 해결하는 것입니다.
그들은 사용 가능한 데이터를 수집하고 정리합니다. 그리고 이를 처리하고 해석하며 서로 다른 데이터 포인트 사이에서 상관관계와 연관성을 찾아냅니다. 마지막으로, 분석 결과를 기반으로 의사 결정을 내림으로써 당면한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 이번 글에서는 먼저 데이터 분석이 무엇인지, 데이터 분석가가 수행하는 일상적인 업무는 무엇인지, 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 능력과 스킬에 대해 알아보겠습니다.
데이터 분석이란 무엇인가?
데이터 분석은 원시 데이터를 분석하고 사용 가능한 인사이트로 바꾸는 프로세스입니다. 이러한 인사이트를 활용하여 기업과 조직은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
더 자세히 들여다보면, 데이터 분석은 다음을 포함합니다.
문제를 파악하고 분석에 필요한 데이터의 종류와 형태를 파악합니다. 또한, 이 단계는 다양한 가설을 세우게 됩니다.
여러 출처에서 정보를 추출하고 수집합니다.
추출된 데이터를 정리합니다. 보통 원시 데이터는 지저분하며 바로 사용할 수 없습니다. 이 단계에는 오타 수정, 오류 수정, 누락된 값 채우기, 데이터 표준화가 포함됩니다.
데이터를 분석하여 초기 가설을 확인합니다.
결과를 해석하여 현재 마주한 문제와 진행 상황을 이해합니다. 이 단계에서는 분석 결과와 함께 발견한 내용을 회사의 임원, 주요 이해 관계자 및 의사 결정자에게 명확하고 간결하게 제시합니다. 데이터 분석가는 데이터를 사용하여 기업의 미래와 앞으로의 방향을 결정할 매력적인 스토리를 전달합니다.
데이터 분석과 데이터 분석 프로세스, 그리고 기업에 데이터 분석이 필요한 이유에 대해 자세히 알아보려면 ‘데이터 분석이란 무엇일까?’를 통해 자세히 알아보세요.
데이터 분석가는 매일 무슨 일을 할까?
데이터 분석가의 일상적인 업무와 역할이 무엇인지 알아볼 것입니다. 물론 이는 회사(규모와 부서)와 데이터 분석가가 속한 팀에 따라 다릅니다.
비즈니스 요구사항 이해하기
데이터 분석가는 현재 회사가 어떻게 운영되고 있으며 현재 기업의 요구사항이 무엇인지 이해해야 합니다. 그들은 기업이 해결하려는 문제와 앞으로 나아가고자 하는 방향을 이해해야 합니다.
이러한 모든 요구사항을 파악하려면 회사의 경영진 및 여러 부서와 협력해야 합니다. 또한, 데이터 분석을 수행하는 이유가 무엇인지에 대해 근본적인 질문을 던지고, 이러한 질문으로부터 가설과 실행 가능한 작업을 도출해야 합니다.
데이터 수집
데이터 분석가는 일반적으로 스스로 다양한 소스에서 데이터를 찾아 수집합니다. 데이터 수집 방법은 사용하는 데이터의 유형에 따라 달라집니다. 데이터를 추출하는 방법은 데이터가 정량적(수치적)인지 정성적(비수치적)인지에 따라 달라집니다. 수집해야 하는 데이터는 해결해야 하는 당면 과제와 관련되어야 합니다.
다음은 정보를 수집하는 몇 가지 방법입니다.
사용자 만족도 조사 실시
고객 피드백 보기
웹사이트 방문 및 소셜 미디어 분석 결과 조회
가장 많이 사용된 검색 키워드 조회
가장 많이 클릭한 광고 확인
데이터 분석가는 데이터 수집을 위한 기존 프로세스를 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 개선할 책임도 있습니다.
관계형 데이터베이스 작업
정보를 찾고, 가져오고, 저장할 때 데이터 분석가는 관계형 데이터베이스를 사용하며, SQL(Structured Query Language)을 사용하여 관계형 데이터베이스에 있는 데이터를 쿼리하고 필요한 작업을 수행합니다.
관계형 데이터베이스에서 데이터는 행과 열의 형태로 저장되며, 모든 데이터는 사전에 정의한 관계를 통해 연결됩니다. 데이터 분석가는 데이터를 모델링하고 관계형 데이터베이스의 논리 구조인 스키마를 정의합니다. 또한, 관계형 데이터베이스의 시스템과 구조를 개발하고 개선하는 데 참여합니다.
데이터 정제와 구조화
데이터 분석가가 데이터를 처음 수집할 때면, 대부분의 경우 바로 사용 가능한 상태가 아닙니다. 이때 분석가는 누락된 값을 채우고, 중복을 제거하고, 이상 값과 오류를 식별하여 데이터의 형식과 품질을 개선합니다.
데이터 정제는 분석 결과로 직결되므로 데이터 분석가의 업무에서 가장 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터를 정제 작업을 소홀히 하면 분석 결과가 왜곡될 가능성이 매우 높습니다.
데이터의 패턴 분석과 식별
복잡한 데이터를 해석하고 패턴을 찾는 것은 데이터 분석가가 해야 할 또 다른 중요한 업무입니다. 데이터 분석가는 문제 해결을 위해 사용 가능한 데이터를 찾아 연결합니다. 그들의 임무는 앞으로의 트렌드를 예측하는 것입니다. 이러한 예측을 통해 질문에 답하고 조직에게 실행 가능한 다음 단계를 제시할 수 있습니다.
데이터 시각화와 분석 결과 제시
데이터 분석가의 또 다른 업무는 분석 초기 단계에서 정의한 질문과 문제에 대한 답을 그래프와 차트를 통해 시각화하는 것입니다. 데이터를 시각화하는 방법은 대시보드를 직접 개발하고 유지보수 할 수도 있지만, 타블로(Tableau)와 같은 데이터 시각화 도구를 사용할 수도 있습니다.
데이터 시각화는 전문가가 아닌 사람들도 명확하고 쉽게 이해할 수 있도록 제시되어야 하며, 이해 관계자, 리더, 경영진을 포함하는 조직의 다양한 구성원에게 데이터 분석 결과를 전달하고 비즈니스 인사이트를 제공하는 단계입니다. 분석 결과를 어떻게 표현하는지에 따라 조직의 의사 결정과 전략 수립이 크게 달라집니다.
데이터 분석 결과 보고
데이터 분석 프로세스가 끝나면 데이터 분석가는 수집된 주요 결과와 인사이트를 요약하는 보고서를 작성해야 합니다.
데이터 분석가가 되려면 어떤 기술과 자격이 필요할까?
데이터 분석 분야에서 커리어를 시작하는 데 있어 가장 먼저 하는 질문 중 하나는 관련 대학 학위가 필요한지 여부입니다. 필수는 아니지만 대부분의 회사는 대학 학위를 직업에 대한 최소 요구사항 중 하나로 제시합니다. 관련된 전공으로는 컴퓨터 과학, 수학, 통계, 금융, 또는 경영학이 있을 수 있습니다.
데이터 분석가가 업무에 필요한 어려운 기술을 스스로 배울 수는 있지만, 관련 전공 중 하나를 취득한다면 확실히 도움이 됩니다.
데이터 분석가는 다음과 같은 기술들을 요구받을 수 있습니다.
마이크로소프트 엑셀과 구글 시트 스킬. 엑셀과 구글 스프레드시트는 데이터에서 인사이트를 얻고 패턴을 파악하는 데 널리 사용되는 스프레드시트 도구입니다.
SQL에 대한 지식. 앞서 언급했듯이, SQL은 데이터베이스 쿼리 언어이며 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 다루는 데 사용됩니다. 데이터 분석가는 SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터에 대해 CRUD(Create Read Update Delete) 작업을 수행할 수 있어야 합니다.
데이터 시각화 도구에 대한 지식. 타블로(Tableau)와 같은 데이터 시각화 도구는 대화형 대시보드를 통해 인사이트를 제공하는 데 사용됩니다.
통계에 대한 지식. 데이터 분석가는 업무에서 주로 숫자로 다루기 때문에 통계 과정을 수강하며 최소한의 통계 기초를 익혀야 합니다. 그리고 수학에 대한 기초 지식도 큰 도움이 될 수 있습니다.
프로그래밍 언어에 대한 지식. 데이터 분석가가 프로그래밍 언어를 다룰 수 있다면 다양한 소스에서 데이터를 가져오고, 반복적인 데이터 분석 작업을 자동화하고, 데이터를 분석 및 시각화하여 패턴을 찾아 의미를 추출하는 작업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 파이썬은 초보자에게 친숙한 프로그래밍 언어이며 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 일반적으로 사용되는 또 다른 언어는 통계 분석에 특화된 R입니다. 즉, 진입 장벽이 존재합니다.
결론
지금까지 데이터 분석가의 역할과 데이터 분석 커리어를 시작하기 위해 필요한 스킬에 대해 알아봤습니다. 데이터 분석가가 어떤 업무를 수행하는지, 그리고 분석가가 되려면 필요한 능력과 스킬에 대해 아는데 도움이 되었기를 바랍니다. 감사합니다.
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