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최근 노코드 툴, 데이터 플랫폼, ChatGPT 등이 등장하면서 데이터 분석가에게 요구되는 역량도 변화하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량을 크게 하드 스킬과 소프트 스킬로 나눠 살펴보며, 필자가 5년 동안 데이터 분석 공부를 하며 깨달은 점들을 바탕으로 정리해 보았습니다.

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데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량

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최근 노코드 툴, 데이터 플랫폼, ChatGPT 등이 등장하면서 데이터 분석가에게 요구되는 역량도 변화하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량을 크게 하드 스킬과 소프트 스킬로 나눠 살펴보며, 필자가 5년 동안 데이터 분석 공부를 하며 깨달은 점들을 바탕으로 정리해 보았습니다.

 

데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬

<출처: freepik>

 

먼저 데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬에 대해 살펴보겠습니다. 하드 스킬의 경우, 각 기업이나 팀마다 요구하는 것이 다를 수 있으니 기본적으로 이러한 역량들이 필요하다 정도로 봐주시면 좋겠습니다.

 

1) 사용 언어

데이터 분석가가 실무에서 데이터 추출 및 간단한 분석을 할 때 주로 SQL을 사용합니다. 따라서 요즘은 채용 과정에서 기본적으로 SQL 코딩 테스트를 보는 회사도 많습니다. 더불어 심화된 분석(요인 분석, 예측 모델링 등)이 필요할 때는 파이썬을 주로 사용합니다. 기본적으로 데이터를 다루고 전처리할 수 있는 도구 SQL, 파이썬 등을 사전에 익혀두면 실무에서도 빠르게 활용할 수 있습니다. 속한 조직 및  분석 환경 단계에 따라 다르지만 엑셀을 사용하는 경우도 많습니다.

 

2) 통계학

통계학은 크게 기술 통계와 추론 통계로 나누어지는데요. 상관관계, 회귀 분석, 인과 관계 등의 통계 개념들은 데이터 분석에서 EDA(탐색적 데이터 분석) 단계를 진행할 때, 활용되는 개념으로 사전에 학습해두면 좋습니다. 기초 통계학의 경우 채용공고에 자주 등장하는 A/B 테스트에서 많이 활용됩니다. A/B 테스트에서 활용되는 개념인 귀무가설, 대립가설, 검정력 등 가설검정 관련하여 기초 통계학 관련 내용을 익혀두면 도움이 될 것입니다.

 

3) 도메인 및 비즈니스에 대한 이해

도메인에 따라 정의해야 할 문제와 비즈니스는 달라지게 됩니다. 이커머스, 모빌리티 등 어떤 산업을 선택하는지에 따라 풀어야 할 주요 문제와 액션이 다르기 때문인데요. 이처럼 비즈니스와 프로덕트는 직결되어 있으며, 관련된 재무, 마케팅 등 기본적인 비즈니스 지표 및 KPI 성공 지표(MAU, Gross Margin 등)에 대해 알고 있어야 합니다. 대부분의 지표는 비즈니스 지표의 증감 원인을 파악하기 위해 활용되며, 서비스 전반을 이해하는데 꼭 필요합니다.

 

4) 툴을 다루는 역량

시중에는 수많은 분석 관련 SaaS 툴(구글 애널리틱스, 앰플리튜드 등)과 BI 툴(루커 스튜디오, 태블로 등)이 있습니다. 이러한 툴들을 잘 다루는 것은 구성원이 데이터 기반 의사결정을 빠르게 할 수 있는 환경을 위해 필요합니다. 이때 단순히 툴을 다룰 수 있는 것뿐만 아니라, 툴을 활용할 때 데이터 분석에 용이한 데이터 마트를 직접 설계하고, 자동화하는 방법까지 습득하는 것이 좋습니다.

 

5) 업무 자동화와 데이터 엔지니어링

데이터 분석가에겐 다양한 부서의 일회성(Ad-hoc) 분석 요청에 대한 대응, 데이터 정합성 및 퀄리티 확인, 데이터 플랫폼 운영 이슈를 처리해야 할 상황이 있습니다. 다만 일회성 분석의 경우, BI 대시보드, 데이터 플랫폼을 통해 자동화로 해결되고 있는 추세입니다. 그러나 플랫폼이 자동화된 단계에서도 데이터 분석가는 데이터 플랫폼 운영 이슈를 처리하고, 플랫폼을 최적화할 수 있도록 개발자와 소통해야 합니다. 또한 필요한 기능을 기획 및 테스트하는 역할도 여전히 중요합니다.

 

한편 최근에는 데이터 마트, 데이터 파이프라인을 만드는 데이터 엔지니어링 역량도 함께 요구되고 있는데요. Airflow, SQL 등 분석을 위한 데이터 엔지니어링 언어와 도구를 활용할 수 있도록 준비해야 합니다.

 

 

데이터 분석가에게 필요한 소프트 스킬

이렇게 데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬을 먼저 살펴봤는데요. 저도 취업하기 전에는 SQL, 파이썬과 같은 하드 스킬이 더 중요하다고 생각했습니다. 하지만 직접 데이터 분석 실무를 경험해 보니, 하드 스킬 못지않게 소프트 스킬도 중요하다는 것을 깨달았습니다. 특히 소프트 스킬을 키우려면 많은 실무 경험이 필요한데요. 

 

하드 스킬처럼 교육을 통해 빠르게 습득하기도 어렵고, 시간이 오래 걸리는 일입니다. 그래서 대학생 때부터 다양한 대외활동, 프로젝트 등을 경험하며 관련 역량을 쌓아나가는 것이 좋습니다. 또한 데이터 분석가는 비즈니스 고객, 유저 등 많은 사람들의 행동을 이해하고, 다양한 관점에서 커뮤니케이션하게 됩니다. 무엇보다 의사결정의 기준을 세우는 직무인 만큼 업무 시 필요한 4가지 소프트 스킬 역량에 대해 알아보겠습니다.

 

<출처: freepik>

 

6) 커뮤니케이션 능력

데이터 분석가의 일을 살펴보면, 보고서와 커뮤니케이션이 70% 이상을 차지한다고 생각합니다. 데이터의 언어를 다양한 직무의 관점으로 바라보고, 모두가 이해할 수 있는 언어로 바꿀 수 있는지가 중요합니다. 또한 데이터 분석가의 역할 중 데이터 드리븐 문화를 조성하는 것도 포함되는데요. 때로는 구성원들이 자발적으로 툴 또는 플랫폼을 손쉽게 활용할 수 있도록, 전사 데이터 교육 및 스터디를 진행할 수 있습니다.

 

7) 협업 능력과 태도

데이터 분석가는 조직에서 경영진, PO, PM, 마케터 등 다양한 직무의 팀원들과 협업 및 커뮤니케이션을 합니다. 일반적으로 다른 직무의 팀원들은 통계학의 개념이나 용어 등을 어렵게 느끼는 경우가 많은데요. 그들이 잘 이해할 수 있는 소통 방식과 태도를 갖추어야 합니다. 위에서도 언급했듯이 모두가 이해할 수 있는 언어로 바꾸는 작업입니다. 또한 조직 구성과 목표에 따라 협업 방식이 달라질 수 있기 때문에 자신이 속한 팀이 기능 조직인지, 목적 조직인지에 대한 확인이 필요합니다.

 

8) 문제 정의 및 문제 해결 능력

데이터 분석 프로세스는 보통 문제 정의 > 가설 수립 > 데이터 분석 > 문제 해결에 대한 순서로 진행됩니다. 따라서 데이터 분석을 진행하기 전, 문제 정의가 선행되어야 합니다. 이때 문제를 논리적으로 정의하고, 현상에 대한 파악을 토대로 다양한 분석 방법론을 시도하는 것이 중요합니다.

 

9) 보고서 작성

데이터 분석가는 분석 결과를 공유하기 위해 많은 보고서를 작성하는데요. 이때 보고서 형식, 논리, 시각화에서 누구나 잘 이해할 수 있는 비즈니스 보고서를 작성하는 것이 중요합니다. 더불어 분석 결과를 토대로 기획, 전략 단계까지 사업화할 수 있는 액션 아이템을 구상할 수 있어야 합니다. 보고서의 표현과 언어를 비즈니스 관점에서 작성하면 협업은 물론, 이해관계자들을 설득하기도 훨씬 수월해집니다.

 

<출처: freepik>

 

마치며

지금까지 데이터 분석가에게 필요한 9가지 역량에 대해 살펴봤습니다. IT 기술의 발전이 가속화되면서 데이터 분석가의 역량도 계속 변하고 있습니다. 빠르게 변화하는 트렌드에 맞춰 관련 역량을 미리 준비하는 것이 중요합니다. 이러한 트렌드는 링크드인 등 채용 플랫폼에서 해외 및 국내 데이터 분석가 채용 공고를 통해 확인할 수 있습니다. 직무 기술서에 어떤 역량이 요구되는지 꾸준히 살펴보면 많은 도움이 될 것입니다.

 

이번 글이 현업 데이터 분석가 뿐만 아니라, 앞으로 데이터 분석가를 꿈꾸는 지망생분들에게도 도움이 되길 바랍니다.

 

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다양한 도메인(패션 커머스, 배달 플랫폼 등)을 거쳐 데이터 프리랜서로 일하고 있습니다.
- 블로그: https://medium.com/@jeongmin-ju
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