좋은 데이터 분석가란

2021.03.22 | 조회 1K |
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위클리 쿼리중독

쿼리중독자가 알려주는 데이터 분석 TMI

What makes a data analyst excellent?를 요약한 글입니다.

데이터 분석에 대한 세가지 오해들과 이어지는 부분이 있으니 함께 읽으시면 좋아요! :) 

 

 

The analytics game is all about optimizing inspiration-per-minute.
분석은 투입한 시간 대비 발생시키는 영감을 최적화하는 것이 핵심이다

 

분석가에게 무엇보다 중요한 것 = 스피드

데이터 분석가에게 무엇보다 중요한 것은 빠른 시간 안에 의사 결정권자에게 도움될 내용을 뽑아내는 것이다. 

상술하면 아래의 내용을 빠르게 해낼 수 있어야 하는데, 이를 성공적으로 수행하기 위해서는 다음의 능력이 필요하다.

  • 비즈니스 의사 결정에 의미가 있을 데이터를 가져오기 => 도메인 지식 
  • 조작할 수 있는 형태의 데이터를 가져오기 => SW 기술
  • 데이터를 요약하기 => 수리 능력
  • 요약된 데이터 이해하기 => 시각화
  • 요약된 데이터를 의사결정권자가 이해할 수 있도록 돕기 => 커뮤니케이션 능력
  • 의사 결정권자에게 영감주기 => 비즈니스 통찰력

 


이 글은 전체적으로 데이터 분석가보다는 데이터 분석가를 고용한 사람에게 전하는 말에 가까워서 이 부분 이후로는 고용주가 어떻게 좋은 데이터 분석가를 알아볼 수 있을지 말하고 있어요. 데이터의 문제를 분석가의 잘못으로 치부하지 말라는 당부도 있네요. 

 

뒷부분을 제외하고 보더라도 글 자체의 핵심 메시지는 명확하고, 생각할 거리를 던져주는 것 같아요! 

(결국 따지고 보면 퀄리티도 챙기되 빨리 하라..는 너무나 당연하고 어려운 것이긴한데 😂 )

데이터 분석가에겐 호기심을 갖고 질문을 던지는 자세가 중요하지만 그렇다고 해서 한없이 탐구에만 열중할 순 없으니까요. 비즈니스를 위해서 결과를 도출하고 전달해야 하는 뚜렷한 목표가 있는 만큼, 속도를 염두에 두고 일해야 하죠.

조직에서 항상 시간의 압박은 있고, 그 속에서 높은 효율로 좋은 결과물을 뽑아낸다는게 너무 어려운 것 같아요. 

그 비법을 온전히 터득하지 못한 저는 요새 계속 시간이 더 주어지면 더 잘할 수 있을 것 같아! 🔄 과연 시간이 문제였을까? 의 쳇바퀴를 돌면서 일하고 있답니다 😅 

 

오늘도 글 읽어주셔서 감사해요!

 

 

 

 

 

 

 

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