데이터 분석가가 하는 일

안녕하세요!
다들 1월의 마지막 월요일 잘 시작하고 계신가요?

벌써 1월이 다 갔다니, 시간이 너무 빠르네요. 😂

요즘은 데이터를 활용하는 직무가 워낙 많죠.
데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 '데이터'가 붙은 직무가 아니어도 많은 회사에서 데이터 기반 의사결정 (Data driven decision making)은 하나의 트렌드로 자리 잡았어요.

그 중에서도 오늘은 데이터 분석가를 다루려고 해요.
데이터 분석가가 하는 일과 이를 위해 분석가에게 요구되는 역량도 함께 알려드릴게요. 

본론으로 들어가기 전에 말씀드리고 싶은 게 있어요.
각 직무에서 하는 일은 회사마다 역할의 차이가 있을 수 있기 때문에 명확하게 구분하기 어려워요.

그렇기 때문에, 아래의 내용이 정답은 아니에요.
적힌 내용 외에 더 많은 일을 하는 경우도 분명 있을 거예요. 
저는 최대한 일반적인 업무만을 정리했고, 여러 글과 채용 공고, 또 제 경험에 기반해 공통점 위주로 작성한 내용이라는 점, 참고해주세요 🙂

데이터 추출

데이터 분석가의 역할 중 큰 축은 바로 데이터 추출입니다.

다른 부서에서 궁금해하는 지표 또는 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 지표를 추출하여 전달하는 것이죠.

이를 위해 로 데이터를 다루는 능력이 필요하겠죠?

그렇기 때문에 SQL로 데이터를 처리하고 가공하는 건 대부분의 채용 공고 상단에 필수 역량으로 적혀 있어요.
이를 확인하기 위해 면접과 더불어 코딩 테스트를 진행하기도 하고요.

데이터 전처리

일반적인 데이터 분석 과정에선 분석 전 가장 먼저 데이터 전처리를 진행해요.

그 어떤 단계보다 이 데이터 전처리가 힘들고 품이 많이 들어요.

결측치나 이상치를 찾으며 분석에 적합한 데이터로 가공하고, 데이터가 제대로 들어가 있는지 확인하는 과정입니다. 

데이터가 예상대로 쌓아지지 않은 경우, 이걸 고치기 위해 많은 시간과 에너지를 쏟게 돼요. 

일례로, 공공 데이터를 활용한 데이터 분석을 하면서 지역명 표기법이 데이터마다 상이해서 힘들었던 기억이 있어요.

그렇지만 회사에서 일할 땐 이런 통일성에 대한 이슈는 거의 걱정하지 않아도 되는 것 같아요! (어느 정도 잘 관리가 되고 있다는 가정 하에)

데이터 분석

부제목에도 써두었지만, 데이터 분석가는 데이터 분석을 합니다. (ㅎ)

단순 데이터를 추출하고 전달하며 끝나는 경우도 있지만, 나아가 추출한 데이터를 활용하여 서비스와 관련된 궁금증을 탐구하고 해결하는 게 데이터 분석가의 주 업무에요.

전사에서 진행되는 여러 일에 대해 데이터를 활용해서 그 효과나 원인을 살펴보는 것이죠. 

예를 들면 특정 상품의 매출이 얼마나 올랐는지, 또 그 이유는 뭘지, 어떤 특성의 고객들이 이 상품을 구매하는지와 같은 질문을 던져볼 수 있겠네요.

또는 A/B 테스트와 같은 실험을 설계하고 그 결과를 분석하는 것도 데이터 분석가의 업무에요.

이를 위해 상황에 맞게 필요한 분석 방법을 고안하고 적용할 수 있어야겠죠?

통계 지식과 더불어서 분석을 위해 R이나 Python을 다루는 능력도 중요해요.
데이터를 가공하고 추출하는 SQL과 함께 데이터 분석가 필수 역량으로 꼽을 수 있어요.

이러한 분석의 결과는 보통 리포트 형태로 정리하여 전달합니다.
효과적인 의미 전달을 위해 시각화를 활용하기도 해요. 

대시보드 제작

데이터 분석가는 필요에 따라 대시보드를 만들기도 해요.

위의 사진과 같이, 대시보드는 여러 수치를 한눈에 볼 수 있고, 직접 기간이나 카테고리를 변경하며 확인할 수 있어서 손쉽게 데이터를 살펴볼 수 있다는 장점이 있죠.

태블로나 마이크로소프트의 파워BI가 이러한 목적을 위해서 사용되곤 합니다.

그런데 BI툴 활용 능력은 SQL만큼 필수적인 것은 아닌 것 같아요.

채용 공고를 보시면, SQL은 거의 대부분 포함하지만 BI툴은 언급하지 않는 경우도 있어요.

물론 활용할 줄 안다면 당연히 장점이 되겠죠?

마치며

데이터 분석가가 하는 일은 이 정도가 공통적인 것 같아요.

글을 적으면서 SQL이나 R, Python과 같은 스킬 셋을 언급하였지만 글을 맺기 전에 꼭 이야기하고 싶은 것은, 데이터 분석가에게 무엇보다 커뮤니케이션 능력이 필요하다는 것이에요.

바로 잦은 협업 때문인데요.
업무를 위해 개발 직군, 비개발 직군 모두와 꾸준히 협업하게 돼요.
데이터를 관리하는 데이터 엔지니어와의 협업도 있고, 데이터를 활용하여 마케팅 방식을 결정하려는 마케터와의 협업도 있어요.

또 자신이 뽑아낸 인사이트를 다른 사람에게 전달하고 설명하는 일이 자주 있어요.
분석 결과를 필요로 하는 사람들이 통계를 잘 알지 못하는 경우에 대비해서 이해가 쉽도록 통계 용어를 풀어서 설명해야 하죠.
그렇다고 전문적인/이론적인 부분을 깊게 설명할 필요도 없고, 핵심만 잘 추려서 전달해야 하는데, 이를 위해서는 커뮤니케이션 능력이 중요하게 작용해요.

오늘 글이 데이터 분석가의 업무를 파악하는 데 도움이 되었길 바랍니다. 

다음에 만나요!

<출처>

대시보드 예시 : https://www.klipfolio.com/resources/articles/what-is-data-dashboard