데이터 애널리스트는 광범위한 데이터를 분석하고 비즈니스 현 상태를 파악하는 데 도움을 준다. 빅데이터 시대 핵심 인력 '데이터 애널리스트'의 역할부터 연봉까지 알아둬야 할 것들을 총 정리했다.
데이터 애널리스트란? 데이터 애널리스트는 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 할 수 있도록 데이터를 사용해 돕는 역할을 한다. 이들은 비즈니스 성과를 예측하고 개선하고자 컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계 등의 기법들을 사용해 데이터로부터 결론을 이끌어낸다.
나날이 증가하는 데이터 애널리스트 수요 기업들이 분석 역량을 강화해나가면서 데이터 애널리스트에 대한 수요도 크게 높아지고 있다. 지난 8월 IDC는 올 한 해 빅데이터와 애널리틱스 소프트웨어 매출이 약 668억 달러에 달할 것이며, 이 시장의 연평균 성장률(CAGR)은 8.7%를 기록할 것이라는 예측을 내놓은 바 있다.
캐러더스 컨설팅 이사 캐롤린 캐러더스와 네트워크레일의 최고데이터책임자(CDO)였던 잭슨은 지난 수년간 기업들이 데이터 사이언스, 머신러닝, 인공지능에 주력해왔지만 다시 애널리틱스로 눈을 돌릴 것이라고 주장했다.
캐러더스는 “사람들이 머신러닝과 인공지능에 열광하면서 애널리틱스에 대한 관심이 사라질 뻔 했다. 애널리틱스를 통해 조직이 창출할 수 있는 실제적 가치가 엄청나다는 점을 잊고 있었다”라고 전했다. 이어서 그는 “우리는 애널리틱스를 다시 조직 전반에 걸쳐 도입하는 방법을 모색하기 시작했다”라고 덧붙였다.
데이터 애널리스트 vs. 데이터 사이언티스트 데이터 애널리스트와 데이터 사이언티스트 모두 같은 데이터 분석 팀에 소속될 수 있지만 각자의 역할은 상당히 다르다.
데이터 애널리스트는 데이터를 비즈니스에 이용할 수 있는 정보로 변환해 소속 조직의 현 상태를 설명하려고 한다. 조직의 비즈니스 니즈에 부합하도록 데이터를 수집하고 분석하며 보고한다. 새로운 데이터 소스를 비롯해 데이터 수집, 분석, 보고 과정을 개선할 방법을 찾는 것도 이들의 역할이다.
반면 데이터 사이언티스트는 보통 장기간의 리서치와 예측 업무를 맡는다. 데이터 애널리스트가 보고나 필요에 따른 요청에 대응해 조직 내 경영진들이 전략적 결정을 내리는 일을 지원하는 것과 비교되는 지점이다.
루커(Looker)의 수석 데이터 사이언티스트 힐러리 그린-러만은 데이터 애널리스트와 데이터 사이언티스트의 차이가 시간적 관점에 있다고 말한다. 데이터 애널리스트는 조직이 현재 시점에서 고객의 제품 활용 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 도움을 준다.
즉, 데이터 애널리스트는 고객에게 도움이 되는 것과 되지 않는 일이 무엇인지 이해할 수 있도록 해준다. 데이터 사이언티스트는 여기서 얻은 인사이트를 바탕으로 고객의 미래 니즈를 예측해 신상품을 설계하는 일을 도와준다.
데이터 애널리스트의 역할 데이터 애널리스트는 주로 조직이 보유한 정형 데이터를 처리한다. 고객, 비즈니스 프로세스, 경제와 관련된 데이터를 바탕으로 보고서, 대시보드 생성, 시각화 작업 등을 수행한다. 나아가 시니어 매니저들과 경영진에게 인사이트를 전달해 의사결정 과정을 돕는다.
또한 데이터 애널리스트는 재고, 물류, 운송 비용, 시장 조사, 이윤, 매출 등 다양한 유형의 데이터를 취급한다. 이들은 이 데이터를 활용해 기업의 시장 점유율 예측, 제품 가격 책정, 판매 시기 조율, 운송비용 최적화 등의 작업을 할 수 있도록 도움을 준다.
데이터 애널리스트의 책임 데이터 애널리스트는 기업이 답해야 할 질문을 이해한 다음, 이런 질문들에 대한 답을 데이터로 찾을 수 있는지를 판단한다. 따라서 이들은 데이터 수집, 분석, 보고와 관련된 기술적 이슈를 반드시 이해해야 한다. 또 데이터 속의 트렌드와 패턴을 알아차릴 수 있어야 한다. 워커블(Workable)에 따르면 데이터 애널리스트가 맡는 주요 책임은 다음과 같다.
통계 기법을 이용해 데이터를 분석하고 보고서를 제공하는 일
데이터베이스와 데이터 수집 시스템을 개발하고 구현하는 일
1차, 2차 소스로부터 데이터를 수집하고 데이터 시스템을 유지 관리하는 일
복잡한 데이터세트 속 트렌드와 패턴을 식별, 분석, 해석하는 일
데이터 필터링과 데이터 클렌징
경영진과 함께 비즈니스 우선순위를 정하고, 필요한 정보를 파악하는 일
새로운 프로세스를 개선할 기회를 찾고 규정하는 일
데이터 애널리스트의 급여 로버트 하프(Roberf Half)의 2021 테크놀로지 및 IT 급여 가이드에 따르면, 미국 내 데이터 애널리스트와 보고서 작성자의 평균 연봉은 경력별로 다음과 같다.
상위 75%: 8만 6,250달러
상위 50%: 10만 3,250달러
상위25%: 12만 2,250달러
상위 5%: 14만 6,750달러
반면 기업 채용정보 검색 사이트인 인디드(Indeed)는 데이터 미국 내 애널리스트의 평균 연봉이 7만 5,685달러라고 설명한다. 인디드에 따르면 비전통적인 기술 분야에서 일반적으로 가장 많은 보수를 받는 직종은 데이터 애널리스트다.
미국에서 데이터 애널리스트의 급여가 높은 상위 5개 도시
피닉스(평균 연봉: 9만 4,120달러)
노스캐롤라이나 샬롯(평균 연봉: 8만 8,893달러)
워싱턴(평균 연봉: 8만 6,503달러)
뉴욕(평균 연봉: 7만 4,347달러)
시카고(평균 연봉: 7만 4,295달러)
데이터 애널리스트가 갖춰야 할 역량 투워드 데이터 사이언스(Towards Data Science)는 인디드, 심플리하이어드(SimplyHired), 몬스터(Moster)의 직업 분류 데이터를 바탕으로 데이터 애널리스트에게 가장 필요한 기술이 다음과 같다고 전했다.
SQL
마이크로소프트 엑셀
태블로
파이썬
R
SAS
마이크로소프트 파워포인트
마이크로소프트 SQL 서버
오라클
마이크로소프트 파워 BI
데이터 애널리스트는 분석적, 수학적 역량과 SQL 같은 언어 관련 역량 외에도, 커뮤니케이션 역량이 필요하다. 비즈니스 목표를 이해하고 필요한 데이터를 수집하기 위해 현업 부문과 접촉하는 경우가 많기 때문이다.
데이터 애널리스트 일자리 구하기 그린-러먼에 따르면 SQL과 통계 분석 역량도 중요하지만 여러 역량과 경험이 적절히 배합돼 있어야 채용담당자의 주목을 받을 수 있다.
그린-러먼은 “일반적으로 커뮤니케이션 역량이 좋은 사람, 문장력을 갖춘 사람을 찾는다. 당신의 이력서는 모든 점에서 프로페셔널하게 보여야 하며 철자도 정확해야 한다. 애널리스트의 업무 중 하나가 보고서 작성이기 때문이다. 부트캠프나 석사 과정을 이수한 사람보다는 일정한 경험을 쌓은 사람을 원한다. 인턴십일지라도 실제적인 경험을 갖춘 사람을 찾는다”라고 말했다.
또 적어도 하나 이상의 분석 프로젝트를 진행했던 경험이 상세하게 서술된 이력서를 찾는다고 전했다. 그는 “실제적인 수치가 적힌 이력서를 선호한다. 가치와 핵심성과지표를 기반으로 사고하는 사람이라는 점을 보여주기 때문이다. 그러나 모든 사람이 이를 지켜 일자리를 구하는 것은 아니다. 엄격하게 요구되는 사항은 아니라는 의미다"라고 설명했다.
데이터 애널리스트가 되기 위한 훈련 데이터 애널리스트가 되기 위해 반드시 수료해야 할 교육은 따로 없지만, 대부분의 데이터 애널리스트들은 적어도 수학, 경제학, 컴퓨터 과학, 정보 관리, 통계학 분야 학사 학위를 갖고 있다. 코딩 부트캠프나 인턴십을 통해 경험을 쌓는 것도 도움이 된다.
데이터 애널리스트 자격 인증 데이터 분석 역량은 수요는 높아도 공급은 드물다. 경험과 역량을 둘 다 적절한 수준으로 갖춘 사람이라면 높은 연봉을 요구할 수 있다. 적합한 빅데이터 자격인증과 비즈니스 인텔리전스 자격인증도 도움이 된다.
인기있는 자격 인증은 다음과 같다.
어소시에이트 공인 분석 전문가(aCAP)
공인 분석 전문가
클라우데라 공인 어소시에이트(CCA) 데이터 애널리스트
마이크로소프트 공인 데이터 애널리스트 어소시에이트
SAS 9을 사용하는 SAS 공인 고급 분석 전문가
태블로 데스크톱 공인 전문가
태블로 서버 공인 전문가
그 외 데이터 애널리스트 포지션 데이터 애널리스트는 다양한 분석 업무 중 하나의 직무일 뿐이다. 페이스케일의 데이터에 따르면 인기있는 직무와 평균 연봉은 다음과 같다.
