🚦 Summary
- AI, 데이터 분야 커리어 준비과정의 일환으로 직무에 대한 내용을 조사하고 정리합니다.
- 관심 산업군에서 데이터 분석가들이 어떤 일을 하는지, 어떤 역량등이 필요한지 정리합니다.
📌 Intro
데이터 분석가는 현대 기업에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 이는 21세기를 ‘데이터의 시대’라고 부르는 이유와 직결되어 있습니다. 각종 산업에서 수집되는 방대한 데이터 속에서 의미 있는 정보를 발견하고 이를 비즈니스 전략에 반영하는 것은 곧 기업의 성공을 의미하게 됩니다. 이 포스팅에서는 제 희망직무인 데이터 분석가에 대해 더 상세한 분석을 합니다.
특히, 저의 주요 관심 산업군인 e-commerce, 게임, 금융, 앱 서비스회사에서의 데이터분석가에 초점을 맞춰서 분석하고자 합니다.
🧐채용공고로 살펴본 데이터 분석가 직무
- 데이터 분석직무를 채용하는 여러 회사중 가장 유명하다 생각되는 5개의 채용공고를 분석해보았습니다.
- 채용공고를 확인한 주요 회사는 카카오스타일, 토스, 당근마켓, 쏘카, 에이블리,여기어 였습니다.
- 데이터 분석가, 프로적트 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 등의 채용공고에서 도출한 공통된 경험, 기술, 도구, 지식, 태도 등 은 아래와 같습니다.
1. 기술 및 도구
- 프로그래밍 언어: Python, R 등 데이터 분석에 사용되는 프로그래밍 언어.
- 데이터베이스 관리: SQL 및 관련 데이터베이스 관리 기술.
- 데이터 분석 도구: Google Analytics, Firebase, BigQuery 등의 분석 도구 사용 능력.
- 데이터 파이프라인 관리: 데이터 파이프라인 구축 및 관리.
- 보고 도구: Tableau 등의 데이터 시각화 및 보고 도구 사용 능력.
2. 경험 및 지식
- 데이터 분석 및 가공: 데이터 추출, 가공, 분석에 필요한 경험.
- 통계학 및 실험 방법론: 기본적인 통계 지식 및 실험 방법론에 대한 이해.
- 비즈니스 인사이트: 비즈니스 관점에서의 데이터 분석 이해 및 인사이트 도출.
- 프로젝트 관리: 데이터 프로젝트의 전 과정 관리 및 실행 능력.
3. 업무 태도 및 방식
- 문제 해결 능력: 문제를 정의하고, 해결 방안을 도출하는 능력.
- 자기 주도적 태도: 업무에 대한 자기주도적인 접근 및 실행.
- 협업 능력: 다양한 직군과의 효과적인 협업.
- 팀워크 및 커뮤니케이션: 팀 내외부와의 효과적인 커뮤니케이션 능력.
- 지속적인 학습과 성장: 새로운 기술과 도구에 대한 지속적인 학습 의지.
여러 채용직무를 분석하면서 데이터 분석가, 프로젝트 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 직무에서 성공하기 위해서는 기술적 능력뿐만 아니라, 자기주도적인 업무 접근, 효과적인 팀워크 및 커뮤니케이션, 그리고 지속적인 학습과 성장에 대한 의지가 중요함을 파악할 수 있었습니다.
이러한 역량과 태도는 비즈니스 인사이트를 도출하고, 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 데 필수적이기 때문이라 생각됩니다.
🤳데이터분석가의 1차, 2차 고객은 누구이고 어떠한 서비스를 제공하는가?
1) e-commerce
1차고객과 그들에게 제공하는 서비스
온라인 쇼핑몰의 경영진은 주요 1차 고객으로, 그들은 시간별, 일별, 월별 판매 데이터, 고객의 방문 패턴, 장바구니 데이터 등 다양한 정보를 분석가에게 요구합니다. 데이터 분석가는 이러한 정보를 기반으로 어떤 상품이 인기가 있는지, 특정 시즌에 어떤 상품이 뜰것 같은지, 어떤 상품을 프로모션할 때 가장 효과적인지 등의 인사이트를 제공합니다.
2차고객과 그들에게 제공하는 서비스
온라인 마케팅 팀, 재고 관리팀 등이 2차 고객입니다. 예를 들어 마케팅 팀에게는 어떤 광고 캠페인이 효과적이었는지, 어떤 고객 세그먼트를 타겟으로 광고를 집행해야 효과적인지 등의 정보를 제공합니다. 재고 관리팀에게는 어떤 상품의 재고가 부족할 위험이 있는지, 어떤 상품은 과다한 재고를 보유하고 있는지 등의 정보를 제공합니다.
2) 게임회사
1차고객과 그들에게 제공하는 서비스
게임의 기획자나 프로듀서는 1차 고객입니다. 게임 내에서 플레이어들의 행동 패턴, 구매 패턴, 게임 내에서의 시간 소비 방식 등을 분석하여, 게임의 재미요소나 문제점을 파악합니다. 데이터 분석가는 이런 정보를 바탕으로 게임의 수정 방향성이나, 새로운 게임 모드의 개발 방향 등의 조언을 합니다.
2차고객과 그들에게 제공하는 서비스
게임의 마케팅 팀이나 고객 지원 팀이 2차 고객입니다. 마케팅 팀에게는 어떤 광고나 이벤트가 플레이어들에게 인기가 있었는지, 어떤 시즌이나 이벤트 때 가장 많은 플레이어가 게임을 이용했는지 등의 정보를 제공합니다. 고객 지원 팀에게는 게임 내에서 발생하는 문제나 버그, 플레이어들의 불만사항 등에 대한 데이터를 제공하여 서비스 개선에 활용하게 합니다.
3) 금융회사
1차고객과 그들에게 제공하는 서비스
은행이나 증권사의 경영진, 투자 담당자 등이 주요 1차 고객입니다. 그들은 금융 시장의 동향, 각종 금융 상품의 성과, 경쟁사와의 위치 등 다양한 정보를 요구합니다. 데이터 분석가는 이런 정보를 바탕으로 투자 전략의 수정 방향성, 새로운 금융 상품의 개발 가능성, 시장에서의 경쟁력 강화 방안 등의 조언을 합니다.
2차고객과 그들에게 제공하는 서비스
투자자나 금융 상품을 이용하는 고객들이 2차 고객입니다. 그들에게는 자신의 투자 포트폴리오의 성과, 금융 시장의 전반적인 동향, 향후 투자 방향성 등에 대한 정보를 제공합니다.
4) 앱 서비스 제공 회사
1차고객과 그들에게 제공하는 서비스
앱의 CEO나 개발 팀은 1차 고객입니다. 그들은 사용자의 앱 사용 패턴, 앱 내에서의 시간 소비 방식, 앱의 문제점 등 다양한 정보를 요구합니다. 데이터 분석가는 이러한 정보를 바탕으로 앱의 수정 방향성, 새로운 기능의 추가 가능성, 사용자의 만족도 향상 방안 등의 조언을 합니다.
2차고객과 그들에게 제공하는 서비스
앱의 마케팅 팀이나 고객 지원 팀이 2차 고객입니다. 마케팅 팀에게는 어떤 광고나 이벤트가 사용자들에게 인기가 있었는지, 어떤 시즌이나 이벤트 때 가장 많은 사용자가 앱을 이용했는지 등의 정보를 제공합니다. 고객 지원 팀에게는 앱 내에서 발생하는 문제나 버그, 사용자들의 불만사항 등에 대한 데이터를 제공하여 서비스 개선에 활용하게 합니다.
💡고객에게 서비스를 제공(업무)하기 위해 나에게 필요한 역량은 무엇일까
1) e-commerce
필요한 역량
- 데이터 처리 능력: 대용량의 판매 데이터, 고객 정보, 웹사이트 트래픽 데이터 등을 효과적으로 처리할 수 있는 능력
- 시장 트렌드 분석: 현재 시장의 트렌드를 분석하고 미래의 트렌드를 예측하는 능력
- 고객 행동 분석: 고객의 구매 패턴, 방문 경로 등을 분석하여 마케팅 전략에 활용하는 능력
2) 게임회사
필요한 역량
- 플레이어 행동 분석: 게임 내에서의 플레이어 행동과 피드백을 분석하는 능력
- 시장 동향 인지: 글로벌 게임 시장의 동향과 변화를 인지하고, 그에 따른 게임의 방향성을 제안하는 능력
- 인게임 데이터 분석: 게임 내 아이템의 사용률, 레벨 클리어 시간 등 다양한 인게임 데이터를 분석하는 능력
3) 금융회사
필요한 역량
- 금융 시장 분석: 전세계 금융 시장의 동향과 변화를 파악하는 능력
- 투자 전략 수립: 데이터를 기반으로 한 투자 전략을 수립하는 능력
- 리스크 관리: 금융 데이터를 분석하여 투자의 리스크를 관리하는 능력
4) 앱서비스 제공 회사
필요한 역량
- 사용자 행동 분석: 앱 사용자의 행동 패턴과 피드백을 분석하는 능력
- 시장 동향 인지: 앱 시장의 동향과 변화를 인지하고, 그에 따른 앱의 방향성을 제안하는 능력
- UX/UI 데이터 분석: 사용자의 앱 사용성과 만족도를 높이기 위한 분석 능력
💫나열한 역량 중 정말 핵심적인 역량은 무엇일까?!
- 데이터 처리 능력
- 모든 분야에서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 능력이 필수적입니다.
- 이를 위해 SQL, Python, R 등의 프로그래밍 및 데이터베이스 관리 능력이 요구됩니다.
- 통찰력 있는 분석:
- 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어서서, 그 데이터 속에서 의미 있는 통찰력을 도출해낼 수 있는 능력이 중요합니다.
- 이를 위해서는 해당 산업의 지식과 함께 분석 도구와 기법에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
- 시장 동향 인지:
- 각 분야의 최신 트렌드와 변화를 빠르게 파악하고 이를 데이터 분석에 반영할 수 있는 능력이 필요합니다.
- 이는 경쟁력 있는 분석 결과를 도출하는 데 큰 도움이 됩니다.
- 커뮤니케이션 능력:
- 분석한 결과를 이해하기 쉽게 다른 팀원이나 스테이크홀더들에게 전달할 수 있는 능력은 매우 중요합니다.
- 복잡한 데이터를 간결하고 명확하게 전달하는 능력은 분석 결과의 효과를 극대화합니다.
- 문제 해결 능력:
- 데이터 속에서 문제점을 발견하고, 그 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 능력은 모든 분야의 데이터 분석가에게 필수적입니다.
🙄데이터분석가로서 나의 경력은 어떻게 바뀔까?
1) e-commerce
- 1년차: 데이터 처리와 기본적인 분석에 중점을 둡니다. 주로 기존의 데이터 분석 리포트를 기반으로 작업을 수행하며, 선배나 팀장의 지시 하에 업무를 진행합니다.
- 3년차: 다양한 분석 도구와 기술을 활용하여 복잡한 분석을 수행할 수 있게 됩니다. 새로운 마케팅 전략 제안이나 캠페인의 효과 분석 등을 주도적으로 수행하게 됩니다.
- 5년차: 전략적인 분석을 통해 e-commerce 사업의 중장기 전략을 수립하는 데 기여합니다. 팀원들을 리드하며, 데이터 분석 팀의 방향성을 제시하게 됩니다.
2) 게임회사
- 1년차: 주로 기존 게임의 데이터 분석에 참여하며, 선배들의 지도 아래 기본적인 데이터 처리와 분석 능력을 키웁니다.
- 3년차: 새로운 게임 프로젝트의 데이터 분석을 주도하거나, 기존 게임의 개선을 위한 분석을 진행합니다. 게임 기획자나 개발자와의 협업을 통해 게임의 방향성을 제안하게 됩니다.
- 5년차: 게임의 전반적인 데이터 전략을 수립하며, 여러 프로젝트의 데이터 분석을 총괄합니다. 데이터 분석 팀의 리더로서 후배 교육 및 멘토링도 수행하게 됩니다.
3) 금융회사
- 1년차: 주로 기존의 금융 데이터 분석에 참여하며, 선배나 팀장의 지시 하에 업무를 수행합니다. 기본적인 금융 지식과 데이터 처리 능력을 키웁니다.
- 3년차: 복잡한 금융 데이터를 분석하여 투자 전략을 수립하거나 리스크를 관리하는 업무를 주도적으로 수행하게 됩니다.
- 5년차: 금융회사의 중장기 투자 전략이나 리스크 관리 전략을 수립하는데 기여합니다. 데이터 분석 팀의 방향성을 제시하며, 팀원들을 리드하게 됩니다.
4) 앱 서비스 회사
- 1년차: 주로 기존 앱의 데이터 분석에 참여하며, 기본적인 데이터 처리와 분석 능력을 키웁니다.
- 3년차: 새로운 앱 프로젝트의 데이터 분석을 주도하거나, 기존 앱의 개선을 위한 분석을 진행합니다. 개발 팀과 협업하여 앱의 방향성을 제안하게 됩니다.
- 5년차: 앱의 전반적인 데이터 전략을 수립하며, 여러 프로젝트의 데이터 분석을 총괄합니다. 데이터 분석 팀의 리더로서 전략적인 방향성을 제시하게 됩니다.
🎈Outro.
- 가뜩이나 관심 산업군도 다양한데 분석가를 목표로 할지 사이언티스트를 목표로 할지도 고민을 하고 있다보니 노선이 불분명하고 갈팡질팡 하는 느낌이 드는 것이 사실입니다.
- 자료를 찾아보다 보니 의외로 잘알고 있다고 생각했던 산업군별 업무였는데, 그렇지 못한 정보들도 많았고, 이 포스팅을 위해 찬찬히 정리하면서 보니 명확하게 포지셔닝이 되는 것 같습니다.
- 늘 생각하지만 제 전공이나 관심사를 살리자면 e-commerce가 가장 적합하다는 생각은 항상 하게 됩니다.
- 그런데 결국 데이터 분석가로서 조금더 오래 살아 남고, 재밌게 일하려면 다양한 도메인 접목이 가능한 앱 서비스 회사의 데이터 분석가를 목표로 하는 것이 장기적으로 좋을 것이라 생각합니다.
- 물론 그 연장선에는 PM혹은 데이터 사이언티스트에 대한 분기도 있을 것 입니다.
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