데이터 분석가, 학사 출신도 도전해도 될까요?

안녕하세요 멘티님! 개발자로 9년 동안이나 일했다고 하니 상당히 경력을 쌓으신 분 같은데요. 질문을 많이 하셔도 상관없으니까 궁금한 것을 다 물어보셔도 좋습니다. 그럼 바로 답변 시작하겠습니다.

ⓒFoxy burrow

학위보다 중요한 것은? 수리적 사고와 추론 능력!
저는 통계학 학사를 취득하고 나서 데이터 분석 업무를 하고 있습니다. 즉, 저도 대학원에 진학하지 않았는데요. 실제로 업계에는 석박사를 마치고 온 사람도 있지만, 그렇지 않은 경우도 많습니다.

다만 일반적인 기업의 데이터 분석가는 학사 졸업 후 실무를 해보면서 실력을 쌓고 들어온 사람이 대부분입니다. 따라서 석박사 학위는 큰 장벽이 될 수 없습니다. 그보다는 진짜 ‘실력’이 중요한 거죠.

수리적, 논리적 접근이나 사고를 잘 할 수 있는가, 숫자나 데이터에 어떤 의미가 있는지 추론할 수 있는가. 이런 부분이 훨씬 요구됩니다.

멘티님께서는 이미 프로그래밍을 하고 계실 테니 파이썬이나 R, SQL 등 기술을 익히는 데 어려움은 없을 것 같아요. 석박사 학위 등에 미리 겁먹지 마시고, 앞서 말씀드린 실력이나 기본적인 역량을 갖추었다면 충분히 도전해볼 만 합니다.

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두 가지 직군 : 데이터 엔지니어 & 데이터 분석가
데이터 분석가가 어떤 업무를 하는지 설명하기 전에, 데이터 분석 분야를 크게 두 가지 세부 직군으로 나눌 수 있다는 것을 알아야 합니다. 바로 데이터 엔지니어와 데이터 분석가인데요. 기업에선 이 두 가지 직군을 다른 명칭으로 부르기도 합니다.

먼저 데이터 엔지니어는 주로 데이터 분석에 필요한 재료를 준비합니다. 다양한 사내 시스템, 비즈니스 운영 데이터 등 여기저기에 흩어져 있는 데이터를 일단 수집합니다. 그리고 이를 활용하기 쉽게 재가공하죠.

또한, 새로운 형태의 데이터(앱 또는 웹의 로그 데이터, 가격 데이터 등)를 수집할 방법을 찾아냅니다. 다시 말해 데이터 분석이 원활하게 이루어질 수 있게 데이터 인프라 작업을 하는 겁니다.

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반면 데이터 분석가는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터를, 어떤 방식으로 활용할지 고민하는 일을 합니다. 사업이 지속해서 성장할 수 있게 각 팀의 KPI 지표를 개발하고 정의하는 거죠. 이런 지표들이 실제 업무 현장에서 어떻게 활용되는지 알아야 하므로 각 부서의 팀원들을 만나 생각을 수집하는 것도 필요합니다.

그리고 매출액, 거래량, 페이지 뷰 등을 살펴보며 매출을 늘리려면 어떻게 비즈니스를 개선해야 할지 인사이트를 도출해 타 부서와 협의를 거쳐 해결방안까지 마련하는 역할도 합니다. 정말 다양한 업무를 하고 있죠?

실제로 저는 여기서 말한 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 분석 주제를 정의한 뒤 활용할 데이터를 선정하고 나면, 분석 방법을 탐색합니다. 주로 SQL을 많이 다루는데, 고급 통계 분석이 필요할 때는 R도 사용하는 편입니다. 데이터 분석 영역에서 어떻게 실무가 이뤄지는지 이해가 되셨나요?

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현상 이해, 추론을 즐긴다면 데이터 분석가에 적합
저는 대학생 시절부터 현상이나 사건을 이해하고, 그 뒤에 숨겨진 의미를 추론하는 일을 굉장히 즐겼습니다. 데이터 분석 역시 합리적인 추론을 통해 변화를 만들어내는 일이라 정말 보람 있어요.

그래서 저는 제가 하는 일이 정말 재밌고, 적성에 맞아서 만족합니다. 물론 어려운 문제를 만나면 괴로울 때도 많지만 그 과정을 즐기려고 노력하고 있어요.

멘티님도 본인 적성과 맞는다면 즐겁게 일할 수 있습니다. 앞서 말씀드린 것처럼, 스펙보다 실력과 적성이 더 중요하다는 것을 이해하고 준비하시면 분명 꿈을 이룰 수 있을 거예요. 응원합니다!