DA(Data Analyst)란? 데이터 분석가의 필수 역량부터 업무까지 모두 알려드립니다.

AI 기반 자동화 서비스와 AI 서비스 구현에는 데이터 활용이 필수적입니다. 특히 변화무쌍한 현대의 트렌드 속에서 시장을 선점하기 위한 전략 수립에 데이터 분석은 중요한 역할을 합니다

이렇게 데이터의 활용도가 중요해지는 만큼 수요가 높아지는 직무가 있습니다. 바로 ‘DA(Data Analyst)’입니다. 대량의 데이터를 체계적으로 분류하고 데이터베이스 구축 및 전처리 과정을 통해 데이터를 분석, 가공하여 이해하기 쉬운 그래프로 시각화하는 데이터 전문가인 ‘DA’는 시장 경쟁에서 우위를 점하려는 기업에게 필수적인 인재가 되었습니다.

그렇다면 어떻게 하면 일을 잘하는 DA를 채용할 수 있을까요? 기업이 확인해야 할 DA의 핵심 역량은 무엇일까요, 그리고 기업에 진정한 가치를 제공할 수 있는 DA는 어떤 이해능력을 갖추고 있어야 할까요? 

데이터가 중요해진 시대, 경쟁력을 갖춘 기업이 되기 위해 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서에서 DA의 필수 역량부터 업무까지 모두 알려드리겠습니다. DA 채용을 고민하고 있는 분이라면 끝까지 확인하세요!

- 이 글을 읽으면 DA(Data Analyst)의 업무에 대해 자세히 알 수 있습니다.

- 이 글을 읽으면 DA를 채용하기 전 반드시 확인해야 하는 필수 역량에 대해 알 수 있습니다.

- 이 글을 끝까지 읽으면 우리 기업에 딱 맞는 DA를 24시간 이내로 매칭 받는 방법을 알 수 있습니다. 

DA(Data Analyst)란?

먼저 ‘DA(Data Analyst)’는 개인, 조직의 비즈니스 의사결정을 위해 데이터를 수집, 처리, 분석하는 데이터 분석 전문가를 칭하는 말입니다. DA는 IT 산업이 급속하게 발전하고, 데이터의 가치가 지속적으로 증가하며 그 역할이 더 중요해지고 있습니다.

또한 기업이나 개인, 사회 영역에서도 DA 인력 양성 및 확보를 위해 다양한 활동과 시도를 만들어내고 있습니다. 그 이유는 빅데이터화 흐름에 따라 다양한 데이터로부터 가치 창출이 필요하기 때문이고, 그 데이터들로 이미 다양한 기업에서 이익 창출을 달성하고 있기 때문입니다. 

예로 모 완성차 제조 대기업에서는 전산 시스템 구축을 기반으로 BI (인사이트 도출) 달성을 위해 Power BI를 웹 영역에 구축하여 다양한 현업 DA들을 육성하고, 그에 대한 교육 커리큘럼을 구성하는 등 DA 인력 양성 및 기반 시스템 구축을 도모하고 있습니다. 이와 같이 기업 내 DA의 수요는 지속적으로 증가할 전망이며, 중요성은 더더욱 증가할 것으로 보입니다.

DA가 하는 일

DA는 BI(Business Intelligence) 즉 개인, 조직의 비즈니스에서 데이터를 분석해 인사이트를 도출하고, 그것을 통해 이익이 되는 의사결정을 만드는데 아주 중요한 역할을 합니다. 데이터 분석을 위한 단순한 전처리를 포함해 필요한 솔루션 및 시스템을 개발, 적용하여 기업에 다양한 이익과 기회를 창출하는 역할을 담당하고 있습니다. 

예로 기업에서는 문제 해결, 개선 과제를 선정할 때 배경이 되는 데이터들을 수작업으로 진행하지 않고, 데이터 연결-분석-인사이트 도출을 자동화하여 경영진의 의사결정 속도 향상을 통한 업무 LOSS 및 기업의 손실을 최소화한다던지 아니면 반대로 기업의 이익 창출을 위해 마켓 쉐어 등을 발췌할 때도 관련 데이터들을 모델링 하여 다양한 인사이트를 얻는데 DA들의 역량을 십분 활용하고 있습니다.

특히나 AI의 출현으로 데이터의 중요성이 높아지는 만큼 무분별하게 펼쳐진 데이터를 필요한 형태로 가공하고 분석하여 유의미한 전략을 도출해야 하는 현 상황에 DA들의 역할이 중요해지고 있어 많은 기업들이 DA를 직접 발굴하기 위해 교육/양성 사업에 지속적으로 투자하고 있습니다.

DA를 뽑으면 이런 일을 할 수 있습니다. 

이처럼 DA는 데이터 분석에 대한 이해도뿐만 아니라 분석을 위한 다양한 Tool (Python, R, SQL, Power BI 등)을 활용할 수 있습니다. 단순히 Tool만 활용할 수 있는 차원이 아닌 데이터 전처리, 분석 등을 통해 실제 기업에서 활용 가능한 수준의 가치 있는 데이터를 만들어 낼 수 있습니다.
 

데이터 전처리시 DA의 업무

현재 전산 시스템에 축적되는 데이터들은 분석에 용이한 형태로 축적되고 있지 않은 것이 그 이유입니다.  

AI가 학습해야 하는 데이터부터 데이터 시각화가 필요한 데이터라든지 다양한 데이터들을 정제되고, 분석이 가능한 데이터 셋을 구축하는 게 데이터 분석의 첫 번째 스텝이나, 기존에 구성된 전산 시스템의 경우 분석을 타깃으로 하기보다 현황 관리 등에 국한되어 운영되고 있습니다.

이를 개선하기 위해 DA는 현업에서 Python, SQL 등의 Tool을 이용하여 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 ‘데이터 전처리 업무’를 진행합니다.

데이터 전처리 후 DA의 업무

데이터가 전처리 된 이후에는 실제 고객, 내부 유저들이 활용할 수 있도록 UI (User Interface)화가 되는 것이 중요합니다. 기업 내 DA 들이 사용하는 툴에는 다양한 솔루션이 있겠지만 그중 BI 툴 중 시장 점유율 1위인 MS 사의 ‘Power BI 플랫폼’을 활용하는 사례가 많습니다.  

(Power BI 이미지 예시)

Power BI는  Business Intelligence 툴로 로우 코드 (코드 구성이 거의 필요없는 솔루션) 기반으로 동작하기에 현업의 DA들이 활용하기에 용이하고, 또 Self-Maintenance가 가능하여 추가 비용 등이 들지 않는다는 장점이 있습니다.  

때문에 이미 스타벅스, 코카콜라등 다양한 외국계 기업들은 Power BI를 활용해 고객 선호도 분석 및 마케팅에 활용하기 위한 최적의 위치 선정 등 다양한 분석을 위해 DA 인력을 양성하고 데이터 분석 툴을 도입함으로써 그것을 비즈니스 의사결정에 활용하고 있습니다.
 

DA의 업무를 도와주는 업무 툴

그래서 DA는 다양한 데이터에 대한 경험과 분석 능력을 토대로 빅데이터를 자유자재로 다룰 수 있어야 합니다. 

 

데이터 베이스 구축을 위한 SQL & Python

데이터가 많아질수록 데이터의 볼륨은 커지고, 범주는 다양해지기 때문에 로컬에서 데이터를 그대로 활용하는 게 아닌 데이터 베이스를 구축하여 유저들에게 데이터를 제공함으로써 데이터 전처리 중 발생하는 휴먼 에러를 제거할 수 있어야 합니다. 

(SQL 이미지 예시)

또한 데이터 베이스를 활용할 경우 각 개인이 전처리해야 하는 업무 loss도 최소화할 수 있기 때문에 데이터 베이스 구축을 진행하며, 추가적으로 데이터 베이스 내 데이터를 축적하거나 자동화 전처리가 부가적으로 필요한 경우 SQL 언어나 Python을 활용합니다. SQL과 Python의 자세한 내용을 확인하고 싶다면 아래 링크를 확인하세요.

▶️ SQL 이란? 정의부터 특징까지 SQL을 사용하는 이유를 알려드립니다! 보러가기

▶️ 파이썬 프로그램이 주목받는 이유와 파이썬의 활용성 알아보기! 보러가기

데이터 전처리 자동화를 위한 Python과 R

데이터 베이스를 구축했다면 데이터 베이스에서 각 웹이나 BI 솔루션을 연계해 개인 업무에  필요한 전처리를 자동화하는 과정이 필요합니다. 이를 위해 Python, R 같은 데이터 기능을 갖춘 소프트웨어를 활용합니다. 

(파이썬 이미지 예시)

Python과 R은  데이터 분석에 뛰어난 기능을 제공하는 소프트웨어입니다. 더군다나 ‘오픈소스’인 만큼 무료로 사용 가능합니다. 데이터 전처리 자동화로 사용되는 Python과 R의 자세한 특징은 궁금하신 분들은 아래 링크의 ‘빅데이터 전문가가 사용하는 툴’을 확인하세요.

▶️ 빅데이터 전문가가 사용하는 툴 보러가기

데이터 대시보드 구축을 위한 BI 솔루션

데이터 전처리의 자동화가 끝났다면 이제 데이터 시각화를 연계하여 품질 현황, 매출 현황 등의 대시보드를 구축하는 것이 필요합니다.   

대시보드란 수집한 데이터를 업무에 활용할 수 있도록 시각화하거나 모니터링하는 소프트웨어를 말합니다. 조직, 부서 또는 프로젝트 등 다양한 곳에서 필요한 데이터를 수치나 그래프등으로 쉽게 확인할 수 있게 Power BI 등과 같은 BI 솔루션을 활용하여 대시보드화 합니다.

(PowerBI를 활용한 대시보드 이미지 예시)

대시보드를 통해 각 부서의 담당자들은 필요한 데이터를 한 눈에 빠르게 확인하여 필요한 전략 구축 및 비즈니스 방향을 효과적으로 결정할 수 있습니다. 이를 통해 의사결정을 신속하게 하고 자원을 효율적으로 배분해 기업의 이익을 극대화 할 수 있습니다.

DA에게 필요한 역량

앞서 언급한 내용과 같이 DA는 저비용 투자로 분석 시스템을 구축하고, 다양한 업무 영역에서 나오는 데이터를 자동적으로 전처리, 시각화하여 인사이트를 도출하고 이익을 창출할 수 있습니다. 때문에 빅데이터를 살아가는 현재, DA는 기업에 없어서는 안될 필수 인력으로 자리매김하게 되었습니다.

이러한 상황에서 기업이 DA를 채용할 때, 기업은 어떤 역량을 가진 DA를 채용해야할까요? DA를 채용을 고민하고 있는 기업을 위해 DA 채용 시 확인해야 할 ‘필수역량’을 세가지로 정리해서 말씀드리겠습니다. DA 채용을 고민하고 있는 기업이라면 아래 ‘세가지’를 반드시 확인하세요.
 

1/ DA가 전반적인 산업군의 ‘데이터 구조’와 데이터가 흐르는 ‘프로세스’를 이해하고 있는가?

2/ DA가 다양한 “데이터 분석 도구”를 이해하고 있는가?

3/ DA가 ‘데이터 구조 및 프로세스’ 및 ‘데이터 분석 도구’에 대한 높은 이해를 기반으로 적재 적소에 필요한 솔루션을 도입하여 회사 이익이 될 수 있는 의사결정을 이끌어 낼 수 있는가?

현재 DA는 단순히 데이터 전처리, 분석을 통한 대시보드를 구성하는 것 외에도 기존 개발자의 영역이라고 여겨졌던 프론트엔드/백엔드 영역, 시스템 구축의 영역까지도 도달하는 사례들이 많습니다. 따라서 기업은 DA를 채용함으로써 기업의 전반적인 프로세스를 효율화할 수 있고 적재적소에 필요한 솔루션을 도입해 업무 최적화와 기업의 이익 창출 등에 도움을 얻을 수 있습니다.

때문에 DA를 채용을 고민하고 있다면 위 세 가지 질문들을 통해 DA에게 필요한 역량을 확인하여 채용해 보세요. 현재 기업 실정에 맞는 솔루션을 도입하고 최적화된 데이터 분석 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

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위에서 말씀드렸듯이 DA를 채용할 때 중요한 것은 우리 기업에 맞는 업무를 경험했는지 또 다양한 데이터 툴에 대한 이해도가 있는지입니다. 하지만 일반 기업이 DA 채용 시 이것을 다 확인하기는 어렵습니다. 

DA가 활용하는 영역은 다양하고, 데이터 툴 또한 매우 다양하기에 우리 현업에 딱 맞는 DA를 채용하려면, 기업에서는 많은 시간과 에너지를 할애해야 합니다. 이럴 때 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서를 통해 ‘DA 전문 프리랜서’를 매칭 받아보세요.

이랜서를 통해 ‘DA 전문 프리랜서’를 매칭받을 때의 장점

DA를 프리랜서로 활용하면 저비용 투자로 기업 실정에 맞는 최적화된 솔루션을 도입할 수 있습니다. 대부분의 기업들은 기업 내부에서 DA를 육성하고자 하는 흐름이 많지만 사실상 쉽지 않습니다. 

기업 내부에서는 다양한 데이터를 경험하기 어렵고, 각 현업 부서의 특성에 맞는 한정된 데이터에 고착되어 있는 경우가 많기 때문입니다. 또한 분석 툴이 한정적이다 보니 그에 대한 경험도 부족할 수밖에 없습니다. 

하지만 프리랜서로 활동하며 다양한 산업 군에서 데이터를 경험하고, 적재 적소에 필요한 솔루션들을 어떻게 구축하고 구현해야 하는지 알고 있는 DA라면 기업의 분야, 규모, 요구사항에 맞춰 필요한 솔루션을 제시할 수 있고 또 시간에 구애받지 않고 기업에 필요한 솔루션을 구축해 줄 수 있다는 점에서 제약사항들을 해소할 수 있을 것입니다.

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기업에서 DA를 채용할 때 채용 대상자의 경험부터 필수 역량까지 모두 확인하려면 얼마나 많은 시간이 소비될까요? 한 명의 DA를 채용하더라도 수백 개의 이력서를 확인해야 하는데요. 이럴 때 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서를 활용하면, 단 24시간 이내에 데이터로 검증된 ‘DA 전문 프리랜서’를 매칭 받을 수 있습니다.

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이랜서는 데이터를 바탕으로 현장에 바로 투입할 수 있는 IT 전문가를  검증하여 매칭합니다. 24년 동안 쌓은 데이터를 바탕으로 전문성부터 경력 그리고 협업 능력까지 다양한 방면을 빠르게 확인하여, 프로젝트 후 24시간 이내 최적합 IT 인재를 매칭합니다. 이랜서에 데이터를 활용한 검증된 IT 인재 매칭 서비스 덕분에 다양한 기업들이 IT 전문가 채용에 어려움을 해결하고 있습니다.

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