데이터 애널리스트(Data Analyst)와 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 디지털 시대의 핵심 인재로서 기업의 의사결정을 지원하고, 데이터 기반의 전략 수립을 가능하게 하는 핵심 업무입니다. 이들은 방대한 데이터를 수집하고 분석하여, 숨겨진 패턴과 인사이트를 도출함으로써 사업의 성과를 높이는데 기여하는 역할을 합니다.
데이터 애널리스트란?
데이터 애널리스트는 대량의 데이터를 관리하고, 분석해서 이 결과를 바탕으로 통계모델을 만들어 사람들의 행동패턴이나 시장경제 등을 예측할 만한 정보를 제공합니다.
데이터 애널리스트는 '데이터' 자체를 기반으로 분석하는 전문가로 일반적인 애널리스트와 구별됩니다.
애널리스트가 광범위하게 기업과 시장, 정책 등에 대해 분석한다면 데이터 애널리스트는 구조화된 데이터(숫자, 표 형식 등)를 중심으로 데이터를 수집하고 정제, 분석, 시각화하여 인사이트를 도출하는 업무를 합니다.
데이터 애널리스트의 주요 업무
데이터 애널리스트는 수집된 수치 기반의 데이터셋을 대상으로 분석을 합니다. 주로 SQL, Python, 통계분석, 시각화 툴등의 분석 방법을 통해 분석을 하며 데이터 기반 인사이트를 도출하고 의사 결정을 지원하는데 그 목적이 있습니다. 마케팅 데이터 애널리스트, 사용자 행동 분석가 등을 예로 들 수 있습니다.
금융회사 소속의 데이터 애널리스트의 경우 고객의 거래 기록과 투자 패턴을 데이터로 삼고 이를 분석합니다. SQL로 DB를 조회하고 파이썬으로 트렌드를 분석하여 투자 전략을 제안합니다.
데이터 사이언티스트란?
데이터 사이언티스트는 데이터 애널리스트와 비슷하나 좀 더 엔지니어에 가까운 업무를 합니다. 데이터 처리, 저장, 전송, 보안 및 무결성, 관리 등의 역할을 하며 프로그래미오가 함께 다양한 점검 및 시스템 관리 측면의 업무를 수행합니다. 데이터 애널리스트가 데이터를 수집, 분석하여 현황을 파악하고 문제점을 도출하는 업무를 하는 반면 데이터 사이언티스트는 데이터를 수집 및 전처리, 데이터 분석, 머신러닝 모델 개발, 시각화 등 다양한 분야의 지식과 역량을 갖추어야 합니다.
데이터로부터 복잡한 문제를 해결하고, 미래를 예측하거나 자동화 할 수 있는 모델을 개발하는 업무를 하는 사람으로서 단순한 데이터 분석을 넘어 예측 가능하고 실행 가능한 인사이트를 만들어 내는 전문가입니다.
데이터 사이언티스트 주요 업무
데이터 사이언티스트는 여러 데이터 소스(API, 로그, DB 등)에서 데이터를 수집하고 정리합니다. 결측값 처리, 이상치 제거, 변수 생성 등 전처리 작업(Pipeline)을 수행합니다. 데이터를 시각화하고 통계적 패턴을 파악하며 분포 확인, 상관관계 분석, 변수 간 관계 도출, 비즈니스 문제와 연결 지어 탐색 질문 제시 등을 하며 matplotlib, seaborn, plotly, scity, statsmodels를 사용 도구로 활용합니다. 분류(Classification), 회귀(Regression), 군집(Clustering), 추천(Recommendation) 등 다양한 ML 모델 설계 및 학습을 하며 하이퍼파라미터 튜닝, 교차 검증 등도 수행합니다. 필요할 시에는 딥러닝 및 고급 모델링 작업도 실행합니다. 예를 들어 챗봇, 음성 인식, 이상 탐지 시스템 구축등을 말합니다. 결과를 시각화하고 보고서나 프레젠테이션으로 전달하여 경영진, 제품 팀, 마케팅 팀 등과 협업하여 사업 전략에 기여합니다. 데이터 사이언티스트 업무는 현재상황에 대한 분석에 그치지 않고 미래를 예측하는 업무가 주요 차별점입니다.
데이터 사이언티스트에게 필요한 역량
프로그래밍, 수학, 통계, 머신러닝 지식, 커뮤니케이션 능력, 비즈니스 도메인 이해등의 역량이 필요합니다.