데이터 분석가는 매일 무엇을 합니까?

디지털 시대에 데이터는 조직이 정보에 입각한 결정을 내리고 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 데이터 분석가는 매일 무엇을 할까요?

데이터 분석가의 일상적인 책임에는 설문 조사 수행 또는 웹 스크래핑 기술 사용과 같은 다양한 소스의 데이터 수집, 정리 및 유효성 검사가 포함됩니다.

궁극적으로 데이터 분석가의 작업을 통해 조직은 전반적인 비즈니스 성공에 기여하는 데이터 기반 권장 사항 및 결정을 내릴 수 있습니다.

이 기사에서는 데이터 분석가의 일상적인 책임, 직무를 위한 기술 및 도구 , 경력 문제 및 성장 기회에 대해 살펴보겠습니다 .

갑시다!

데이터는 의사 결정을 돕고 성장을 촉진하기 때문에 디지털 시대의 기업에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 그렇다면 데이터 분석가는 실제로 하루 종일 무엇을 할까요?

매일 데이터 분석가는 설문 조사 실행 또는 웹 스크래핑 방법 활용을 포함하여 다양한 소스에서 데이터를 수집, 정리 및 검증해야 합니다.

결국 데이터 분석가의 업무는 조직이 데이터에 의해 지원되고 전반적인 비즈니스 성공에 기여하는 권장 사항 및 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 기사에서는 데이터 분석가의 일상 업무, 필요한 기술 및 장비, 직업 문제 및 경력 기회를 모두 다룰 것입니다.

목차

• 데이터 전문가: 숫자 분석가의 일상
• 데이터 분석가의 책임
  • 데이터 분석가를 위한 기술
  • 데이터 분석가를 위한 소프트 스킬
  • 데이터 분석 도구
• 빅 데이터 작업의 과제
• 진로 계획: 경력 성장 기회 탐색
  • 고려할 가치가 있는 고급 인증
• 마지막 생각들

데이터 전문가: 숫자 분석가의 일상

데이터 분석가로서 일상 업무는 근무하는 회사, 해당 회사 내 특정 역할 및 작업하는 프로젝트 유형에 따라 달라집니다.

그러나 다음은 데이터 분석가가 매일 수행해야 할 수 있는 실제 작업 중 일부입니다.

1. 데이터 수집 및 정리: 데이터 분석가의 핵심 부분은 데이터를 수집하는 것입니다. 실제로 데이터를 수집하고 정리하여 중복을 제거하고 데이터가 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는지 확인하는 데 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 여기에는 다양한 데이터 소스로 작업하고 Python과 같은 도구를 사용하여 데이터를 추출하고 조작하는 것이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 분석: 이제 분석할 시간입니다! 데이터 분석가는 다양한 도구와 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 인사이트를 추출합니다. 여기에는 Excel에서 피벗 테이블 만들기, Tableau에서 대시보드 구축 또는 R에서 통계 분석 실행이 포함될 수 있습니다.
3. 인사이트 전달: 데이터를 분석한 후 결과를 회사의 다른 이해 관계자에게 전달해야 합니다. 여기에는 보고서 작성, 결과를 관리자 또는 경영진에게 제시하거나 데이터 기반 솔루션을 구현하기 위해 다른 부서와 협력하는 것이 포함될 수 있습니다.
4. 팀 구성원과의 협업: 공통 목표를 달성하기 위해 팀의 일원으로 다른 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 비즈니스 이해관계자와 협업하는 경우가 많습니다. 여기에는 함께 프로젝트 작업, 지식 및 전문 지식 공유, 다른 팀 구성원에게 피드백 및 지원 제공이 포함될 수 있습니다.
5. 지속적인 교육: 배움을 멈추지 마십시오. 데이터 분석가는 해당 분야의 최신 도구, 기술 및 동향을 최신 상태로 유지해야 합니다. 여기에는 회의 참석, 또는 업계 간행물 읽기가 포함되어 최신 정보를 얻고 기술을 향상시킬 수 있습니다.

이는 데이터 분석가의 책임에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 직무의 세부 사항은 다를 수 있지만 핵심 기술과 작업은 동일하게 유지됩니다.

다음 섹션에서는 데이터 분석가가 매일 업무에서 사용하는 몇 가지 핵심 기술과 도구를 살펴보겠습니다.

데이터 분석가의 책임

데이터 분석가로서 자신의 역할을 잘 수행하려면 다양한 기술 및 소프트 스킬이 필요합니다. 또한 다양한 도구와 기술을 사용하여 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 능숙해야 합니다.

모든 데이터 분석가가 자신의 역할을 성공적으로 수행하기 위해 알아야 하는 필수 기술, 도구 및 책임을 살펴보겠습니다. SQL 및 Python에서 문제 해결 및 의사 결정에 이르기까지 알아야 할 모든 것을 다룰 것입니다.

업무에 필요한 기술을 살펴보겠습니다.

데이터 분석가를 위한 기술

데이터 분석가는 데이터를 조작하고 의미 있는 인사이트를 생성할 수 있는 강력한 기술 기반을 갖추어야 합니다.

오늘날 데이터 분석가에게 기대되는 몇 가지 기술은 다음과 같습니다.

1. Excel: Microsoft Excel을 마스터하는 것은 필수입니다. 스프레드시트 프로그램은 데이터 분석 및 조작에 매우 인기가 있습니다. 데이터 분석가로서 필터링, 정렬 및 피벗 테이블과 같은 기본 데이터 분석 작업을 수행하려면 Excel에 능숙해야 합니다.
2. 프로그래밍: Python과 R은 컴퓨터 과학의 필수 요소가 된 프로그래밍 언어입니다. 통계 분석, 데이터 모델링, 데이터 수집 및 기계 학습에 사용됩니다. 데이터 분석가는 일반적으로 하나 또는에 익숙합니다. 이상적으로는 이러한 프로그래밍 언어 모두 고급 데이터 분석 작업을 수행합니다.
3. 데이터 시각화 : 이해관계자가 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 결과를 이해관계자에게 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다. 이는 Tableau 또는 LuckyTemplates와 같은 도구를 사용하여 다양한 유형의 데이터에 대한 효과적인 차트, 그래프 및 기타 시각적 표현을 만드는 것을 의미합니다 .
4. 데이터베이스 관리: 데이터 분석가는 데이터를 관리, 저장 및 검색하는 방법을 포함하여 데이터베이스 작업 방법을 잘 이해하고 있어야 합니다. 이들은 정규화, 인덱싱 및 데이터 모델링과 같은 데이터베이스 개념에 익숙해야 합니다.
5. 빅 데이터 기술: 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 분석가는 Hadoop, Spark 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 빅 데이터 기술에 익숙해져야 합니다. 이러한 기술을 통해 데이터 분석가는 기존의 관계형 데이터베이스가 처리할 수 없는 대규모 데이터 세트로 작업할 수 있습니다.

현장에서 관련성을 유지하려면 지속적으로 기술을 업데이트하고 최신 트렌드와 기술에 대한 정보를 유지해야 합니다.

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데이터 분석가를 위한 소프트 스킬

기술적 능력이 중요하지만 소프트 스킬도 현장에서의 성공에 필수적입니다.

소프트 스킬은 무시할 수 있지만 이러한 소프트 스킬을 마스터하면 직장에서 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 분석가가 개발해야 하는 주요 소프트 스킬은

다음과 같습니다 .

1. 의사소통 기술 : 조사 결과를 명확하고 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다. 여기에는 복잡한 데이터 개념을 간단한 용어로 설명하고 통찰력을 전달하는 강력한 데이터 시각화를 만드는 것이 포함됩니다.
2. 비판적 사고: 비판적이고 분석적으로 사고할 수 있어야 합니다. 데이터의 패턴과 추세를 식별하고, 잠재적 편향이나 오류를 인식하고, 추측한 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
3. 문제 해결 : 데이터를 활용하여 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 이상적으로는 기회 영역을 식별하고 이를 해결하기 위한 전략을 개발할 수 있어야 합니다.
4. 시간 관리: 업무에 따라 여러 프로젝트를 동시에 진행하는 경우가 많기 때문에 효율적으로 시간을 관리할 수 있어야 합니다. 작업의 품질을 유지하면서 작업의 우선순위를 정하고 기한을 맞추거나 초과할 수 있어야 합니다.
5. 세부 사항에 대한 주의 : 세부 사항에 대한 강한 주의는 결과가 정확한지 확인하는 데 중요합니다. 데이터의 오류나 불일치를 식별하고 수정 조치를 취할 수 있어야 합니다.
6. 비즈니스 감각 : 비즈니스 학사 학위가 필요하지는 않지만 자신이 일하는 비즈니스 컨텍스트를 잘 이해하고 있어야 합니다. 비즈니스 문제와 비즈니스 요구 사항을 식별하고 회사의 목표에 부합하는 데이터 기반 솔루션을 개발할 수 있어야 합니다.
7. 협업 : 팀의 일원으로 일하는 경우가 많으므로 다른 사람들과 효과적으로 협업할 수 있어야 합니다. 여기에는 이해 관계자와 협력하여 요구 사항을 이해하고 요구 사항을 충족하는 솔루션을 개발하는 것이 포함됩니다.

필요한 정확한 기술은 특정 데이터 분석가 직무 설명에 따라 다릅니다. 그러나 이러한 소프트 스킬을 개발하면 커리어 성공률이 높아질 수 있습니다.

다음 섹션에서는 모든 데이터 분석가가 익숙해야 하는 몇 가지 도구를 다룰 것입니다.

데이터 분석 도구

데이터 분석가는 다양한 도구와 기술을 사용하여 데이터를 수집, 저장 및 분석합니다. 이러한 도구를 사용하는 방법을 아는 것은 현장에서 성공하는 데 필수적입니다.

다음은 데이터 분석가가 숙지해야 하는 가장 중요한 도구 중 일부입니다.

이들은 매일 사용할 수 있는 도구의 몇 가지 예일 뿐입니다. 이러한 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 배움으로써 데이터 분석가는 기술 능력과 회사 사다리를 올라갈 기회를 향상시킬 수 있습니다.

어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 아래 비디오를 확인하여 데이터의 힘에 대해 자세히 알아보세요.

이제 데이터 분석가에게 어떤 기술과 도구가 필요한지 알았으니 이 미친 데이터 세계를 작업하는 데 따르는 몇 가지 문제를 살펴보겠습니다.

빅 데이터 작업의 과제

데이터 분석은 기술적 능력, 비즈니스 통찰력 및 분석적 사고의 조합이 필요한 도전적인 분야입니다.

직업에 대한 보상이 상당할 수 있지만 데이터 분석가는 작업을 어렵게 만들 수 있는 여러 가지 문제에 직면하기도 합니다.

다음은 데이터 분석가가 직면할 수 있는 몇 가지 문제입니다.

1. 빅 데이터 관리: 비즈니스에서 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터 분석가는 대용량(매우 큰) 데이터를 효과적으로 관리할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 기술적인 능력과 빅 데이터 기술에 대한 지식의 조합이 필요합니다. 지속적으로 기술을 향상하고 기술을 연습하면 트렌드보다 앞서 나갈 수 있습니다.
2. 데이터 보안: 데이터의 가치가 높아짐에 따라 데이터 침해 및 사이버 공격의 위험이 증가합니다. 데이터를 안전하게 유지하고 데이터를 보호하기 위해 적절한 조치를 취하려면 모범 보안 사례를 숙지해야 합니다.
3. 데이터 품질: 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것은 데이터 분석의 중요한 측면입니다. 데이터 분석가는 결과가 정확한지 확인하기 위해 데이터 품질 문제를 식별하고 해결할 수 있어야 합니다.
4. 데이터 시각화 : 복잡한 데이터를 이해관계자에게 이해하기 쉬운 방식으로 전달하는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 분석가는 결과를 명확하고 정확하게 전달하는 효과적인 데이터 시각화를 생성할 수 있어야 합니다.
5. 최신 기술에 뒤지지 않음: 데이터 분석은 빠르게 발전하는 분야이며 데이터 분석가는 경쟁력을 유지하기 위해 최신 동향과 기술을 최신 상태로 유지해야 합니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 분석가는 기술 개발, 최신 동향 및 기술에 대한 최신 정보 파악, 이해 관계자와의 강력한 관계 구축에 집중하여 요구 사항을 더 잘 이해해야 합니다.

다음으로 일반적인 진로와 업계에서 어떤 성장 기회가 있는지 살펴보겠습니다.

진로 계획: 경력 성장 기회 탐색

이 분야의 초보자는 종종 원시 데이터를 수집하고 분석하는 일을 담당하는 초급 위치에서 경력을 시작합니다.

그러나 시간과 경험을 통해 주니어 데이터 분석가는 고급 역할로 발전하고 추가 책임을 맡을 수 있습니다.

다음은 목표로 삼을 수 있는 몇 가지 일반적인 경력 성장 기회입니다.

1. 선임 데이터 분석가: 선임 데이터 분석가는 보다 경험이 풍부한 데이터 분석가입니다. 선임 데이터 분석가는 일반적으로 하급 데이터 분석가의 작업을 감독하고, 지침과 지원을 제공하고, 조사 결과를 기반으로 고위 경영진에게 권장 사항을 제시할 책임이 있습니다. 일반적으로 선임 데이터 분석가 역할로 이동하려면 약 3~5년의 경험이 필요합니다.
2. 데이터 과학자 : 데이터 과학자는 기업이 추세를 예측하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 예측 모델과 알고리즘을 구축하는 일을 담당합니다. 데이터 과학자는 일반적으로 데이터 분석가보다 고급 통계 및 프로그래밍 기술을 보유하고 있습니다. 데이터 과학자 역할로 이동하려면 약 5-7년의 경험이 필요할 수 있습니다.
3. 데이터 엔지니어: 데이터 엔지니어는 데이터 분석가와 데이터 과학자가 데이터에 액세스하고 분석할 수 있는 인프라를 구축하고 유지 관리하는 일을 담당합니다. 데이터 분석가 및 과학자와 긴밀히 협력하여 데이터가 적절하게 구성되고 액세스 가능하도록 합니다. 그 길을 가고 싶다면 데이터 엔지니어 역할로 이동하는 데 약 5-7년의 경험이 필요할 수 있습니다.
4. 비즈니스 인텔리전스 분석가: 비즈니스 분석가는 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 대시보드, 보고서 및 기타 도구를 개발하는 일을 담당합니다. 그들은 일반적으로 이해 관계자 및 주요 비즈니스 담당자와 긴밀히 협력하여 요구 사항을 이해하고 요구 사항을 충족하는 솔루션을 개발합니다. 비즈니스 인텔리전스 분석가 역할로 이동하려면 약 2~3년의 경험이 필요할 수 있습니다.

이러한 역할을 수행하기 위해 주니어 데이터 분석가는 기술 개발에 집중하고 데이터 과학 및 최신 기술의 최신 동향을 파악해야 합니다.

초보자로서 평판이 좋은 조직에서 고급 인증을 취득하여 잠재 고객을 더욱 향상시키는 것을 고려해야 합니다. 다음 섹션에서는 데이터 분석가를 위한 몇 가지 인기 있는 고급 인증에 대해 다룹니다.

고려할 가치가 있는 고급 인증

데이터 분석에서 경력 개발의 핵심 측면은 관련 인증을 취득하고 학사 또는 석사 학위 수준을 넘어서는 지속적인 교육을 받는 것입니다.

투자할 가치가 있는 몇 가지 인기 있는 인증은 다음과 같습니다.

인증 획득 외에도 경력을 시작하는 가장 좋은 방법은

그 외에도 소셜 미디어를 사용하고, 업계 컨퍼런스에 참석하고, LinkedIn과 같은 플랫폼에서 대화에 참여하고, 전문 조직에 참여함으로써 귀중한 연결을 만들고 업계의 최신 도구, 기술 및 모범 사례에 대해 배울 수 있습니다.

인간으로서 우리는 어떤 주제에 근본적으로 관심이 있을 때 더 많은 성공을 거두는 경향이 있습니다. 데이터의 가장 큰 장점은 모든 산업에 데이터가 있다는 것입니다.

소매, 의료, 제조, 접객업, 배송 등에서 데이터 작업을 찾을 수 있습니다.

따라서 가장 좋은 방법은 관심 있는 업계에서 일자리를 찾기 시작하는 것입니다.

그래서, 다음은 무엇입니까?

마지막 생각들

데이터 분석가의 일상 생활에는 데이터 정리 및 준비에서 데이터 시각화 및 프레젠테이션에 이르기까지 다양한 작업이 포함됩니다.

그러나 특정 작업과 책임은 작업 중인 조직, 산업 및 프로젝트에 따라 다릅니다.

지금까지 살펴본 바와 같이 데이터 분석가의 역할은 도전적이면서도 보람이 있습니다. 데이터 수집 및 분석에서 이해 관계자에게 통찰력 및 권장 사항 제시에 이르기까지 데이터 분석가는 조직이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

이 역할을 잘 수행하려면 통찰력을 효과적으로 전달하고 팀 구성원과 협업하는 데 필요한 강력한 기술 및 소프트 스킬 기반이 있어야 합니다.

기술과 경험의 올바른 조합과 지속적인 학습 및 성장에 대한 노력을 통해 누구나 데이터 전문가로서 성공적인 경력을 쌓고 해당 분야에 의미 있는 기여를 할 수 있습니다.

학습을 시작하고 데이터 경력의 첫 단계를 밟을 준비가 되셨습니까?