데이터 분석가에게 필요한 역량에는 무엇이 있을까.
정리해보면 다음과 같았다.
기술적인 관점으로는,
1) 파이썬, R, SQL 등의 데이터를 자신이 원하는 형태로 가공할 수 있는 능력이 필요하다.
2) 현상 파악 - 목적, 문제 정의 - 프로젝트 설계 - 데이터 분석, 시각화 - Action - 추가 원인 분석 - 보고서 작성 등의 일련의 과정에서 특히 ‘왜(Why)’라는 질문을 던지고 문제를 정의하는 역량이 중요하다. 문제를 잘 풀기 위해서는 풀려고 하는 문제가 명확해야 하기 때문이다.
3) 데이터 분석 결과를 바탕으로 어떤 Action을 취할 것인지 분석할 줄 아는 능력도 필요하다. 구체적인 문제 정의를 잘 하려면 현상이 발생한 이유에 대해 쪼개서 생각해보는 습관을 들이는 능력이 중요하고, 일상 생활 속에서도 관심을 가지고 문제의 원인과 방법을 고민해 보는 것이 좋다.
비즈니스적인 관점으로는,
1) 회사의 방향성에 대한 이해와 비즈니스 모델을 파악하는 역량 및 커뮤니케이션 능력이 필요하다.
비즈니스에 대한 이해도가 높을수록 데이터를 활용할 수 있는 부분이 어디인지, 데이터 분석의 결과가 어떻게 활용될 수 있을지 잘 파악할 수 있다. 이를 위해서는 회사가 어떤 서비스와 가치를 제공하는지 먼저 파악하고 있어야 한다. 레포트를 위한 데이터가 아닌 Action을 위한 데이터가 필요하기 때문이다.
2) 데이터 문해력이 필요하다.
데이터를 바탕으로 무엇을 할 수 있을지, 데이터 리터러시 어떤 지표를 봐야할지 왜 이렇게 움직이는지 등을 비즈니스적인 시각과 결합하여 사고할 줄 알아야 한다.
이러한 역량들을 키우는 방법은?
- 꾸준히 논리적 사고를 키우기: 일상의 현상에서 문제를 정의하는 연습을 한다.
- 거꾸로 생각해보기: 해외/국내 등에서 자주 사용하는 서비스는 어떤 문제를 정의했을지
- 직접 비즈니스 모델 그려보기: 구글 등에 검색해서 비즈니스 모델과 관련한 시야 넓히기
마무리
데이터 분석에서 필요로 하는 역량 중 나는 무엇을 가지고 있을까? 아직 아직 잘은 모르겠다. 적어도 어떤 문제가 있으면 지속적으로 고민해보고 해결 방법을 찾아보려 시도한다는 점이 데이터 분석에서 문제를 정의하고 원인을 분석하고 Action을 시도한다는 점과 비슷하게 느껴졌다. 오늘 참고한 자료들을 통해, 데이터 분석에 있어서 문제를 충분히 정의하고 고민하는 습관을 들이는 것이 중요하다는 것을 다시금 느끼게 됐다. 더욱이 전공자도 아니니 만큼 데이터와 관련된 기술적인 부분에 대해서 지식이 부족하기 때문에 기술적인 부분도 꼼꼼히 공부해서 데이터를 잘 다룰 줄 아는 능력을 키워야겠다는 생각이 든다.
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참고 자료:
https://www.youtube.com/watch?v=NpdMjMij-sc
https://www.youtube.com/watch?v=Z0PEIqKOhDE
