📘아티클 스터디 5 - 데이터 분석가가 갖춰야 할 9 가지 역량

데이터 분석가가 갖춰야 할 9 가지 역량

링크: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2070/

1. 하드스킬

하드스킬이란?

측정할 수 있는 유형의 능력

하드스킬의 종류

1. 사용 언어 : SQL, Python, 엑셀 등
2. 통계학
   • 상관관계, 회귀분석, 안과관계 등의 통개 개념들은 데이터 분석에서 EDA 단계를 진행할 때 활용되는 개념.
   • A/B 테스트에서 많이 활용
3. 도메인 및 비즈니스에 대한 이해
   • 어떤 산업을 선택하는지에 따라 풀어야 할 주요 문제와 액션이 다르다.
4. 툴을 다루는 역량
   • 분석 관련 SaaS 툴, BI 툴들을 잘 다루는 것은 구성원이 데이터 기반 의사결정을 빠르게 할 수 있는 환경을 위해 필요
   • 이때 데이터 분석에 용이한 데이터 마트를 직접 설계하고, 자동화하는 방법까지 습득하는 것이 좋다.
5. 업무 자동화와 데이터 엔지니어링
   • 일회성 분석의 경우, BI 대시보드, 데이터 플랫폼을 통해 자동화로 해결되고 있는 추세.

2. 소프트스킬

소프트스킬이란?

정량화하기 어려운, 주관적인 능력

소프트스킬의 종류

1. 커뮤니케이션 능력
   • 데이터 분석가의 일을 살펴보면 보고서와 커뮤니케이션이 70% 이상을 차지한다.
   • 데이터의 언어를 다양한 직무의 관점으로 바라보고, 모두가 이해할 수 있는 언어로 바꿀 수 있는 것이 중요
2. 협업 능력과 태도
   • 다른 직무의 팀원들을 잘 이해할 수 있도록 하는 소통 방식과 태도가 필요하다.
   • 1 번과 유사
3. 문제 정의 및 문제 해결 능력
   • 데이터 분석 프로세스는 보통 다음의 순서로 진행된다:
     • 문제 정의
     • 가설 수립
     • 데이터 분석
     • 문제 해결
   • 그런제 초석이라고 할 수 있는 문제 정의 단계가 잘못 되면 뒤의 다른 프로세스도 엉뚱한 방향으로 갈 수 있다.
4. 보고서 작성
   • 보고서의 표현과 언어를 비즈니스 관점에서 작성하면 협업은 물론, 이해관계자들을 설득하기도 훨씬 수월.
   • 지식의 저주에 빠지지 않도록 주의

3. 실무 적용 사례 예시

하드스킬 실무 적용 사례: 마케팅 캠페인 성과 분석

배경

한 글로벌 전자기기 회사에서 새로운 스마트폰 모델을 출시했다. 마케팅 팀은 다양한 채널을 통해 마케팅 캠페인을 진행했으며, 데이터 분석가로서 이 캠페인의 성과를 분석하고, 향후 전략을 수립하는 데 기여해야 한다.

적용된 하드 스킬

1. 사용 언어: SQL, Python, 엑셀 등
   • SQL을 사용해 데이터베이스에서 마케팅 캠페인 관련 데이터를 추출
   • Python을 사용해 데이터 전처리, EDA(Exploratory Data Analysis), 시각화 작업 수행
   • 엑셀을 이용해 간단한 분석 결과를 정리하고 요약, 주요 지표를 표로 만들어 시각화
2. 통계학
   • 상관관계 분석을 통해 마케팅 채널과 판매 증가 간의 관계 파악
   • 회귀분석을 사용해 캠페인 비용 대비 매출 증대 효과를 정량적으로 분석
   • A/B 테스트를 통해 캠페인 기간 동안 시행된 두 가지 광고 전략의 효과 비교
3. 도메인 및 비즈니스에 대한 이해
   • 전자기기 시장 동향과 주요 경쟁사 분석을 통해 마케팅 전략의 타당성을 평가
   • 타겟 고객층의 특성과 구매 패턴 이해를 기반으로 분석 결과 해석
4. 툴을 다루는 역량
   • Google Analytics, Tableau를 사용해 캠페인 성과 대시보드 구축
   • 데이터 마트를 설계해 캠페인 관련 데이터를 정리 및 저장, 분석 과정에서 데이터의 신속한 접근 가능
5. 업무 자동화와 데이터 엔지니어링
   • 주기적인 데이터 수집 및 보고서 생성을 자동화해 시간 절약
   • 마케팅 성과 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 데이터 파이프라인 구축

소프트스킬 실무 적용 사례: 마케팅 캠페인 성과 분석

배경

동일한 글로벌 전자기기 회사에서 새로운 스마트폰 모델 출시와 관련된 마케팅 캠페인의 성과를 분석하고 향후 전략을 수립하는 상황에서 데이터 분석가의 소프트스킬이 어떻게 적용되는지 설명한다.

적용된 소프트스킬

1. 커뮤니케이션 능력
   • 분석 결과를 마케팅 팀, 영업 팀, 경영진에게 이해하기 쉽게 설명
   • 데이터의 언어를 비즈니스 관점으로 재해석해 보고서 및 프레젠테이션 자료 작성
2. 협업 능력과 태도
   • 마케팅 팀과 긴밀히 협력해 분석 목표 및 주요 지표 설정
   • 영업 팀과의 협업을 통해 실제 판매 데이터와 마케팅 성과의 연관성 확인
3. 문제 정의 및 문제 해결 능력
   • 마케팅 캠페인의 주요 목표와 문제를 명확히 정의
   • 초기 분석에서 발견된 문제점을 바탕으로 가설을 세우고 데이터 분석을 통해 검증
   • 데이터 기반으로 문제 해결 방안을 도출해 경영진에게 제안
4. 보고서 작성
   • 비즈니스 관점에서 작성된 보고서를 통해 마케팅 팀과 경영진을 설득
   • 복잡한 분석 결과를 시각적으로 표현해 이해관계자들이 쉽게 이해할 수 있도록 작성

4. 핵심 개념 및 용어 정리

1. EDA(Exploratory Data Analysis): 데이터 세트를 시각화하고 통계적으로 분석하여 주요 특징과 패턴을 파악하는 초기 분석 단계.
2. A/B 테스트: 두 개 이상의 변형을 비교하여 어떤 옵션이 더 나은 성과를 내는지 확인하는 실험 방법.
3. 도메인: 특정 업무나 산업 분야에서 사용되는 데이터와 관련된 지식 및 용어 체계.
4. 데이터마트: 특정 부서나 사용자 그룹의 요구를 충족시키기 위해 설계된 작은 규모의 데이터 웨어하우스.
5. 데이터 파이프라인: 데이터의 수집, 처리, 저장 및 분석 과정을 자동화하여 일련의 단계로 연결한 시스템.