📘 아티클스터디 13 - 데이터 집중 직무의 모든 것

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요약

본 아티클은 데이터 관련 주요 직무인 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가의 역할과 차이를 설명하고 있다.

주요 포인트

• 데이터 관련 직무의 구분: 데이터 직무는 크게 데이터 자체에 집중하는 직무와 비즈니스에 데이터를 활용하는 직무로 나뉘며, 본 아티클에서 주로 다루는 데이터 자체에 집중하는 직무로는 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가가 있다.
  • 데이터 엔지니어(개발자): 데이터 수집, 저장, 관리에 초점을 맞추며, 조직 내 데이터 흐름을 설계하고 유지.
  • 데이터 사이언티스트(연구원): 데이터를 통해 새로운 인사이트를 도출하고, 패턴을 발견하며, 이 패턴이 유의미한지 평가.
  • 데이터 분석가(기획자): 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 제공하고, 데이터 시각화 및 데이터 활용 교육 등 다양한 업무를 수행.
• 다만, 이러한 직무 분류는 이해를 쉽게 하기 위해 편의상 구분할 뿐, 현실에서는 직무 간의 경계가 모호할 수 있으며, 다양한 역할을 수행하는 경우가 많다.

핵심 개념

데이터 자체에 집중, 비스니스 데이터를 활용, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 데이터 분석

용어 정리

• 데이터 엔지니어링: 데이터의 수집, 저장, 관리 등을 통해 조직 내 데이터 흐름을 구축하고 유지하는 역할.
• 데이터 사이언스: 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고, 통계학적 지식을 활용하여 패턴을 분석.
• 데이터 분석: 데이터로부터 비즈니스 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 비즈니스 의사결정을 지원.

느낀점

데이터 분석 직무에 관심을 가지게 된 계기는 대학에서 들었던 수업들, 예를 들어 파이썬을 활용한 비즈니스 데이터 분석, 의사결정자를 위한 딥러닝, 오퍼레이션즈 애널리틱스 등의 경험에서 비롯되었다. 이러한 수업을 통해 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고, 인사이트를 도출해 의사결정을 지원할 수 있는 액션 아이템을 만들어보면서 데이터 분석의 매력을 느꼈다.

그래서 데이터 수집과 저장을 담당하는 데이터 엔지니어링보다는 데이터 사이언스나 데이터 분석 쪽이 더 흥미롭게 느껴진다. 하지만 통계 관련 지식에는 아직 부담이 있어, 데이터 분석가 역할이 가장 끌리는데, 구체적으로 어떤 도메인이 있는지는 다음 아티클을 통해 알아보고자 한다.