기업에서는 회사 매출을 올리고, 서비스를 원활하게 제공하기 위해 데이터를 분석합니다.
그렇다면, 기업들이 원하는 데이터 분석은 무엇일까요?
데이터 분석 결과로 어떤 Action을 즉각적으로 취할 수 있는 분석을 원할것입니다.
바로 이전 포스팅에서 데이터 분석은
문제 설정 → 데이터 수집/분석 → 데이터 시각화 및 보고서 작성
이 단계들을 거친다고 얘기했었는데요,
기업에 필요한 인사이트를 제공하기 위해서는, 각각의 분석단계마다 다음의 역량들이 필요합니다.
📌 문제설정
이 단계는 비지니스 모델 파악하여 문제를 정의하는 단계입니다.
여기서 제일 중요한 역량은 복합적인 사고능력❗
기업의 비지니스 및 회사의 방향성을 전반적으로 이해하여야, 문제점이 무엇인지 정확하게 정의할 수 있습니다.
이 과정에서 How 보다는 Why에 초점을 두어 복합적으로 사고하며 문제를 풀어나가야 합니다.
📌데이터 수집/분석 단계
🔹 적절한 데이터 선택
데이터 분석을 본격적으로 시작하기에 앞서, 분석에 적합한 데이터를 선택해야 합니다.
만약 분석에 적합한 데이터가 여러 종류인 경우에는 어떻게 해야할까요?
이럴때는 데이터의 신뢰도, 적합성, 지속성(계속 받아볼 수 있는가) 등을 기준으로 삼아, 데이터를 선택하여 활용할 수 있습니다.
반면, 적절한 데이터가 아예 없을 수도 있습니다. 이 경우에는 처음 수집 단계부터 진행하거나, 유사한 데이터로 대체하여 데이터를 분석합니다.
이렇듯, 데이터 분석가는 적당한 데이터를 선택할 수 있는 능력을 가지고 있어야 합니다.
🔹 데이터 가공
데이터를 선택한 후에는 다양한 프로그램들을 통해 용도에 맞게 데이터를 가공합니다.
대표적으로 사용하는 언어는 SQL, 파이썬, R, 엑셀 등이 있습니다.
(SQL, 파이썬 언어는 다음 포스팅에서 자세히 다뤄볼꼐요...!!)
🔹 데이터 분석/해석
데이터 분석 및 해석할 때에는 아래와 같은 질문을 통해, 비판적인 사고능력을 길러야 합니다.
- 그래프를 어떻게 해석할 수 있을까?
- 왜 이런 결과가 나왔을까?
- 우리는 어떤 지표를 봐야할까?
- 지표는 왜 이렇게 움직일까?
분석 결과에만 집중하지 않고, 분석 과정에서 다방면으로 질문을 던질 수 있는 유연한 사고가 필요합니다.
📌 정리하면...
데이터 분석가에게 필요한 역량은 크게 소프트 스킬/하드 스킬로 정리하면 다음과 같습니다.
🔹 소프트 스킬
- 비지니스 모델을 파악하고 문제 정의를 정의하기 위한 복합적인 사고능력
- 문제를 해결하기 위한 적당한 데이터를 선택
- 데이터 분석을 위한 유연하고 비판적인 사고능력
- 데이터 분석의 전반적인 과정에서 커뮤니케이션 능력이 필요
🔹 하드 스킬
- 목적에 맞는 데이터로 가공하기 위한 SQL, 파이썬, R, 엑셀 능력
📌 나는 데이터분석가에 적합한가?
🔹 내가 현재 가지고 있는 역량
저는 복합적인 사고 능력, 유연한 사고 능력, 커뮤니케이션, R과 엑셀 능력을 가지고 있습니다.
현재 일하고 있는 업무에서 설문문항을 짤 때, 앞 뒤 관계를 고려하여 문항 및 로직을 설정하여, 복합적이고 유연한 사고 능력을 키울 수 있었습니다.
또한 협업부서와 일하면서 어떻게 업무 요청을 해야하는지, 내가 실수했을 떄는 어떻게 대해야 하는지, 일정이 급할 때는 어떻게 말씀드려야 하는 지 등을 경험하면서 커뮤니케이션 능력 또한 향상되었습니다.
실무에서 엑셀을 사용하면서 엑셀능력을 향상시켰고, 대학생 때 R로 주로 과제를 제출하여, R에 대한 이해도도 있는 상태입니다.
🔹 보완해야 하는 역량
SQL, 파이썬, 비판적인 사고는 보완해야 하는 역량입니다.
SQL, 파이썬 강의를 들으면서, 기본적인 언어구조를 익힌 다음 '백준'과 같은 사이트를 통해 코딩실력을 향상시킬 예정입니다.
또한, 일상생활에서 문제가 있는 경우, 해결방법만 찾으려고 하지 않고, 그 문제에 끊임없이 물음표를 붙여, 비판적으로 사고하는 습관을 기를 것입니다.
