서론: 데이터 분석가들이 업무를 보조 혹은 대체할 솔루션들이 등장하면서 협업에서 요구하는 역량들은 무엇이 있을까?
1. 하드스킬
1) 사용 언어
- SQL: 주로 이용. 데이터 추출 및 간단한 분석용
- 파이썬: 데이터에 대한 심화된 분석 및 전처리 용도
2) 통계학
- 데이터 분석에서 EDA(탐색적 데이터 분석) 단계 진행 시 필요 ex) 상관관계, 회귀 분석, 인과 관계 등 개념
- 기초 통계학은 채용공고에 자주 등장하는 A/B 테스트에 많이 활용 ex) 귀무가설, 대립가설, 검정력 등
3) 도메인 및 비즈니스에 대한 이해
- 자기 직업의 도메인에 맞는 문제 해결법 선택
- 대부분의 지표는 비즈니스 지표의 증감 원인 파악 위해 활용
4) 툴을 다루는 역량
- SaaS툴, BI툴 등. 데이터 분석에 용이한 데이터 마트 직접 설계, 자동화 방법까지 익히기
*데이터 마트: 하나의 데이터 팀, 커뮤니티 또는 사업부(마케팅, 엔지니어링 부서 등)의 특정 요구 사항을 충족하도록 설계된 데이터 응용 활동 단위. 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 보고에 주로 사용.
5) 업무 자동화와 데이터 엔지니어링
- 최근 타 부서의 일회성 분석 요청은 대부분 자동화로 해결하는 추세
- 하지만 플렛폼의 운영 이슈 처리, 최적화, 기능 테스트 등의 역할은 여전히 요구됨
2. 소프트 스킬
하드스킬보다 습득이 용이하지 않고 시간이 오래걸릴 수 있다.
6) 커뮤니케이션 능력
- 데이터 분석가 업무의 70%는 보고서와 커뮤니케이션
- 데이터 기반 업무 문화를 조성하는 것도 중요
7) 협업 능력과 태도
- 함께 업무하는 조직원들에 맞도록 통계, 분석 용어를 수월하게 표현하는 것이 중요
8) 보고서 작성
- 위와 같이 모두가 이해할 수 있는 보편적인 보고서 형식 이용이 중요
9) 문제 정의 및 문제 해결 능력
- 분석 업무의 시작은 문제 정의. 해결을 위한 다양한 분석 방법론 시도도 중요