1. 데이터 분석가는 어떤 일을 할까?
데이터 분석가는 단순히 숫자를 정리하는 사람이 아닙니다. 숫자 뒤에 숨은 의미를 찾아내고, 그걸 토대로 더 나은 의사결정이 가능하도록 돕는 사람입니다. 데이터 분석가는 마케팅팀, 제품팀, 운영팀 등 여러 부서와 함께 일하며, 각 팀의 질문에 데이터를 통해 명확한 답을 제시합니다.
예를 들어, 마케팅팀이 "우리가 이번에 진행한 유튜브 광고가 효과가 있었을까?"라고 궁금해할 때, 데이터 분석가는 실제 광고 전과 후의 매출 데이터를 비교해서, 광고 효과가 있었는지를 숫자로 설명해줍니다. 또, 제품팀이 어떤 기능을 새로 출시했을 때 "사용자들이 이 기능을 얼마나 자주 쓰는지", "만족하는지"를 알고 싶어하면, 분석가는 사용자의 행동 데이터를 분석해서 기능 개선 방향을 제안합니다.
즉, 감으로 판단하는 것이 아니라 데이터를 기반으로 더 나은 결정을 할 수 있게 도와주는 역할입니다.
2. 데이터 분석가의 주요 업무 5가지
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데이터 수집
필요한 데이터를 시스템에서 SQL로 추출하거나, 스프레드시트로 정리합니다.
예: 고객 구매 이력, 웹사이트 방문 수 등 -
데이터 전처리
중복 제거, 결측치 처리, 포맷 통일 등의 작업을 통해 분석 가능한 형태로 정리합니다.
이 과정이 전체 업무 중 절반 이상을 차지할 때도 많습니다. 예를 들어, 고객의 나이를 분석하고 싶어도 생일이 잘못 입력돼 있거나, 숫자가 빠진 데이터가 있으면 그걸 하나하나 확인하고 고쳐야 하죠. 그래서 많은 데이터 분석가들이 실제 분석보다 '준비하는 시간'에 더 많은 시간을 씁니다. 이때 Python의 Pandas나 OpenRefine 같은 도구를 사용하면 전처리 작업을 훨씬 빠르고 정확하게 자동화할 수 있습니다. -
분석 및 통계 처리
Python이나 Excel을 활용해 통계 분석, 평균 비교, 상관관계 분석 등을 진행합니다.
실험군/대조군 분석(AB 테스트)도 자주 수행합니다. -
시각화 및 리포팅
Tableau나 Power BI를 활용해 대시보드 형태로 결과를 정리합니다.
팀이나 임원진이 한눈에 이해할 수 있도록 구성하는 게 중요합니다. -
인사이트 도출 및 커뮤니케이션
"어떤 고객이 이탈 위험이 높은가?", "어떤 캠페인이 효율적인가?"와 같은 질문에 답을 제시합니다.
분석 결과를 이해하기 쉬운 말로 요약해 보고하고, 논리적으로 설명합니다.
3. 데이터 분석가의 하루 일과 (예시)
| 시간 | 주요 업무 |
|---|---|
| 9:00 | 출근 및 메일 확인, 분석 요청 검토 |
| 10:00 | SQL로 데이터 추출, 전처리 작업 시작 |
| 11:30 | 전날 캠페인 결과 정리, 주간 리포트 준비 |
| 12:30 | 점심시간 |
| 14:00 | 회의 참석 (마케팅팀, 제품팀 등과 협업) |
| 15:00 | 데이터 시각화 대시보드 수정 및 공유 |
| 16:30 | 분석 인사이트 정리, 문서 작성 |
| 18:00 | 퇴근 전 진행 상황 공유 및 다음 작업 계획 |
물론 회사마다 다르지만, 대부분은 협업 요청에 응답하고, 실시간으로 데이터를 다루는 작업이 많습니다. 특히 마케팅팀, 제품팀, 운영팀 등 여러 부서와 함께 일하면서 그들이 궁금해하는 데이터를 분석하고 인사이트를 제공합니다.
4. 어떤 도구를 사용하나요?
- SQL – 데이터 추출의 기본 도구
- Excel / Google Sheets – 간단한 통계, 정리, 시각화
- Python (Pandas, Seaborn) – 데이터 가공 및 분석 자동화
- Tableau / Power BI – 시각적 리포트 제작
- Notion / Confluence – 분석 결과 정리 및 공유 문서 작성
모든 분석가가 모든 도구를 다 쓰는 건 아닙니다. 회사 규모나 데이터 환경에 따라 조합은 다르며, 입문자는 SQL + Excel부터 시작해도 충분합니다.
5. 결론 – 데이터 분석가는 '숫자로 말하는 사람'
데이터 분석가는 단순한 기술 직무가 아닙니다. 숫자를 바탕으로 의미를 읽고, 그 의미를 조직에 전달해 실제 행동을 이끌어내는 커뮤니케이터입니다.
숫자에 강하지 않아도 괜찮습니다. 데이터를 보는 눈은 숫자 실력보다도 '궁금증'에서 시작되기 때문입니다. 예를 들어, '왜 이 페이지에서 사람들이 많이 이탈할까?', '어떤 광고가 더 클릭을 많이 받았지?'처럼 질문을 던질 수 있다면, 이미 분석가의 첫걸음을 시작한 셈입니다.
처음에는 복잡하게 느껴질 수 있어도, 요즘은 쉽게 배울 수 있는 무료 자료가 많습니다. 예를 들어 유튜브의 '생활코딩 데이터 분석' 강의는 정말 친절하게 알려주고, 구글의 '데이터 분석가 자격증' 학습 자료도 기초부터 잘 설명돼 있어 입문자에게 아주 좋습니다. 실제로 이 강의들을 통해 분석가가 된 사람들의 후기를 보면, "데이터가 어렵게만 느껴졌는데 쉽게 시작할 수 있었다"는 반응이 많습니다.
