4차 산업혁명으로 시작된 기술발전의 고도화로 인해 우리 일상도 나날이 변화하고 있다. 디지털 기술 발전에 따라 직업 간의 장벽이 허물어지고 다양한 일자리가 생성되고 있다. 그 중 앞으로도 유망한 직종인 디지털·친환경 관련 직업들에 대해 자세히 알아보자. 

하는 일 
데이터 분석가는 다양한 방식으로 데이터 자체를 분석해 그 데이터가 의미하는 바를 가시화하거나 표현/요약하는 업무를 담당한다. 

데이터 과학자가 데이터 자체에 대한 분석과 통계분석 모델링, 머신러닝/딥러닝을 이용한 운영 모델 개발을 주로 담당한다면, 데이터 분석가는 데이터 과학자보다 세분화/특화된 형태로, 주로 해당 산업 분야의 특정 비즈니스 데이터 분석을 돕는 역할을 한다. 

따라서 데이터 분석가를 Business Analyst(BA)라 부르기도 하며 해당 산업 분야의 지식을 이용해 특정 조건의 데이터를 조회/분석/해석/가시화해 데이터 기반 인사이트가 의사결정에 사용될 수 있도록 한다. 

국내 현황 
데이터 분석가는 다양한 비즈니스 분야와 업무에 따라 세분화돼 있고, 분야별 수요도 높아 다양한 곳에서 종사하는데 기업체 연구소 및 분석 전문 조직에 종사하거나 최근 데이터 분석 기반 컨설팅 업체 등을 창업하기도 한다. 특히 전문 데이터 분석의 경우 그 범위가 특화된 경우가 많아 주요 분야별 전문 분석 기업 형태를 띤다. 

그 외 데이터 과학자 보다는 분석 업무 범위가 명확히 구분돼 있어 프리랜서 형태의 분석가들도 활발히 활동하는 편이다. R, Excel, Tableau, Python 등을 이용한 데이터 분석이 주 업무이고, 특정 분야에 대한 구체적 분석 모델 개발을 진행하기도 한다. 

필요 역량 
통계학, 수학, 산업공학, 정보공학, 컴퓨터공학 등을 전공하거나 구체적이고 다양한 분석 프로젝트 포트폴리오를 만들면 취업에 도움이 된다. 

데이터 과학자와 달리 각 (전공) 분야 전문 분석가가 필요한 경우도 많아 전공 지식에 더해 해당 전공자들이 추가적으로 분석 언어나 도구 등을 사용한 분석 역량을 함께 키운다면 전공 분야의 비즈니스 데이터 분석가로 활동할 수 있다. 

비즈니스 데이터 분석가(BA)는 경영학 관련 전공이 바탕이 되므로 주요 컨설팅 회사에서 수요가 많은 편이다. 최근에는 주요 대학을 중심으로 데이터사이언스대학원/인공지능대학원을 운영하고 있기도 하다. 업체에 따라서는 석사이상, 2~3년 이상의 다양한 실무분석 경험이 요구된다. 

갓 대학을 졸업하거나 이직을 한 경우라면 다양한 분석 과제를 통해 참여 분석 분야, 사용된 주요 분석 기술, 분석 인사이트, 가시화/활용 결과 등을 포함한 포트폴리오를 만드는 것이 중요하다. 

데이터분석 전문가(ADP), 데이터분석 준전문가(ADsP), 빅데이터분석기사, 정보처리기사 등의 자격이 있다면 도움이 되며 데이터베이스 및 각종 데이터 전처리에 대한 이해, 다양한 데이터 기반 가설 설정, 검증 등을 위한 수리 통계적 이해가 데이터 과학자와 마찬가지로 필요하다. 

전반적인 분석/개발을 모두 포괄하는 데이터 과학자와 달리 데이터 분석가는 분석 위주의 역량이 가장 중요하다. 그 외 다양한 데이터 분석기법에 대한 이해, 퍼블릭 클라우드 활용 역량 등을 갖추고 있다면 유리하다. 

*출처=한국고용정보원, [디지털 그린 직업정보]

*에듀진 기사 URL: http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=41510
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