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.

■국내현황
데이터 분석가는 다양한 비즈니스 분야와 업무에 따라 세분화되어 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 구분되어 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.

■필요역량
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 운영하고있기도 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.

■향후전망 
최근 다양한 산업이 디지털로 전환을 이루고 있으며, 이런 전환을 통해 분석이 필요한 대량의 데이터가 생산되고 있다. 물론 최신 인공지능 기술을 이용해 이미 예전에 비해 많은 분석 단계의 자동화도 단계적으로 이루어지고 있지만 여전히 직접적으로 전문가를 필요로 하는 경우가 대부분이어서 향후 데이터 분석가의 수요도 꾸준할 전망이다.

2021년 3월 발표된 데이터산업 시장규모, 인력 등 현황에 대한 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원의 ‘2020 데이터산업 현황조사’보고서에 따르면 국내에서 2025년까지 5년간 추가로 필요한 데이터 직무 인력은 약 1만2천114명으로 데이터 개발자(5천775명), 데이터 엔지니어(1천624명)에 이어 데이터 분석가(1천281명)의 수요 또한 늘어날 것으로 예상된다. 

특히 인력 부족 비율로 살펴보면 데이터 과학자(31.4%), 데이터 분석가·데이터 개발자(14.5%), 데이터 컨설턴트(10.8%)로 분석되어, 데이터 분석가/데이터 컨설턴트의 미래 수요 역시 매우 많다는 것을 알 수 있다.

데이터 분석가는 다양한 방법론을 이용한 대규모 데이터 분석 경력이 있다면 업무에 도움이 되며 프로그래밍이나 최신 분석 플랫폼을 이용한 주제가 있는 구체적 분석 프로젝트와 사용된 기술, 결과의 활용 상황, 본인이 참여한 역할, 전체 역할 등을 패키지로 해서 다양한 분석 과정을 배우고 학습한 업무 경력이 있으면 분야에 상관없이 종사에 유리하다.

[출처: 한국고용정보원, 디지털그린 직업정보 발췌]

*에듀진 기사 URL : http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=42084
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