데이터마이너는 분석목적에 따라 필요한 형태로 데이터를 분석하고 관리하는 업무를 수행한다.

▶ 진출 직업
공공기관, 기업, 금융기관, 카드사, 백화점, 통신사, 의료기관, 비즈니스인텔리전스(BI)업체 등의 마케팅이나 고객 관리 담당 부서 등

▶ 하는 일
● 사용자의 요구를 분석해 논리 모델을 구성한다.
● 물리 모델을 사용해 데이터베이스에 반영하는 단계별 데이터 모델링을 지원한다.
● 업무별 데이터 모델링 템플릿을 작성한다.
● 향상된 SQL(structured query language)튜닝, 인덱스설계 및 각종 옵션 등을 선택한다.
● 각종 데이터베이스 관련 교육을 통해 데이터 전환계획서를 작성한다.
● 데이터전환 샘플 프로그램 작성 및 개선 방안을 강구하며 각종 데이터베이스 모델링 방법론을 정리한다.

성격 분석적 사고 | 혁신 | 적응성 및 융통성 | 성취 및 노력 | 리더십
흥미 관습형(Conventional) | 현실형(Realistic)
가치관 개인지향 | 자율 | 다양성 | 성취 | 지적 추구
업무수행능력 논리적 분석 | 전산 | 수리력 | 범주화 | 추리력
지식 경제와 회계 | 경영 및 행정 | 공학과 기술 | 수학 | 영업과 마케팅

▶ 일자리 전망
변수가 많고 예측이 어려운 현대 비즈니스 환경에서는 쏟아지는 정보 속에서 정확한 분석을 통해 가치 있는 정보만을 골라 의사결정을 내리는 것이 기업의 성패를 좌우하는 중요 요소이기 때문에 데이터마이닝의 수요가 나날이 늘고 있고, 데이터마이너를 찾는 일자리도 점차 증가할 전망이다.

데이터마이닝이 기업 운영에서 확고한 투자대비 효과가 있기 때문에 많은 기업이 데이터 마이닝을 도입하고 있는 추세이며, 특히 고객관리(CRM) 분야에서 고객에 대한 다양한 분석을 통해서 고객의 취향과 구매 패턴을 알 수 있고 이를 바탕으로 더 효과적인 마케팅 프로그램을 전개할 수 있어 더욱 각광 받고 있다.

▶ 필요 교육·자격
>> 데이터마이너는 통계적(수학적)인 방법으로 자료를 분석하기 때문에 데이터마이너가 되기 위해서는 기본적으로 수리·통계학적 지식이 필요하며, 더 나아가 방대한 자료를 처리하기 위한 컴퓨터 프로그래밍 언어에 대한 이해도 필요하다. 따라서 데이터마이너의 상당수는 통계학 전공자이고 그 외에 산업공학, 경제학, 수학, 경영학을 전공한 사람도 많다.

뿐만 아니라 데이터를 의미 있는 정보로 만들기 위해서는 해당 산업이나 관련 분야에 대한 깊이 있는 통찰력도 필요하기 때문에 통계학, 컴퓨터공학, 경영학적 지식을 하나라도 갖춘 뒤 지속적인 자기 계발을 하는 것이 중요하다.

>> 데이터마이너가 되기 위한 자격증은 특별히 없고 전공에도 큰 제한이 없지만 SAS 코리아에서 주관하는 SAS 국제공인자격증을 취득하면 유리하다. (SAS 코리아(www.sas.com)에서 관련 정보 확인)

*에듀진 기사 URL: http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=45001
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