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'역할, 책임, 연봉, 자격증으로 알아보는' 데이터 애널리스트

데이터 애널리스트는 소속 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터를 처리하는 일을 한다. 컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계 등 여러 분야의 기법들을 활용, 데이터를 분석 및 처리해 비즈니스 활동을 설명하고, 예측하고, 성과를 개선할 수 있는 결론을 도출한다. 모든 분석팀에서 핵심적인 역할을 하며, 수학 및 통계 분석에 정통한 제너럴리스트가 많다.   데이터 애널리스트에 대한 수요 증가 기업과 기관의 분석 역량에 대한 관심이 빠른 속도로 급증하면서, 데이터 애널리스트를 찾는 수요가 아주 많다. 지난 4월, IDC는 올해 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 솔루션 매출 규모가 1,891억 달러에 도달할 예정이며, 2022년까지 2자리 수의 성장세를 유지할 것으로 내다봤다. 가트너의 저명한 VP 애널리스트인 리타 살람은 “비즈니스와 기술 변화 속도가 유례없이 빠르다. 특히 분석 분야가 그렇다. 조직은 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 있고, 제품을 포함해 모든 비즈니스 영역에 디지털 프로세스를 추가하고 있다. 그러면서 데이터와 분석이 갈수록 중요해지고 있다”라고 설명했다. 기업은 지난 몇 년간 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능에 초점을 맞췄다. 그러나 컨설팅회사인 카루터스 앤 잭슨(Carruthers and Jackson)의 디렉터며, 과거 네트워크 레일(Network Rail)의 최고 데이터 책임자를 지냈고, ‘최고 데이터 책임자의 플레이북(The Chief Data Officer's Playbook)’과 ‘데이터 기반 비즈니스 트랜스포메이션: 파괴와 혁신,경쟁에서 이기는 방법(Data-Driven Business Transformation: How to Disrupt, Innovate and Stay Ahead of the Competition)’이라는 책을 공동 저술한 캐롤라인 카루터스는 중심추가 애널리틱스로 다시 이동하고 있다고 주장했다. 카루터스는 “많은 사람이 머신러닝과 AI에 열광하고, 여기에 초점을 맞추면서 분...

자격증 데이터 분석가 분석 인공지능 연봉 통계 데이터 과학자 고용 빅데이터 채용 CIO 데이터 애널리스트

2019.09.27

데이터 애널리스트는 소속 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터를 처리하는 일을 한다. 컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계 등 여러 분야의 기법들을 활용, 데이터를 분석 및 처리해 비즈니스 활동을 설명하고, 예측하고, 성과를 개선할 수 있는 결론을 도출한다. 모든 분석팀에서 핵심적인 역할을 하며, 수학 및 통계 분석에 정통한 제너럴리스트가 많다.   데이터 애널리스트에 대한 수요 증가 기업과 기관의 분석 역량에 대한 관심이 빠른 속도로 급증하면서, 데이터 애널리스트를 찾는 수요가 아주 많다. 지난 4월, IDC는 올해 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 솔루션 매출 규모가 1,891억 달러에 도달할 예정이며, 2022년까지 2자리 수의 성장세를 유지할 것으로 내다봤다. 가트너의 저명한 VP 애널리스트인 리타 살람은 “비즈니스와 기술 변화 속도가 유례없이 빠르다. 특히 분석 분야가 그렇다. 조직은 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 있고, 제품을 포함해 모든 비즈니스 영역에 디지털 프로세스를 추가하고 있다. 그러면서 데이터와 분석이 갈수록 중요해지고 있다”라고 설명했다. 기업은 지난 몇 년간 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능에 초점을 맞췄다. 그러나 컨설팅회사인 카루터스 앤 잭슨(Carruthers and Jackson)의 디렉터며, 과거 네트워크 레일(Network Rail)의 최고 데이터 책임자를 지냈고, ‘최고 데이터 책임자의 플레이북(The Chief Data Officer's Playbook)’과 ‘데이터 기반 비즈니스 트랜스포메이션: 파괴와 혁신,경쟁에서 이기는 방법(Data-Driven Business Transformation: How to Disrupt, Innovate and Stay Ahead of the Competition)’이라는 책을 공동 저술한 캐롤라인 카루터스는 중심추가 애널리틱스로 다시 이동하고 있다고 주장했다. 카루터스는 “많은 사람이 머신러닝과 AI에 열광하고, 여기에 초점을 맞추면서 분...

2019.09.27

데이터 전문가 수요 고공행진··· 호주서 연봉 6자릿수 돌파

4차 산업혁명 시대에 데이터 과학 및 분석 역할은 조직이 경쟁우위를 확보하고자 데이터를 사용할 때 중추적인 역할을 한다.    데이터 전문가의 평균 급여가 호주 달러 기준 6자리 숫자로 상승했으며 광범위한 취업 시장에서 최저 임금 상승률을 배경으로 빠르게 증가하고 있다. 딜로이트가 작성한 ‘업의 미래 : 호주의 데이터 과학 분야의 직업 및 교육 동향’ 보고서에 따르면, 대학원 과정 IT 연구를 마친 과학자는 2016~2017년 평균 연봉이 11만 1,634달러에서 2021~2022년 13만 176달러에 상승할 전망이다.  IAPA(Institute of Analytics Professionals of Australia)의 2017 기술 연봉 조사(Skills Salary Survey)는 모든 데이터 분석 전문가의 소득자 중 상위 10%가 평균 7%의 급여를 2017년에 23만 5,000달러의 평균 급여로 보고했다. 팀장급과 기술 전문가의 평균 급여는 16만 3,000달러였으며 분석 전문가의 평균 급여는 13만 달러였다. 이는 2018년 5월 전문가 평균 급여인 9만 1,000달러를 크게 웃도는 수치였다. 헤이스(Hays)의 기술 수요 핫스팟 : 2019년 1~6월 블로그에서 비즈니스 인텔리전스 분석 및 데이터 분석 전문가, 특히 SQL, R이나 파이썬, 데이터 시각화 툴 사용 경험이 풍부한 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가가 조직의 데이터 활용에 도움을 준다. 하둡에서 빅데이터 경험을 갖춘 데이터 과학자 수요도 많다. 특정 데이터 과학 및 분석 기술의 필요성으로 일자리가 생겨나기도 했다. 지난해 <컴퓨터월드>는 인공지능, 데이터 과학, 빅데이터 분석의 성장으로 2020년까지 전세계적으로 270만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망했다. 뉴사우스웨일즈대학(UNSW) 경영대학원의 대학원 프로그램 담당 트레이시 윌콕스 박사는 이 엄청난 성장의 결과로 데이터 과학자와 데이터 ...

CIO 데이터 분석가 R 데이터 과학 파이썬 급여 인공지능 SQL 하둡 연봉 데이터 과학자 딜로이트 빅데이터 IAPA

2019.05.07

4차 산업혁명 시대에 데이터 과학 및 분석 역할은 조직이 경쟁우위를 확보하고자 데이터를 사용할 때 중추적인 역할을 한다.    데이터 전문가의 평균 급여가 호주 달러 기준 6자리 숫자로 상승했으며 광범위한 취업 시장에서 최저 임금 상승률을 배경으로 빠르게 증가하고 있다. 딜로이트가 작성한 ‘업의 미래 : 호주의 데이터 과학 분야의 직업 및 교육 동향’ 보고서에 따르면, 대학원 과정 IT 연구를 마친 과학자는 2016~2017년 평균 연봉이 11만 1,634달러에서 2021~2022년 13만 176달러에 상승할 전망이다.  IAPA(Institute of Analytics Professionals of Australia)의 2017 기술 연봉 조사(Skills Salary Survey)는 모든 데이터 분석 전문가의 소득자 중 상위 10%가 평균 7%의 급여를 2017년에 23만 5,000달러의 평균 급여로 보고했다. 팀장급과 기술 전문가의 평균 급여는 16만 3,000달러였으며 분석 전문가의 평균 급여는 13만 달러였다. 이는 2018년 5월 전문가 평균 급여인 9만 1,000달러를 크게 웃도는 수치였다. 헤이스(Hays)의 기술 수요 핫스팟 : 2019년 1~6월 블로그에서 비즈니스 인텔리전스 분석 및 데이터 분석 전문가, 특히 SQL, R이나 파이썬, 데이터 시각화 툴 사용 경험이 풍부한 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가가 조직의 데이터 활용에 도움을 준다. 하둡에서 빅데이터 경험을 갖춘 데이터 과학자 수요도 많다. 특정 데이터 과학 및 분석 기술의 필요성으로 일자리가 생겨나기도 했다. 지난해 <컴퓨터월드>는 인공지능, 데이터 과학, 빅데이터 분석의 성장으로 2020년까지 전세계적으로 270만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망했다. 뉴사우스웨일즈대학(UNSW) 경영대학원의 대학원 프로그램 담당 트레이시 윌콕스 박사는 이 엄청난 성장의 결과로 데이터 과학자와 데이터 ...

2019.05.07

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (5)

데이터 과학자는 사람이 아니라 한 팀인가? – 데이터 과학자 역량 범위의 논란 2016년쯤에 필자가 빅데이터에 관해 읽었던 한 매체의 글에서 데이터 과학자는 한 사람이 아니라 팀을 의미한다는 요지의 주장을 펴는 글을 읽은 적이 있다. 그 글에서 그렇게 주장하는 근거는, 데이터 과학자가 갖추어야 한다고 알려졌던 역량들이 현실적으로 IT시장에서 한 사람이 갖출 수 있는 기술과 역량으로 보기에는 지나치게 스펙트럼이 넓고 많다는 것이었다.  필자가 그 글을 읽으면서, 새롭게 각광받는 IT업계의 직업군으로 떠오르고 있던 데이터 과학자에 대해, 데이터 과학에 대한 경험이 없는 IT전문가와 많은 전문 영역과 기술로 분화되어 전문성이 파편화되어 있는 IT업계에서 데이터 과학자를 보았을 때, 저렇게 다양한 분야의 기술과 역량을 갖추고 일하는 사람이 과연 있을 수 있는가라는 생각을 했을 수도 있겠다는 생각이 들었다. IT업계는 소프트웨어든 하드웨어든 새로운 기술이 부각되면 이 기술에 대한 전문성으로 컨설팅과 서비스, 제품을 제공하면서 업계에서 자리 잡는 것이 일반화되었기에 다양한 영역의 기술과 역량을 가지고 문제 해결에 집중하는 데이터 과학자의 역할과 역량에 대해서 다소 생소한 느낌이 들었을 수도 있겠다는 생각이 든다.   지금까지 IT전문가들은 하나의 기술, 하나의 제품을 깊이 있게 이해하고 이러한 깊이 있는 이해를 바탕으로 해당 기술을 구현한 제품이나 서비스가 고객의 비즈니스 문제 해결이나 운영을 어떻게 돕거나 개선할 수 있는지 컨설팅을 제공하고, 이러한 컨설팅 결과에 따라 제품이나 기술, 솔루션을 고객 비즈니스에 제공, 통합하는 것이 주된 일이었다. 이 때문에 하나의 기술이나 제품에 대한 전문성만으로도 IT전문가로서 활동할 수 있었다. 이런 관점에서 보면 데이터 과학자들이 갖추어야 할 것으로 기대되는 다양한 분야의 역량들을 과연 한 사람이 갖추는 것이 가능하냐라는 생각이 들 수도 있다. 데이터 과학자가 갖추어야 하는 역량의 영역이 넓...

CIO 데이터 분석가 데이터 엔지니어 김진철 데이터 과학 분석 CTO 비즈니스 인텔리전스 데이터 과학자 빅데이터 데이터 마이너

2019.02.26

데이터 과학자는 사람이 아니라 한 팀인가? – 데이터 과학자 역량 범위의 논란 2016년쯤에 필자가 빅데이터에 관해 읽었던 한 매체의 글에서 데이터 과학자는 한 사람이 아니라 팀을 의미한다는 요지의 주장을 펴는 글을 읽은 적이 있다. 그 글에서 그렇게 주장하는 근거는, 데이터 과학자가 갖추어야 한다고 알려졌던 역량들이 현실적으로 IT시장에서 한 사람이 갖출 수 있는 기술과 역량으로 보기에는 지나치게 스펙트럼이 넓고 많다는 것이었다.  필자가 그 글을 읽으면서, 새롭게 각광받는 IT업계의 직업군으로 떠오르고 있던 데이터 과학자에 대해, 데이터 과학에 대한 경험이 없는 IT전문가와 많은 전문 영역과 기술로 분화되어 전문성이 파편화되어 있는 IT업계에서 데이터 과학자를 보았을 때, 저렇게 다양한 분야의 기술과 역량을 갖추고 일하는 사람이 과연 있을 수 있는가라는 생각을 했을 수도 있겠다는 생각이 들었다. IT업계는 소프트웨어든 하드웨어든 새로운 기술이 부각되면 이 기술에 대한 전문성으로 컨설팅과 서비스, 제품을 제공하면서 업계에서 자리 잡는 것이 일반화되었기에 다양한 영역의 기술과 역량을 가지고 문제 해결에 집중하는 데이터 과학자의 역할과 역량에 대해서 다소 생소한 느낌이 들었을 수도 있겠다는 생각이 든다.   지금까지 IT전문가들은 하나의 기술, 하나의 제품을 깊이 있게 이해하고 이러한 깊이 있는 이해를 바탕으로 해당 기술을 구현한 제품이나 서비스가 고객의 비즈니스 문제 해결이나 운영을 어떻게 돕거나 개선할 수 있는지 컨설팅을 제공하고, 이러한 컨설팅 결과에 따라 제품이나 기술, 솔루션을 고객 비즈니스에 제공, 통합하는 것이 주된 일이었다. 이 때문에 하나의 기술이나 제품에 대한 전문성만으로도 IT전문가로서 활동할 수 있었다. 이런 관점에서 보면 데이터 과학자들이 갖추어야 할 것으로 기대되는 다양한 분야의 역량들을 과연 한 사람이 갖추는 것이 가능하냐라는 생각이 들 수도 있다. 데이터 과학자가 갖추어야 하는 역량의 영역이 넓...

2019.02.26

기고 | 데이터 분석을 기계에 맡겨야 할 이유

그 어느 시대보다 많은 정보를 생산하고 소비하는 세상이다. 이러한 방대한 정보를 캡처해 이해할 대안으로 인공지능이 떠올랐다. 인공지능을 활용하는 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 경쟁사에 비해 더 낫고 일관성 있는 고객 경험(CX)을 제공할 수 있게 되기 때문이다. 이 새로운 정보 시대에 기업들이 적응해 나감에 따라, 보다 심도 있는 데이터 분석과 더 빠르고 쉽게 접할 수 있는 통찰력이 필요해지고 있다. 그리고 이를 확보하기 위한 최선의 선택은 인간 분석가가 아닌 기계일 지도 모른다. 이유는 다음과 같다. 심각한 숙련 인력 부족 문제를 해결 기계 주도 데이터 통찰력으로의 변화는 하루아침에 일어나지 않는다. 전세계적으로 데이터 분석가와 과학자의 공급난이 심화되고 있다. 특히 이 문제는 고객 경험 분야에 인공지능 기술이 늘어나면서 표면화되고 있다. 프로세스 간소화와 가속화를 돕는 기술이 발전하고 있지만 인력난은 해소되지 않는 것이다. 한편으로는 ‘의미 있는 데이터’에 대한 기대치가 지난 10년간 기하급수적으로 늘어났다. 빅데이터를 통해 소비자의 행동이나 거래 성향을 이해하는 수준을 넘어서서 정형 데이터는 물론 비정형 데이터로부터 고객 경험 통찰력을 생산하려는 기업이 늘고 있다. 특히 비정형 데이터로부터 제공되는 기회는 증가 일로일 것으로 보인다. 가트너의 최근 조사에 따르면 기업 관련 정보의 80% 이상이 비정형 형태로서 주로 텍스트이며 이는 향후 5년간 800% 늘어날 것이라고 가트너는 예측하고 있다. 데이터 분석 업계가 예측대로 연간 60% 성장하지 않는다 하더라도 수요 자체를 감당하기에도 그렇고 현재 기대하는 수준의 상세한 데이터 분석을 얻기에도 자원이 턱없이 부족하다. 파괴의 시간이 다가온 것이다. 인간 오류 및 편향을 줄일 수 있다 인간 분석가 대신 기계 데이터 분석가를 활용할 경우 속도와 비용 측면의 분명한 장점 이외에도 다른 장점이 있다. 인적 요소가 없다는 점이다. 인간이 가지는 편향은 데...

데이터 분석가 데이터 애널리스트 터치포인트 그

2017.08.07

그 어느 시대보다 많은 정보를 생산하고 소비하는 세상이다. 이러한 방대한 정보를 캡처해 이해할 대안으로 인공지능이 떠올랐다. 인공지능을 활용하는 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 경쟁사에 비해 더 낫고 일관성 있는 고객 경험(CX)을 제공할 수 있게 되기 때문이다. 이 새로운 정보 시대에 기업들이 적응해 나감에 따라, 보다 심도 있는 데이터 분석과 더 빠르고 쉽게 접할 수 있는 통찰력이 필요해지고 있다. 그리고 이를 확보하기 위한 최선의 선택은 인간 분석가가 아닌 기계일 지도 모른다. 이유는 다음과 같다. 심각한 숙련 인력 부족 문제를 해결 기계 주도 데이터 통찰력으로의 변화는 하루아침에 일어나지 않는다. 전세계적으로 데이터 분석가와 과학자의 공급난이 심화되고 있다. 특히 이 문제는 고객 경험 분야에 인공지능 기술이 늘어나면서 표면화되고 있다. 프로세스 간소화와 가속화를 돕는 기술이 발전하고 있지만 인력난은 해소되지 않는 것이다. 한편으로는 ‘의미 있는 데이터’에 대한 기대치가 지난 10년간 기하급수적으로 늘어났다. 빅데이터를 통해 소비자의 행동이나 거래 성향을 이해하는 수준을 넘어서서 정형 데이터는 물론 비정형 데이터로부터 고객 경험 통찰력을 생산하려는 기업이 늘고 있다. 특히 비정형 데이터로부터 제공되는 기회는 증가 일로일 것으로 보인다. 가트너의 최근 조사에 따르면 기업 관련 정보의 80% 이상이 비정형 형태로서 주로 텍스트이며 이는 향후 5년간 800% 늘어날 것이라고 가트너는 예측하고 있다. 데이터 분석 업계가 예측대로 연간 60% 성장하지 않는다 하더라도 수요 자체를 감당하기에도 그렇고 현재 기대하는 수준의 상세한 데이터 분석을 얻기에도 자원이 턱없이 부족하다. 파괴의 시간이 다가온 것이다. 인간 오류 및 편향을 줄일 수 있다 인간 분석가 대신 기계 데이터 분석가를 활용할 경우 속도와 비용 측면의 분명한 장점 이외에도 다른 장점이 있다. 인적 요소가 없다는 점이다. 인간이 가지는 편향은 데...

2017.08.07

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10.5.0.9