데이터 애널리스트와 데이터 사이언티스트, 도대체 뭐가 다르지?

스타벅스 코리아 데이터사이언티스트 출신으로 데이터읽기의 기술의 저자이기도 한 차현나씨가 새 책을 냈다.

이번에는 '문과생, 데이터 사이언티스트 되다'로 데이터 사이언티스트가 하는 일, 갖춰야 할 조건 등에 대해 자신의 생각을 정리한 내용이다. 소비자 심리학을 전공한 문과생이 공학 냄새가 물씬 풍기는 데이터 사이언티스트로 일하면서 겪은 경험들에 기반해 데이터 사이언티스트라는 업을 소개하고 있다.

많은 이들에게 데이터 사이언티스트는 다소 모호한 직업이다. 데이터를 분석하는 사람 정도로 인식되는 경우도 많다. 그런데 데이터 사이언티스트 말고 데이터 애널리스트라는 직종도 따로 있다는 것을 알게 되면 구경꾼 입장에선 더욱 헷갈리기 시작한다. 데이터 사이언티스트는 데이터 애널리스트와 같은 뜻인가? 데이터 사이언티스트는 고난도의 통계 작업을 많이 하는 사람들인가? 그러면 데이터 엔지니어랑은 뭐가 다르지?

책에서는 데이터를 다루는 직종들이 하는 일에 대해서도 소개돼 있다. 도움이 될 것 같아 일부를 공유해 본다.

데이터 엔지니어는 데이터가 활용될 수 있도록 기술적으로 조치를 취해 놓는 일을 한다.

데이터 엔지니어는 대용량의 데이터를 쌓고 기술적으로 활용될 수 있게 한다. 데이터 프로젝트에서 데이터 사이언티스트와 자주 함께 일하는 직군 중 하나이며 데이터 사이언티스트 중에는 데이터 엔지니어 출신도 많다.

데이터 애널리스트는 금융권에서도 사용되는 이름으로 데이터를 분석해 시장 전망과 같은 수치를 만든다. 데이터 엔지니어에 비해 높은 기술력이 요구되지는 않는다.  비즈니스 애널리스트는 데이터 애널리스트와 유사하지만 경영 측면에서 의사 결정을 내리기 위한 전략 기획 관련 지표들을 주로 분석한다. 데이터 애널리스트가 기업의 다양한 데이터를 분석할 수 있는 사람이라면 비즈니스 애널리스트는 경영 관점에 따른 해석에 좀더 초점을 두는 직무다.

언제부터인가 그로스 해킹이라는 말도 데이터 분석 영역에서 심심치 않게 회자되고 있다.

그로스해커는 성장과 해커의 합성어로 데이터 사이언티스트처럼 새로운 개념으로 등장한 직업이다. 진짜 해커는 아니지만 기업의 성장과 판매를 높이는 요인을 해커처럼 파헤쳐  기업의 성장률이나 판매율을 높일 수 있는 방안을 찾는데 집중한다. 예를 들어 웹사이트에 어떤 변화를 주었을 때 판매율이 얼마나 높아지는지 알아내고 그 변화를 바로 다음 단계에 적용해 보는 것이 그로스해커가 하는 일중 하나다.

그렇다면 데이터 사이언티스트는?

데이터 사이언티스트는 이런 데이터 전문가들과 유사한 일도 하고 조금 다른 일도 한다. 앞서 말했듯 현실과 데이터를 연결하는데 중점을 두는 데이터 전문가가 데이터 사이언티스트다. 기업에 필요한 비즈니스 인사이트나 마케팅 아이디어를 얻기 위해 혹은 웹/앱에서 판매를 높일 수 있는 모델을 만들기 위해 데이터를 활용할 줄 알아야 한다. 현장 실무에 대한 사업 감각도 있어야 하고 통계 지식도 있어야 하며 데이터 분석을 해내는 기술까지 있어야 한다. 따라서 데이터 사이언티스트는 3가지 영역, 즉 데이터를 분석하는 기술, 상황에 맞게 통계를 적용할 수 있는 지식, 분석의 결과를 해석하고 전달하는 인문학적 역량을 각각 일부라도 갖춰야 한다.

빅데이터를 다루는 기술은 일반적으로 엔지니어들의 역량이 월등히 뛰어날 수 밖에 없다. 통계적 지식의 경우 주로 통계나 측정, 수학 관련 전공자들의 영역이었다. 반면 현장에서의 경험치는 인문계 출신들이 좀 더 높았다. 그래서 과거에는 3가지 영역 중 1가지만을 수행하는 사람이 대부분이었지만 이제는 1가지 영역을 중심으로 인접한 영역까지 확장된 업무가 요구된다.

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