[내일배움캠프] QA/QC 5기 - 2일차 _ 아티클 스터디 "데이터 분석가는 어떤 일을 하는가?"

 

2026/03/10 

• 아티클 스터디
• 데이터 분석 강의 2강
• 커리어 스터디

 

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⊙ 아티클 스터디

직무 - "데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?" ( https://medium.com/modulabs/%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0-%ED%81%AC%EB%A6%AC%EC%97%90%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%86%8C%EA%B0%9C-b2455d77c6d0 )

 

요약

• 데이터 분석가 ‘기획자’ - 경영 비즈니스 관련 / 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 ‘개발자’ - 개발
• 데이터 분석가 : 기초 통계학에 대한 이해 필
• 로우 데이터를 통해 유의미한 의미, 패턴, 추세 발굴 → 분석 및 비즈니스와 접목 → 회사 목표 달성에 역할을 수행
• 수치만 보는 것이 아닌 수치 속 의미를 이해 할 수 있어야 함. : 비즈니스에 대한 이해, 회사 도메인에 대한 이해를 바탕으로 데이터를 해석 → 숫자로서 데이터를 해석 시 그 어떠한 가치가 없음
• 전체 데이터를 아우르며 → 유형 별 분석을 통해 → 인사이트 발굴

데이터 분석가
역량	회사의 도메인, 관심 도메인에 대한 이해를 바탕으로 깊이 있는 데이터 분석
	Input Metric을 통한 좋은 Output Metric을 도출하기 위한 노력
문제 해결	데이터의 가치 판단, 필요 유무를 판단해 해결 방법 도출
의사 소통	수치를 기반으로 하되 다른 사람이 이해할 수 있도록 풀어서 설명할 수 있는 소통

 

주요 포인트

• : 데이터 분석가는 단순히 데이터를 다루는 게 아닌 비즈니스 전반에 관여하는 전문가
• 비즈니스, 해당 회사 도메인에 대한 충분한 이해 필요
• Input Metric / OMTM 같은 지표 설정 중요  → 회사 이익과 연관된 부분
• Vanity Metric(허영 지표)에 대한 사리 분별 중요 → 회사 이익과 연관된 부분

 

핵심 개념

• 로우 데이터를 통해 숨겨진 의미, 패턴, 추세 발굴 → 분석 및 비즈니스 목표와 통합 → 회사 목표 달성에 기여하는 역할로 경영 비즈니스 일을 함
• 회사 주력 도메인(분야, 영역)에 대한 이해를 바탕으로 → Input Metric → Input Metric → 의미 있는 Output Metric 창출

 

용어 정리

• ETL (Extract, Transform, Load) : 데이터 추출, 변환, 적재
• 로우 데이터(Raw Date) : 정제되지 않은 날 것의 데이터
• BM : Business Model
• 도메인 : 분야, 범위
• Metric : 지표
• KPI (Key Performance Indicator) : 핵심 성과지표
• YoY (Year On Year) : 전년 동기 대비 증감률 : 작년, 올해 동일 기간을 비교
• YTD (Year to Date) : 연초 대비 증감률 : 11월 기준 올해 현재까지의 누적값과 작년 누적값 비교
• OMTM (One Metric That Matters) : 서비스 성장을 위한 현재 가장 중요한 지표
  →모든 지표가 모든 시기에 동일한 중요도를 가지지 않기 때문에 지표 간 우선 순위 필
• Vanity Metric (허영지표) : 보기에 좋으나 실제 중요한 숫자들과 상관이 없는 지표

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