데이터 애널리스트 핵심스킬 서론
안녕하세요, 현대 비즈니스 환경에서 데이터는 금과 같은 가치를 지니며, 이를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력은 어느 때보다 중요합니다. 오늘은 Google 데이터 애널리틱스 수료증 이수 과정의 데이터 애널리스트의 핵심 스킬 5가지의 강의 정리본을 포스팅합니다. 데이터애널리틱스의 과정은 국내 빅데이터분석기사, ADSP와 연관이 있기 때문에 여러사람에게 도움이 될 수 있을 것 같습니다.
1. 호기심
1-1. 설명
데이터 애널리스트에게 필수적인 첫 번째 스킬은 호기심입니다. 새로운 지식을 탐구하고 배우려는 욕구, 데이터를 통해 숨겨진 패턴이나 트렌드를 발견하려는 열정은 데이터 분석 과정에서 새로운 발견으로 이어질 수 있습니다. 데이터 세트 속에서 질문을 던지고 가능성을 탐구하는 능력은 통찰력 있는 분석을 위해 필수적입니다.
1-2. 예시
호기심은 새로운 것을 배우고자 하는 마음입니다. 예를 들어, 강의를 듣는 것은 새로운 지식을 획득하려는 호기심의 표현입니다. 이는 새로운 도전과 경험을 통해 지식을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다.
2. 맥락 이해
2-1. 설명
데이터는 특정 맥락 속에서 의미를 갖습니다. 데이터 애널리스트는 데이터가 생성되고 사용되는 상황을 이해하고, 이를 바탕으로 데이터를 해석하며 의사결정을 지원하는 중요한 정보를 제공합니다. 맥락적 이해는 데이터의 관련성을 파악하고, 이를 비즈니스 목표와 연결하는 데 중요한 역할을 합니다.
2-2. 예시
맥락 이해는 어떤 대상이 존재하거나 발생하는 상황을 이해하는 것을 의미합니다. 예를 들어, ‘1, 2, 3, 4, 5’라는 숫자가 1부터 5까지의 맥락에 존재합니다. 그러나 ‘1, 2, 4, 5, 3’으로 말하면 ‘3’이 맥락에서 벗어납니다. 일상에서 사람들은 식료품 구매 목록을 예로 들 수 있습니다. 밀가루, 설탕, 이스트를 묶는 행동은 식료품을 맥락에서 이해하기 위한 것입니다.
3. 기술적 사고방식
3-1. 설명
기술적 사고방식은 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 이를 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 전환하는 능력을 말합니다. 이러한 사고방식은 데이터 분석 작업을 효과적으로 관리하고, 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 필수적입니다. 또한, 기술적 도구와 소프트웨어에 대한 숙련도도 중요한 요소로 작용합니다.
3-2. 예시
기술적 사고방식은 대상을 작은 단계나 부분으로 나누고 이를 체계적이고 논리적으로 처리하는 능력입니다. 예를 들어, 청구서 요금을 납부할 때, 여러분은 마감일에 따라 청구서를 구분하고, 청구액을 합산하여 은행 잔액과 비교한 후 요금을 납부하는 단계적 접근 방식을 사용합니다.
4. 데이터 설계
4-1. 설명
데이터 설계는 정보를 구조화하고 조직화하는 방법을 아는 것을 의미합니다. 데이터베이스 설계와 관리는 데이터를 효율적으로 접근하고 사용할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 데이터의 품질과 접근성을 보장하는 데 중요한 요소입니다.
4-2. 예시
데이터 설계는 정보를 구성하는 방법입니다. 예를 들어, 휴대전화에서 연락처를 정리하는 것은 데이터 설계의 일종입니다. 성이 아닌 이름으로 연락처를 나열하거나 이메일 주소를 사용하여 논리적이고 체계적인 목록을 만드는 것입니다.
5. 데이터 전략
5-1. 설명
데이터 전략은 데이터 분석에 관련된 사람, 프로세스, 도구를 효율적으로 관리하는 능력을 말합니다. 목표 달성을 위해 필요한 데이터를 정확하게 파악하고, 이를 위한 전략을 수립하는 것은 데이터 프로젝트의 성공에 결정적입니다. 이는 비즈니스 목표와 밀접하게 연결되며, 조직 전체의 데이터 문화를 형성하는 데 중요합니다.
5-2. 예시
데이터 전략은 데이터 분석에 관련된 사람, 프로세스, 도구를 관리하는 일입니다. 예를 들어, 잔디 깎는 작업을 생각해 볼 수 있습니다. 잔디 깎는 기계의 사용 방법을 확인하는 것은 사람들이 제공된 데이터를 이해하는 과정입니다. 이후에는 잔디밭을 걸어 다니며 장애물을 제거하는 것과 같은 프로세스를 마련하고, 기계에 연료가 충분한지 확인하는 것이 도구 관리에 해당합니다.
6. 용어 및 정의
- 격차 분석: 향후 개선 기회를 파악하기 위해 현재 절차의 상태를 조사하고 평가하는 방법
- 근본 원인: 문제가 발생하는 이유
- 기술적 사고방식: 대상을 더 작은 단계나 부분으로 나누고 질서정연하고 논리적인 방식으로 처리할 수 있는 능력
- 데이터 기반 의사결정: 사실 정보를 사용하여 비즈니스 전략으로 이끄는 작업
- 데이터 분석: 결론을 도출하고 결과를 예측하며 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 변환, 구성하는 작업
- 데이터 사이언스: 미지의 대상을 모델링하고 이해하는 새로운 방법을 고안하기 위해 원시 데이터를 사용하는 연구 분야
- 데이터 생태계: 데이터를 생성, 관리, 저장, 구성, 분석, 공유하기 위해 상호작용하는 다양한 요소
- 데이터 설계: 정보가 정리된 방식
- 데이터 세트: 하나의 단위로 조작하거나 분석할 수 있는 데이터 모음
- 데이터 시각화: 데이터를 시각적으로 표현한 자료
- 데이터 애널리스트: 결론을 도출하고 결과를 예측하며 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 변환, 구성하는 사람
- 데이터 애널리틱스: 데이터 과학
- 데이터 전략: 데이터 분석에 사용되는 도구, 프로세스, 사람 관리
- 데이터: 사실 정보의 모음
- 맥락: 어떤 대상이 존재하거나 발생하는 상황
- 분석 스킬: 사실 정보를 사용하여 문제를 해결하는 방법과 관련된 품질 및 특성
- 분석적 사고: 문제를 식별하고 정의한 다음 데이터를 단계별로 체계적으로 사용하여 문제를 해결하는 과정