데이터 분석가: 신화 대 현실

데이터 분석이 모든 조직의 일상적인 운영과 더욱 관련되기 시작하면서 숙련된 데이터 분석가의 공석도 하늘 높이 치솟았습니다. 오늘날 빅 데이터를 다루는 거의 모든 조직은 거의 항상 숙련된 데이터 분석가를 찾고 있습니다. 그러나 필요가 커짐에 따라 이와 관련된 신화도 커졌습니다.
예를 들어, 사람들은 데이터 분석을 수학과 혼동합니다. 그들에게는 큰 웃음입니다. 그들은 거의 알지 못합니다, 헤!
이러한 미신의 대부분은 사람들이 데이터 과학과 관련된 다양한 영역을 인식하지 못하고 종종 서로 혼동하기 때문에 발생합니다. 따라서 널리 퍼진 신화를 파헤치기 전에 먼저 데이터 분석가에 대해 이야기하고 데이터 과학자와 어떻게 다른지 알아보겠습니다.

데이터 분석가의 역할은 대부분 데이터 과학자의 역할과 유사합니다. 유일한 차이점은 조직의 데이터 볼륨과 속도가 질문을 식별하고 중요한 정보를 추출하기 위해 비정형 데이터(빅 데이터)의 바다를 분류하는 데 더 강력한 기술이 필요한 특정 수준을 초과할 때 데이터 과학자가 등장한다는 것입니다.
따라서 데이터 분석가의 일상적인 작업은 데이터 과학자의 작업과 약간 비슷하지만 규모는 비교적 작습니다. 데이터 분석가를 둘러싼 중요한 책임을 살펴보겠습니다.

데이터 수집 및 인프라 구축

데이터 분석가의 작업에서 가장 기술적인 측면은 관련 데이터를 올바르게 수집하는 것입니다. 데이터 수집에는 종종 웹 개발자 또는 애플리케이션 개발자와 협력하여 데이터 수집을 최적화하는 작업이 포함됩니다. 데이터 분석가의 중요한 기능 중 하나는 데이터 수집을 간소화하고 자동화되고 재사용 가능한 루틴을 개발하는 것입니다. 분석가는 이를 달성하는 데 도움이 되는 소수의 전문 소프트웨어와 도구를 툴킷에 보관합니다.

스포팅 패턴

관련 데이터가 준비되면 이제 분석가는 데이터 더미에서 추세와 패턴을 도출하는 것을 목표로 합니다. 성공적인 데이터 분석가는 항상 데이터로 내러티브를 작성하는 방법을 알고 있으며 패턴 발견은 이를 시작하는 한 가지 방법입니다. 데이터를 더 잘 이해하기 위해 분석가는 먼저 데이터의 필수 패턴을 관찰해야 합니다.
데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어는 누구입니까?

보고서 작성

2단계에서 찾은 경향과 패턴을 나머지 팀에 전달해야 합니다. 이를 위해 분석가는 내부 보고서와 클라이언트 대면 보고서를 모두 만들고 유지 관리해야 합니다. 이러한 보고서는 궁극적으로 경영진에게 조직의 개선 영역과 새로운 추세에 대한 통찰력을 제공합니다. 보고서는 차기 의사결정자가 이해해야 하므로 분석가가 보고서를 중심으로 스토리를 짜는 것이 중요하므로 이해하고 분석하기가 더 쉽습니다.

다른 사람과 공동 작업

"분석가"라는 단어는 회사의 나머지 부분과 격리되어 일하는 사람을 떠올리게 하지만 이는 사실과 다릅니다. 데이터를 이해하고 이해 관계자에게 결과를 전달할 책임이 있는 이러한 데이터 분석가는 나머지 팀과 긴밀히 협력하여 작업할 책임도 있습니다. 비즈니스 요구 사항을 이해하는 사업부에서 수집되는 데이터 유형을 모니터링하는 기술 팀에 이르기까지 데이터 분석가의 전문성이 없는 영역은 없습니다.
주의해야 할 상위 4가지 데이터 분석 역할

한 걸음 더 나아가 데이터 분석가의 삶을 둘러싼 몇 가지 신화를 파헤쳐 보겠습니다.

체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여

통념 #1: 데이터 분석가는 수학의 대가입니다.

한때는 사실이었을 수도 있지만, 지금은 훨씬 더 정교한 도구가 시장에 출시되면서 수학 배경 지식이 없는 사람들이 분석에 대해 배울 수 있는 기회가 그 어느 때보다 많아졌습니다.
시작하는 데 도움이 되는 다양한 분석 도구가 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터 수집을 보다 편안하게 수행할 수 있으므로 데이터 분석이라는 무거운 작업을 수행해야 합니다. 또한 데이터 분석 기술을 가르칠 수 있는 리소스도 많이 있습니다. 이 모든 것은 수학에 대한 전문 지식이 아니라 논리적 사고 방식을 필요로 합니다.

오해 2: 분석에는 많은 시간이 걸립니다.

대부분의 조직은 시간이 너무 많이 걸리고 실제 작업을 수행하는 데 시간이 거의 남지 않을 것이라고 생각하여 데이터 분석을 선택하지 않습니다. 그러나 그런 경우는 거의 없습니다. 메트릭을 파악한 후에는 계속 주시해야 하며 도구에서 이를 추적하는 방법은 해당 메트릭을 매우 빠르게 측정할 수 있습니다. 이를 어디에서 가져와야 하고 해당 메트릭을 기반으로 작업을 변경하는 방법을 정확히 알 수 있습니다.
그러나 새로운 질문에 답하려고 할 때 데이터를 분석하는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 그러나 여전히 예상보다 훨씬 적습니다.
전문가가 되기 위해 필요한 상위 4가지 데이터 분석 기술!

통념 #3: 웹로그 분석은 당신이 아직 알지 못하는 것을 알려주지 않을 것입니다.

캠페인의 운명을 추측할 수 있다고 생각한다고 해서 그것이 반드시 사실임을 의미합니다. 조직에서 캠페인을 실행할 때마다 데이터 분석가는 성과가 좋은 콘텐츠 유형과 채널을 분석합니다. 이메일 마케팅의 전환율은 소셜 미디어 마케팅과 다를 수 있습니다. 이러한 메트릭은 캠페인마다 다르며 캠페인의 운명을 확신하는 유일한 방법은 실제로 앉아서 메트릭을 측정하는 것입니다.

통념 #4: 당신의 회사는 어떤 분석도 필요로 할 만큼 크지 않습니다.

크든 작든 모든 회사는 데이터 분석을 사용하여 운영을 재정비할 수 있습니다. 특히 소규모 조직의 경우 데이터 분석은 성장 방법을 이해하고 원하는 방향으로 성장하고 있는지 여부를 파악하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 또한 방문자-리드 전환율 및 리드-고객 전환율을 추적하는 데 도움이 됩니다. 깔때기에서 작동하지 않는 영역이 있는지 이해하는 데 도움이 되며 집중할 대상을 결정하는 데 도움이 됩니다. 다양한 소셜 미디어 채널에서 조직의 성과를 추적하면 어떤 프로모션 채널/캠페인이 효과가 있는지 알 수 있습니다.
예산이 부족하다면 시작하는 데 값비싼 도구가 필요하지 않다고 말씀드리겠습니다. 진행 상황을 추적하기 위해 Google 스프레드시트 또는 Excel을 사용하는 것도 원활하게 작동합니다.

오해 #5: 모든 단일 지표에 대해 보고해야 합니다.

글쎄, 이것은 전적으로 당신에게 달려 있습니다. 원하는 경우 찾을 수 있는 모든 단일 측정항목에 대해 보고하는 데 100% 시간을 할애할 수 있습니다. 데이터의 양은 끝이 없고 계속해서 분석을 위한 메트릭을 만들 수 있습니다. 그러면 무한 루프로 이동하게 됩니다.
그러나 현실에서는 그렇지 않습니다. 분석을 수행하기 전에 분석가는 먼저 비즈니스 팀과 함께 당면한 작업에 대한 중요한 메트릭을 결정하는 데 도움이 되는 정확한 요구 사항을 이해합니다. 모든 단일 메트릭에 대해 보고할 필요는 없지만 특정 문제 설명을 측정하기 위해 필수 메트릭을 알아야 합니다.
데이터 분석으로 어떻게 전환할 수 있습니까?

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.