데이터분석가
1. 직무 정의
데이터 분석가는 기업 내 축적된 데이터를 기반으로 비즈니스 문제를 정의·분석하고,
의사결정에 필요한 인사이트를 도출하는 전문가이다.
단순히 데이터를 다루는 기술자가 아니라,
숫자 속에서 의미와 패턴을 찾아내어 조직의 방향성과 전략을 제시하는 역할을 수행한다.
2. 주요 업무
구분 | 주요 내용 |
① 데이터 수집 및 정제 | 여러 시스템(앱 로그, 고객 DB, 외부 API 등)에서 데이터를 수집하고, 분석 가능한 형태로 정리·정제 |
② 데이터 탐색 및 분석 | 통계적 기법과 프로그래밍 도구(SQL, Python 등)를 활용해 데이터의 패턴과 인사이트를 도출 |
③ 모델링 및 예측 | 머신러닝, 통계 모델을 활용해 고객 행동, 매출, 리스크 등 주요 지표를 예측 |
④ 데이터 시각화 및 리포팅 | BI 도구(Tableau, Power BI 등)로 대시보드를 구축하고 결과를 시각적으로 전달 |
⑤ 전략 수립 및 의사결정 지원 | 분석 결과를 토대로 상품 기획, 마케팅, 운영, 리스크관리 등 부서의 전략 수립을 지원 |
⑥ 데이터 품질 및 인프라 관리 | 데이터 정합성 점검, 메타데이터 관리, 데이터 웨어하우스·데이터마트 운영 협력 |
3. 필요 역량 및 기술 스택
역량 구분 | 세부 내용 |
기술 역량 | SQL, Python, R, Spark, Databricks, AWS/GCP, BI 도구(Tableau, Power BI) |
분석 역량 | 통계 분석, 실험 설계(A/B Test), 머신러닝 기반 예측 모델링 |
비즈니스 역량 | 문제 정의 능력, KPI 설계, 산업(금융/IT/게임 등) 도메인 이해 |
소통 역량 | 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉽게 전달하는 커뮤니케이션 및 협업 능력 |
4. 산업별 차이점
산업 | 주요 분석 대상 | 특징 |
금융 (우리카드, 나이스) | 고객 거래, 신용도, 리스크 요인 | 리스크 관리 및 수익성 중심, 정형 데이터 위주 |
금융 (카카오뱅크) | 앱 로그, 사용자 행동 | 실시간 로그 기반 분석, UX/UI 개선 및 운영 효율화 |
게임 (넥슨, 넷마블, 크래프톤) | 유저 행동, BM 구조, 서비스 지표 | 대규모 로그 데이터, 서비스 개선과 매출 증대 중심 |
5. 직무의 핵심 목적
데이터를 기반으로 고객을 이해하고,
비즈니스 전략을 수립하며,
조직의 리스크를 최소화하고 성과를 극대화하는 것.
6. 채용공고 분석 (데이터 분석가)
회사명 | 포지션명 | 자격 요건 | 우대 사항 | 분석 환경 | 주요 업무 및 근무형태 |
우리카드 | 빅데이터 분석 및 전략 수립 | 제한 없음 | 근무경력, 대외활동, 자격증 (ADSP, SQLD, 빅데이터분석기사) | Python, SQL | 정규직 |
나이스 | 데이터 마케팅 | 통계 전공, 분석 패키지 활용 가능 | 석사학위, 리스크 관리 경험 | SAS, R, Python | 정규직 |
카카오뱅크 | 데이터분석가
(AI데이터드리븐팀) |
앱 로그 수집 구조 설계
데이터 품질관리
데이터 추출 및 분석 |
SQL 활용 가능
커뮤니케이션 역량
1년 이상 경력 | Python, SQL, Excel | 앱 로그 구조 설계·정합성 검증
데이터 품질·메타데이터 관리
부서별 데이터 추출·분석
운영 업무 수행
|
넥슨코리아
[인텔리전스랩스그룹]
*다양한 게임 정보를 활용해 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 기술과 공학적 사고를 통해 솔루션을 만들고, 서비스를 제공하는 조직
(모집중) | 데이터분석가 (유저프로파일팀)
: 게임 특화 유저 세그먼트 개발,
운영 방향성 설정 및 서비스 현황 점검 인사이트 제 | 게임 도메인 이해
ML/DL 모델 운영
Python 분석 역량
커뮤니케이션 능력 보유자 우대
| AI 기반 업무 효율화
모델 운영 이슈 대응
인과추론 분석
Workflow 자동화 경험 보유자 우대 | Python, SQL ,공고 내 미기재
|
유저 세그먼트 설계·고도화
생애주기 분석(유입–안착–이탈)
자동화·표준화 통한 콘텐츠 전략 반영 |
넥슨코리아
[인텔리전스랩스그룹]
(모집중) | 데이터 분석가 (플랫폼분석팀)
: 유저 경험 개선과 비즈니스 성과 향상 | SQL·Python 분석 경험
클라우드 환경(GCP/AWS) 경험
통계적 사고 및 실험 설계 | 게임 데이터 분석 경험, AI/ML 성능 개선 경험, 비즈니스 지표 개선 주도 | Spark, Databricks, Snowflake, AWS, Tableau, Power BI, SQL, Python | 유저 행동 분석·성과 지표 설계·AI/ML 성능 분석·리포트 자동화 시스템 구축 |
넷마블 (마감) | 게임 데이터 분석 | 관련 경력 2년 이상, SQL·Python 사용 가능, 게임 도메인 이해 | 컴퓨터공학/산업공학 전공, 클라우드 환경 경험 | SQL, Python | 정규직 게임 BM/운영 분석,
통계 분석, 예측 모델링 |
크래프톤 (마감) | 데이터 분석가 | Python·SQL 분석 경험, 통계 지식, 시각화 능력(Tableau 등) | Spark·Databricks 경험, DW/ETL 개발, ML모델링, 석사 이상 | Python, SQL, Spark, Tableau, Power BI, Databricks | 정규직 게임 분석 및
예측모델 개발 |
데이터 전략가 & 데이터 사이언티스트
회사명 | 포지션명 | 자격 요건 | 우대 사항 | 분석 환경 | 주요 업무 및 근무 형태 |
[데이터 전략가] NOL Universe (인터파크투어·티켓·전시 등 플랫폼) | 브랜드 전략/기획 담당자 | 브랜드 전략 및 기획 경험, 전략적 사고와 커뮤니케이션 역량, 5년 이상 유관 경력 | 광고대행사 AP 경험, 리서치·분석 프로젝트 수행, 리브랜딩 프로젝트 주도·참여 | - | 브랜드 정책 수립·운영, 브랜드 자산 관리, 커뮤니케이션 전략 기획, 중장기 방향 설정 |
[데이터 전략가] Uhomes (글로벌 기숙사 플랫폼) | Content Creation & Social Media Strategist | 콘텐츠 기획·제작 경험, SNS 운영 및 성과 분석 역량, 비즈니스 수준 영어 능력 | 유학 관련 업계 종사, 사진·영상 편집 가능 | Canva, Photoshop, Premiere | 콘텐츠 전략 수립, 캠페인 기획 및 성과 분석, 인플루언서 마케팅 협업, 다문화 협업 환경 |
[데이터 전략가] 두나무 | 신사업 기획/전략 담당자 | 3년 이상 경력, 데이터 분석 및 구조화 역량, 유연하고 명확한 커뮤니케이션 능력 | IT·핀테크·Web3 전략 수립 경험, 재무 모델링·사업성 분석 역량, 영어 커뮤니케이션 능력 | - | 신규 사업 리서치 및 기획, 투자·인수 검토, 경영진 의사결정 지원, Value-up 전략 수립 |
[데이터 전략가] 비공개 (소비재 기업) | Associate Data Analyst | 학사 이상, 관련 경력 2~5년, 분석 및 통계 역량, SQL·Excel 숙련 | 대규모 데이터셋 분석, 구두·서면 커뮤니케이션 능력 | SAS, Excel, SQL | 마케팅 데이터 분석, 성과 리포팅, KPI 측정 및 전략 개선 |
[데이터 사이언티스트] 하이브 | 데이터 사이언티스트 | 데이터사이언스·통계학·컴공 등 전공, ML/DL/AI 분야 실무 3년 이상, Python·R·SQL 숙련, 통계 분석 및 시각화 역량 | GCP·BigQuery 경험, RAG 구축, 비정형 데이터 처리(텍스트·이미지·음성), 엔터 산업 분석 경험, 영어 능력 | Python, R, SQL, Tableau, Power BI | AI/ML 기반 모델링, 데이터 분석 및 인사이트 도출, 비즈니스 예측 및 자동화, 정규직 |
[데이터 사이언티스트] 핀다 (Finda) | 데이터 사이언티스트 | 7년 이상 데이터 분석·모델링 경험, SQL·Python·Spark 숙련, ML 프레임워크 활용 경험 | 핀테크 데이터 분석 경험, 머신러닝 기반 예측·분석 역량, 데이터문화 전파 및 팀 코칭 경험 | SQL, Python, Spark-ML, Git, PyTorch, Airflow, Scikit-Learn | 예측모델 개발 및 운영, 데이터 분석 프로세스 구축, AI/ML 기반 서비스 개선, 정규직 |
직무 개요 비교
구분 | 데이터전략가 (Data Strategist) | 데이터사이언티스트 (Data Scientist) |
핵심 정의 | 데이터를 기반으로 브랜드·비즈니스 전략을 설계·관리하는 기획자형 역할 | 데이터를 활용해 AI·ML 기반 예측 및 모델링으로 문제를 해결하는 기술형 전문가 |
핵심 목적 | 브랜드 가치 강화 및 데이터 기반 의사결정 지원 | 비즈니스 성과 극대화 및 자동화된 의사결정 구조 구축 |
업무 프로세스 | 시장·트렌드 분석 → 전략·캠페인 설계 → 성과 측정 및 개선 | 데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 검증 → 인사이트 도출 |
협업 부서 | 기획·전략·마케팅·디자인팀 | 데이터엔지니어링·마케팅·제품·전략팀 |
핵심 키워드 | 브랜드 전략 / 트렌드 분석 / 인사이트 / 커뮤니케이션 / 실행력 | 머신러닝 / 딥러닝 / 통계 / Python / SQL / 모델 검증 |
공통 키워드 및 차이점 요약
구분 | 데이터전략가 | 데이터사이언티스트 |
핵심 초점 | 데이터 **‘활용’**을 통한 전략 설계 | 데이터 **‘분석’**을 통한 문제 해결 |
주요 기술 | BI툴, Excel, SQL, Canva 등 | Python, R, ML Framework, Spark 등 |
필수 역량 | 시장 이해력, 커뮤니케이션, 기획력 | 통계적 사고, 모델링, 문제 해결력 |
성과 지표 | 브랜드 인지도, 캠페인 효과, 신규사업 기여도 | 모델 정확도, 예측 성능, 운영 자동화 |
인재상 | 데이터로 스토리를 만드는 전략가형 분석가 | 데이터를 실험하고 해석하는 기술형 과학자 |