데이터 직무 요약 발표 정리 데이터 직무의 공통 목표
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데이터를 수집 → 가공 → 분석 → 시각화하여
의사결정과 비즈니스 성과 향상에 기여하는 것.
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하지만 세부 직무에 따라 분석·엔지니어링·마케팅 중심 등 초점이 다름.
주요 직무별 개요
데이터 분석가 (배시환 / 김종선 / 조승미)
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역할: 데이터를 추출·가공·시각화해 의사결정에 필요한 인사이트 제공
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주요 업무: SQL 쿼리 작성, 통계 분석, 대시보드 제작, 리포트 작성
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핵심 역량
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SQL / Python
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통계 및 도메인 지식
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Tableau, Power BI 등 BI 툴
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장점: 다양한 분야 탐색 가능, 비즈니스 감각 향상
단점: 문제 정의 모호 / 비정형 업무 많음
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유형
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프로덕트 분석가: 앱/웹 로그, A/B 테스트
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비즈니스 분석가: 손익·전략 중심
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광고 분석가: ROAS, CPC 등 광고 효율
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CRM 분석가: 고객 유지·세그먼트 분석
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시장 분석가: 산업 트렌드 및 경쟁 분석
핵심 포인트:‘무엇을 분석할지 정하는 사고력’과
‘숫자 이면의 맥락을 읽는 도메인 이해력’이 중요.
데이터 엔지니어 (이하진)
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역할: 데이터를 수집·저장·가공해 분석가와 사이언티스트가 활용할 수 있도록 환경을 구축
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주요 업무
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데이터 파이프라인 구축 및 자동화
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품질 관리, 실시간 데이터 처리
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머신러닝용 데이터 세트 제공
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필요 역량
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Python, SQL
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클라우드 플랫폼 (AWS, GCP 등)
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데이터 모델링, 보안, 협업 능력
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업무 환경
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스타트업: 다방면 경험, 빠른 의사결정
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대기업: 전문화, 체계적 경력 관리
핵심 포인트:‘데이터의 흐름’을 설계하고,
‘신뢰할 수 있는 데이터 인프라’를 만드는 기술직.
CRM 마케터 (박지완)
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역할: 고객 행동 데이터를 기반으로 이탈 방지·재방문 유도 캠페인 설계
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주요 업무
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고객 세그먼트/코호트 분석
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A/B 테스트 설계 및 캠페인 자동화
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고객 생애가치(LTV) 극대화
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핵심 스킬
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SQL (데이터 추출)
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GA / Amplitude (행동 분석)
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Braze, Salesforce (마케팅 자동화)
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Tableau / Power BI (시각화)
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특징
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데이터 기반의 논리적 마케팅
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문제 해결 중심적 사고 + 심리적 공감력
핵심 포인트:“데이터로 고객을 이해하고,
행동 변화를 만들어내는 마케팅 직군.”
직무 간 비교 요약표
구분 | 데이터 분석가 | 데이터 엔지니어 | CRM 마케터 |
핵심 역할 | 데이터로 인사이트 도출 | 데이터 파이프라인 구축 | 고객 행동 데이터 분석 및 캠페인 실행 |
핵심 기술 | SQL, Python, 통계, BI | Python, SQL, 클라우드, 빅데이터 | SQL, GA/Amplitude, MA 툴 |
비즈니스 기여도 | 의사결정 지원 | 데이터 품질 및 자동화 | 고객 유지·매출 증대 |
강점 | 분석·시각화 능력 | 기술적 문제 해결 | 데이터 기반 마케팅 |
필요 역량 | 사고력, 도메인 이해 | 프로그래밍, 모델링 | 논리적 사고, 공감력 |
결론
데이터 직무는 서로 다른 역할이지만 유기적으로 연결되어 있음.
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데이터 엔지니어 → 데이터 분석가 → CRM 마케터
순으로 데이터의 흐름 → 분석 → 활용이 이어짐.
엔지니어는 데이터의 기반을, 분석가는 데이터의 의미를, CRM 마케터는 데이터의 행동 결과를 만들어낸다.