Data Analyst vs. Data Scientist (데이터 분석가 vs. 데이터 과학자)

 

기술이  계속 발전함에 따라, 새로운 기술로부터 데이터를 수집/분석할 수 있는 것 자체가 기업의 경쟁우위가 되었다. 웹 사이트에서 소셜미디어 피드까지 분석하고 잘 활용된다면, 비즈니스 의사결정에 도움이 될 많은 데이터가 있다. 현재 기업의 성공 여부는 데이터를 얼마나 잘 활용하고, 분석을 적용하며, 새로운 기술을 구현할 수 있는지에 달려 있다.

 

IBM의 조사에 따르면, 미국의 데이터 분석 분야에 38만명 이상의 구인이 있는 것으로 추정했다. 수요가 워낙 강하기 때문에 사실상 모든 업종에서 일자리가 있다고 봐도 무방하다. 주요 구인 사이트를 검색하면 동물원, 보건소, 은행 등 모든 유형의 기업이 제능 있는 데이터 전문가를 찾고 있다.

 

데이터 분석 유관 JD 파헤치기 (Decoding the Job Description)

• 데이터 분석가(Data Analyst) 역할은 "분석가"라는 단어를 포함하는 여러 직무 중 하나이다.
• 데이터 분석가와 유사하지만 다른 역할의 직무들

직무	역할
비즈니스 분석가 (Business Analyst)	데이터를 분석하여 프로세스, 제품 또는 서비스를 개선 analyze data to help business improve processes, products, or services
데이터 분석 컨설턴트 (Data analytics consultant)	데이터 사용을 위한 시스템 및 모델 분석 analyzes the systems and models for using data
데이터 엔지니어 (Data Engineer)	분석에 활용하기 위한 서로 다른 소스의 데이터를 준비하고 통합 prepares and integrates data from different sources for analyticsl use
데이터 과학자 (Data Scientist)	기술 및 사회 과학 분야의 전문 기술을 활용하여 데이터 분석을 통한 동향 파악 uses expert skills in technology and social science to find trends through data analysis
데이터 전문가 (Data specialist)	데이터베이스 또는 소프트웨어 시스템에서 사용할 수 있도록 데이터를 구성하거나 변환 organizes or converts data for use in databases or software systems
운영 분석가 (Operations analyst)	데이터를 분석하여 비즈니스 운영 및 워크플로우의 성능을 평가 analyzes data to assess the performance of business operations and workflows

 

데이터 분석가(Data Analyst), 데이터 과학자(Data Scientist) 및 데이터 전문가(Data Specialist)는 매우 유사해 보이지만, 서로 다른 작업에 포커스 한다. 온라인으로 구직 검색을 하면, 기업의 직무 설명이 이러한 역할을 결합하거나 중복되는 기술을 가진 후보를 찾는 것처럼 보이며, 기업들이 종종 경계를 모호하게 만든다. 따라서 직업 설명(JD)와 필요한 기술을 읽을 때 주의해야 한다.

 

직무 차이 : 데이터 분석가 vs. 데이터 과학자 vs. 데이터 전문가

Data analyst vs. Data Scientist vs. Data Specialist

 

참고 : 비즈니스 분석가 (Business Analyst)

특정 산업의 깊은 업종 지식에 초점을 맞출 수도 있다. 비즈니스 분석가는 데이터 분석가라는 일반적인 역할과 다르게 비즈니스 관리자와 협력하고 데이터 결과를 공유해 회사의 프로젝트 관리 시스템을 조금만 변경해도 분기당 3%의 비용을 절감할 수 있는 방법을 설명할 수 있다. 여전히 데이터로 작업하지만, 비즈니스 운영/효율성 또는 수익을 개선하기 위해 데이터를 사용하는데 집중한다는 점이 다르다.

 

(source : google)