빅데이터분석가 (직업정보)

빅데이터분석가는 엄청난 양의 데이터 속에서 트렌드를 읽어내 부가가치가 높은 결과물을 끌어내는 일을 담당합니다.

대량의 빅데이터를 관리하고 분석해 사람들의 행동패턴이나 시장 경제상황 등을 예측하기도 합니다.

 

페이스북과 트위터 등 SNS(Social Network Service)로 주고받는 문자나 몇 개의 키워드로 상대방의 성향을 파악할 수도 있습니다.

 

기획을 통해 분석할 빅데이터 자원이 확보되면, 통계학적으로 분석하는 빅데이터 플랫폼을 개발하고, 실제 빅데이터를 분석하는 작업을 합니다.

 

대용량의 데이터를 처리 분석한  자료들은 다양한 분야에서 사용됩니다.

기업에서는 신제품 출시를 앞두고 빅데이터 분석 결과로 중요한 의사 결정을 하기도 하고, 생산이나 마케팅 전략을 짤 때 유용한 자료로 활용하기도 합니다.

1. 빅데이터분석가의 직무

 

빅데이터분석가는 대량의 데이터를 수집, 정리, 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 전문가입니다.

 

이들은 다양한 산업 및 분야에서 비즈니스 의사 결정, 예측 모델링, 전략 개발 등에 필요한 통찰력을 제공합니다

빅데이터분석가의 주요 직무 내용은 다음과 같습니다.

 

-데이터 수집 및 처리: 빅데이터분석가는 다양한 출처에서 대량의 데이터를 수집하고 이를 처리하는 작업을 담당합니다. 이는 웹 사이트 로그, 소셜 미디어 데이터, 센서 데이터 등 다양한 형태와 출처의 데이터를 포함할 수 있습니다.

 

-데이터 클리닝 및 전처리: 수집된 데이터는 종종 잡음이 섞여 있거나 불완전할 수 있습니다. 따라서 빅데이터 분석가는 이러한 문제점을 해결하기 위해 데이터 클리닝 및 전처리 작업을 수행합니다.

 

-분석 모델링: 빅데이터 분석가는 각종 통계적 방법론과 기계 학습 알고리즘을 활용하여 예측 모델을 만들거나 패턴 인식 작업을 합니다.

 

-통찰력 도출 및 보고서 작성: 분석 결과로부터 의미 있는 정보와 통찰력을 도출하고 이를 명확하게 전달할 수 있는 보고서나 프레젠테이션 자료를 만듭니다.

 

-비즈니스 문제 해결: 비즈니스 관련 문제에 대해 적절한 해결 방안 제시하는 역할도 담당합니다.

 

-지속적인 연구와 학습: 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 발맞추기 위해 지속적인 연구와 학습이 필요합니다.

 

-협업과 커뮤니케이션 스킬 : 프로젝트 팀 내외에서 다른 전문가들과 협업하며 원활한 커뮤니케이션 스킬이 필요합니다. 비전문가들에게도 복잡한 데이터 분석 결과를 명확하게 설명할 수 있어야 합니다.

 

이러한 역할을 수행하기 위해 빅데이터 분석가는 데이터베이스 시스템, 프로그래밍 언어(Python, R 등), 통계학, 기계 학습 등에 대한 깊은 이해와 경험이 필요합니다.

 

2. 빅데이터분석가가 되기 위한 준비와 공부

 

기본적으로 통계학에 대한 지식과 비즈니스 컨설팅에 대한 이해, 데이터 분석을 위한 설계기법 활용 등에 관한 전문적인 역량이 필요합니다.

 

흩어져 있는 데이터를 모으고 가공하려면 데이터 처리 능력이 우선 필요합니다.

 

데이터 분석에 필요한 가설•모형을 만들고, 결과를 도출한 뒤에는 분석할 줄도 알아야 합니다.

 

빅데이터분석은 거의 전 분야가 수학에 기초를 두고 있습니다.

데이터베이스나 알고리즘은 이산수학과 관련되고, 기계학습이나 수치해석 등은 전통적인 통계학과 대수학, 미적분학과 관련된다고 합니다.

따라서 빅데이터분석가로 역량을 발휘하기 위해서는 기본적으로 대학에서 수학이나 통계학, 컴퓨터공학을 전공하는 것이 도움이 되고 경영학, 경제학 및 심리학과 관련된 지식도 다양한 데이터를 분석하기 위해 필요합니다.

 

또한 데이터분석의 오남용과 데이터 누락에 의한 의사결정오류 방지 및 분석 자동 보정을 시스템으로 구현하기 위해서는 단순한 데이터 분석 능력을 넘어서 높은 수준의 기술 융합과 고객과의 소통 능력이 필요합니다.

 

3. 데이터분석가의 전망

 

데이터분석가의 전망은 매우 밝습니다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고, 이를 통해 얻을 수 있는 가치와 통찰력도 무한대에 가까운 상황에서, 빅데이터분석가는 그 중심에 위치하게 됩니다.

 

빅데이터분석가들은 대기업의 빅데이터 관리부서나 마케팅 부서, 인터넷 포털업체, 및 데이터분석 전문 업체, 정보통신 시스템 통합(SI) 업체나 시스템개발 업체 등에서 활동하고 있습니다.

 

다음과 같은 몇 가지 요인들이 빅데이터 분석가의 전망을 밝게 만듭니다.

 

-데이터 활용의 중요성 인식: 기업들은 점점 더 데이터를 활용하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 것의 중요성을 인식하고 있습니다. 이로 인해 데이터 분석가에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

 

-다양한 산업에서의 활용: 건강관리부터 금융, 유통, 교육 등 다양한 산업에서 빅데이터를 활용하는 추세입니다.

이런 다양한 분야에서 빅데이터 분석가의 역량이 필요로 합니다.

 

- AI와 ML 기술 발전: 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 등 첨단기술이 발전함에 따라, 이러한 기술을 활용할 수 있는 빅데이터 분석 전문가들에 대한 수요도 함께 증가하고 있습니다.

 

-개인화와 맞춤형 서비스: 개인화와 맞춤형 서비스 제공이 강조되면서 고객 행동 예측 등에 사용되는 데이터 분석체계 구축에 대한 요구도 증대되고 있습니다.

 

-보안과 프라이버시 문제: 개인 정보 보호와 같은 문제로 인해 보안과 프라이버시 관련된 데이터 처리 및 관리 역량도 중요해지고 있습니다.

 

위와 같은 요인들로 볼 때, 앞으로도 빅데이터 분석가의 전망은 매우 밝을 것으로 보입니다.

 

계속해서 발전하는 기술 트렌드를 잘 파악하고, 필요한 기술과 지식을 습득하는 능력이 요구됩니다.

 

세계 각국의 최근 트렌드 및 빅데이터와 관련한 새로운 기술 내용, 관련 기사나 논문 등에 호기심과 관심을 갖고 발 빠르게 파악하려는 자세가 필요합니다.

 

참조 : 워크넷