데이터 생태계 속 역할

데이터 분석은 다양한 전문가가 협력해 원시 데이터(raw data)를 의미 있는 인사이트(insight)로 전환하는 과정입니다.

각 역할의 책임과 기여도를 이해하면, 자신이 어느 분야에 적합한지 더 명확히 알 수 있습니다.

• 데이터 분석가 (Data Analyst)
  비즈니스 질문에 답하기 위해 데이터를 수집, 정제, 분석, 시각화합니다.
  예: 매출 데이터에서 트렌드를 파악하거나, 고객 행동 패턴을 분석하는 보고서 작성
• 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
  머신러닝, 통계 모델링을 활용해 예측 모델과 알고리즘을 설계·개발합니다.
  예: 고객 이탈 가능성을 예측하거나, 추천 시스템을 구축
• 데이터 엔지니어 (Data Engineer)
  다른 사람들이 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 데이터 인프라를 설계·구축합니다.
  예: 데이터베이스, ETL 파이프라인, 데이터 웨어하우스 등을 관리하고 최적화

세 직군의 역할은 각각 다르지만, 실무 현장에서 아래와 같이 유기적으로 협업하게 됩니다.

• 데이터 분석가는 비즈니스 문제를 정의하고 분석 결과를 공유합니다.
• 데이터 사이언티스트는 분석가가 만든 데이터셋을 바탕으로 모델을 학습시킵니다.
• 데이터 엔지니어는 데이터가 원활히 흐르고 올바르게 저장·처리되도록 보장합니다.

데이터 생태계는 유연하며, 직무 간 경계는 유연하게 넘나들 수 있습니다.

분석가로 시작해 사이언티스트나 엔지니어로 역량을 확장하거나, 반대로 엔지니어에서 분석 또는 모델링 쪽으로 커리어를 전환하는 것도 가능합니다.