IT화가 진행됨에 따라 액세스 데이터나 구매 데이터 등 다양한 데이터를 수집·축적할 수 있게 되었습니다. 이러한 데이터는 비즈니스 현장에서 매우 유용하며 “어떻게 데이터를 활용하는가”가 중요시되고 있습니다. 데이터를 활용하기 위해서는, 단지 데이터를 수집·축적하는 것이 아니라, 데이터 내용을 분석해 취급할 수 있는 상태로 하는 것이 필요합니다.
그렇다면 데이터 분석에 필요한 스킬이란 도대체 어떤 스킬일까요?
이 기사에서는 데이터를 분석하고 비즈니스에 활용하는 데 필요한 기술과 유용한 자격을 소개합니다. 꼭, 비즈니스에의 활용이나 자신의 스킬 업의 참고로 해 주세요.
데이터 분석에 필요한 「사고적 스킬」이란?
데이터를 분석하고 비즈니스에 활용하려면 다음과 같은 기술이 필요합니다.
분석할 문제의 배경을 이해하는 힘
데이터 분석에서는 “왜 데이터 분석이 필요한지”를 올바르게 파악해야 합니다. 데이터 분석을 하는 문제 그 자체나 배경을 올바르게 파악할 수 없으면, 데이터 수집 방법·전처리·분석 방법 등, 원래의 분석 방침을 결정할 수 없기 때문입니다.
여러 과제가 있는 경우에는 다양한 검증을 실시하여 보다 최적의 분석 결과를 구하게 됩니다. 비즈니스는 기업이 겪고 있는 과제와 그 배경을 이해하고 과제 해결 및 목표 달성을 위해 어떤 데이터가 필요한지 검토해야 합니다.
적절한 분석 기법을 선택하는 힘
데이터를 분석하는 수단은 다양합니다. 목적에 맞는 데이터를 도출하기 위해서는 이 다양한 방법 중에서 최적의 수단을 선택해야 합니다. 그러므로 분석가는 분석 기법을 잘 이해해야 합니다. 만약 데이터 분석의 결과가 이상하다면, 그것을 알 수 있는지도 중요합니다.
데이터 분석에 대한 지식이 익숙하지 않으면 데이터 분석 결과의 실수나 데이터 기법이 적절하지 않다는 것을 깨닫지 않습니다. 잘못된 결과를 도출하면, 그 후의 데이터 활용에도 지장을 초래해 버립니다.
따라서 분석가는 데이터 분석 기법에 대한 올바른 이해와 적절한 기법을 선택하는 힘이 필수적입니다.
분석한 데이터를 활용하는 힘
데이터 분석은 분석 결과를 기업의 과제 해결이나 목표 달성에 도움이 되도록 합니다. 어디까지나 과제 해결을 위한 수법에 지나지 않으므로, 데이터 분석 그 자체가 목적이 되어 버리지 않도록 주의합시다.
데이터 분석 시 결과가 예상된 대로라면 사업 전략 등을 크게 바꿀 필요가 없습니다. 그러나 예상과 크게 다른 결과였을 경우는 「데이터 분석시의 실수」 「예상이나 가설이 잘못되었다」 등, 모든 가능성의 재검증이 필요합니다.
데이터 분석에서는 분석 결과를 어떻게 사용하는지의 활용력 외에도 데이터의 정확성을 파악하고 도출된 결과를 바탕으로 유연한 제안을 하는 힘도 중요합니다.
데이터 분석에 필요한 「IT 스킬」이란?
데이터를 분석하기 위해서는 앞서 설명한 시행적 스킬 외에도 IT에 관한 스킬도 필수적입니다. 데이터 분석에 필요한 IT 스킬에 대해 구체적으로 살펴보겠습니다.
프로그래밍 기술
데이터 분석은 R 언어 또는 Python 프로그래밍 언어 중 하나를 주로 사용합니다.
R 언어는 통계 분석에 특화된 프로그래밍 언어입니다. 대량 데이터의 처리를 자랑하고 있어, 짧은 코딩으로 다이어그램이나 그래프 등을 작성할 수 있다고 하는 특징이 있습니다.
파이썬은 다재다능한 언어입니다. 데이터 분석 외에도 웹 서비스 앱 개발, 인공 지능 개발에도 사용되고 있습니다. 구문이 짧고 간단하기 때문에 비교적 학습하기 쉬운 언어라고 할 수 있습니다.
데이터베이스 관련 기술
대량의 데이터를 효율적으로 취급하고 데이터를 적절하게 수집·축적하기 위해서는 데이터베이스에 관한 스킬도 빠뜨릴 수 없습니다.
데이터베이스에 특화된 언어인 「SQL」은, 데이터베이스내의 데이터를 추출, 갱신, 삭제등의 처리를 할 때에 사용합니다. 데이터 분석을 하기 위해서는 SQL에 대한 지식도 필수라고 할 수 있습니다.
빅데이터 관련 기술
데이터 분석에서는 빅데이터라고 하는 대량의 데이터를 처리합니다.
빅 데이터에는 텍스트, 이미지 및 동영상, 위치 정보, 로그 데이터 등 다양한 데이터가 포함됩니다. 따라서 빅데이터는 용량이 매우 커서 데이터를 수집하거나 처리하기 위해서는 빅데이터를 적절히 처리하는 스킬이 필요합니다.
데이터 분석 도구에 대한 기술
대량의 데이터를 다루는 현장에서는 데이터 분석에 특화된 도구가 도입되고 있는 경우도 있습니다. 현장에서 사용하는 도구는 다르지만 사용하는 도구에 익숙하다면 데이터 분석을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.
데이터 분석에 도움이 되는 자격을 취득하고 스킬업
데이터 분석을 수행하는 데 필요한 자격은 없지만 자격 공부를 통해 데이터 분석 지식을 습득하고 자격을 취득하는 것으로 스킬의 증명이 됩니다. 따라서 앞으로 데이터 분석 기술을 배우는 분은 우선 자격 취득을 목표로 하면 좋을 것입니다.
여기에서는 데이터 분석의 스킬 업을 목표로 하는 방향으로 추천 자격을 소개합니다.
통계사·데이터 분석사
통계사·데이터 해석사는, 일반재단법인 실무교육연구소에 의해 인정되는 자격이며, 양쪽 모두 문부 과학성 인정의 통신 강좌를 수료하면 취득이 가능합니다. 통계사의 경우는 현대 통계 실무 강좌, 데이터 해석사의 경우는 다변량 해석 실무 강좌를 각각 수강해, 과제의 제출·합격과 종말 시험의 합격으로, 자격 인정이 됩니다.
모두 데이터를 취급하는 스킬을 판정하는 자격으로, 특히 통계사의 자격을 취득할 수 있는 현대 통계 실무 강좌는 초보자용의 내용이 되고 있습니다. 통계에 관한 기초 지식이나 기술을 익힐 수 있으므로, 「데이터 분석의 학습을 어떻게 진행하면 좋은지 모른다」라고 하는 경우는, 현대 통계 실무 강좌의 학습을 진행하는 것이 추천입니다.
통계 검정
「통계검정」은 일반재단법인 통계질보증추진협회가 실시하는 검정입니다. 통계검정은 통계에 관한 지식과 활용 스킬이 묻혀 4급부터 준1급·1급까지의 5단계로 나뉘어져 있습니다.
4급 시험에서는 데이터나 그래프 등에 관한 기본적인 지식과 활용력, 3급 시험에서는 4급의 내용에 더해 데이터 분석에 중요한 개념이나 친숙한 문제 해결에 활용하는 힘이 묻는다고 한다. , 등급이 오를 때마다 출제 범위가 퍼져 난이도가 올라갑니다.
통계 해석의 기초 지식으로부터 익히고 싶은 분은, 4급으로부터 도전하면 좋을 것입니다.
전술한 통계사·데이터 해석사의 학습을 통해, 데이터 분석의 기초로부터 응용까지를 익힐 수 있으므로, 스킬에 응한 등급으로 자격 취득을 목표로 합니다.
덧붙여 자격을 이력서에 기재하는 경우는 2급 이상부터가 일반적입니다. 비즈니스에의 활용이라는 점에서는, 2급 취득을 목표로 하면 좋을 것입니다.
기본 정보 처리 기술자 시험
「기본정보처리기술자시험」은 독립행정법인정보처리추진기구(IPA)가 제공하는 시험입니다. 기본 정보 처리 기술자 시험은 프로그래머나 시스템 엔지니어의 취득이 많아 통계사 등에 비하면 전문성이 높아집니다.
출제범위는 정보기술을 활용한 전략설립과 제안기술 외에도 SQL이나 프로그래밍 등의 개발기술, 개인정보보호법 등입니다. 빅데이터의 해석에 필요한 시스템 개발 기술을, 종합적으로 익히는 것을 목표로 하는 쪽에 향하고 있는 자격이라고 할 수 있겠지요.
데이터 분석에 관한 지식이나 기술에 더해, 보다 실천적인 활용력의 취득이 목표의 경우에는, 기본 정보 처리 기술자 시험의 학습을 진행하는 것이 추천입니다.
데이터 분석 전문가 “데이터 과학자”란 무엇입니까?
현대에 있어서 비즈니스의 발전에 데이터의 이익 활용은 빠뜨릴 수 없습니다. 동시에 데이터 분석 전문가인 ‘데이터 과학자’도 주목을 받고 있습니다.
여기에서는 데이터 과학자의 개요와 유용한 자격을 소개합니다.
데이터 과학자란?
데이터 분석을 전문으로 하고 싶다면 데이터 과학자를 목표로 하는 것도 수단 중 하나입니다.
데이터 과학은 데이터에 대한 포괄적인 학문입니다. 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해 데이터의 추출·가공, 수집 데이터의 축적·통합, 데이터 분석, 분석 결과에 근거한 새로운 가치를 창조하는 등을 말합니다.
즉, 데이터 과학자는 데이터 과학 지식을 사용하여 데이터를 활용하고 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되는 인력입니다. 데이터 과학과 자신의 지식을 결합하면 데이터 과학자로 취직하지 않아도 마케터 등 다양한 비즈니스에 활용할 수 있습니다.
데이터 과학자에게 유용한 자격
데이터 과학자에게는 보다 정교한 지식이 요구되지만, 반드시 전문 자격이 필요하지는 않습니다.
하지만 자격을 얻으면 얼마나 많은 기술이 있는지 증명할 수 있습니다. 데이터 과학자로 활동할 때 업무 수주에도 도움이 될 것입니다.
· 데이터 과학자에게 추천 자격
데이터 과학자 활동을 위한 추천 자격은 다음과 같습니다.
· 오픈 소스 데이터베이스 기술자 인증 자격 (OSS-DB 기술자 인증 자격)
・오라클 마스터
· 데이터 전문가 시험
・응용 정보 기술자 시험
· Python3 엔지니어 인증 데이터 분석 테스트
모두 앞서 언급한 통계사나 통계 검정보다 고급 전문성이 요구되는 자격입니다. 빅데이터의 해석에 이용하는 AI 개발에 필요한 프로그래밍 지식을 가진 인재는, 어떠한 현장에서도 편리하게 될 것입니다.
데이터 분석에서는 과제 이해와 분석 결과의 활용력이 중요합니다.
데이터 분석에서는 단지 수중에 있는 데이터를 그래프화하거나 정리할 뿐만 아니라, 「왜 데이터 분석이 필요한가」를 올바르게 파악하는 것이 중요합니다.
과제의 배경과 과제 해결에 필요한 데이터가 어떤 것인지를 올바르게 파악하면 해결에 이르는 프로세스를 도출할 수 있습니다.
데이터 분석을 위해 특별히 필요한 전문 자격은 없습니다. 그러나, 데이터 분석의 지식과 기술을 습득하기 위한 수단으로서 자격 취득을 목표로 하면, 효율적이고 체계적으로 데이터 분석의 학습을 진행할 수 있습니다. 스킬 업의 일환으로 데이터 분석과 관련된 자격 취득을 우선 목표로 해 보는 것은 어떻습니까?