데이터 분석에 특화된 전문직으로 데이터 과학자와 데이터 분석가와 같은 직종이 있습니다. 이 두 직종은 업무 내용이 비슷하고 혼동해 버리는 분도 많을 것입니다.

이 기사에서는 데이터 과학자와 데이터 분석가의 직종과 업무 내용의 차이에 대해 설명합니다.

데이터 과학자란?

데이터 과학자는 데이터 분석을 수행하는 전문 직업입니다. 데이터 분석가 등 데이터를 다루는 다른 직종과 혼동되기 쉽지만, 각 부처의 자료에서는 주로 데이터 과학자라는 용어를 사용하고 있습니다.

데이터 과학자는 데이터 분석 전문가입니다.

데이터 과학자는 데이터 수집에서 분석, 데이터 기반 비즈니스 개선에 대한 제안 등 광범위한 영역에서 전문 지식과 기술이 필요한 데이터 전문가입니다. 복잡한 데이터에서 의미있는 통찰력을 끌어내는 기술이 필요합니다.

일반사단법인 데이터 과학자 협회에서는 데이터 과학자를 데이터 과학 역량, 데이터 엔지니어링 역량 및 비즈니스 역량의 세 가지 기술을 결합한 인재로 정의합니다.

즉, 데이터 과학자는 수집한 데이터의 분석 결과에서 비즈니스 과제에 직결되는 정보를 찾아 솔루션을 제공하는 전문가라고 할 수 있습니다. 종래에는 통계학을 구사한 분석 수법이 일반적이었지만, 현재는 대규모 데이터를 취급하고, 기계 학습이나 심층 학습 등의 첨단 기술을 구사하는 것도 많아졌습니다. 이러한 기술을 활용하여 데이터를 다루는 전문가를 데이터 과학자라고 부를 수도 있습니다.

데이터 과학자는 각 부처의 자료에 등장하는 용어입니다.

데이터 과학자라는 이름은 일반적으로 널리 사용되며 많은 공공 자료 및 지침에서도 사용됩니다.

예를 들어 경제산업성과 정보처리 추진기구(IPA)는 DX(디지털 트랜스포메이션)를 추진하는 인재육성을 위해 ‘디지털 스킬 표준’이라는 지침으로 정리하고 있습니다. 이 지침은 데이터 수집 및 분석 메커니즘의 설계부터 구현 및 운영까지 담당하는 인재로서 데이터 과학자의 역할을 결정합니다.

또, 총무성이 공개하고 있는 정보통신 백서나, 후생노동성이 운영하는 직업 정보 제공 사이트 「jobtag」에 있어서도, 데이터 사이언티스트라는 명칭이 등장합니다. 이것은 데이터 분석이라는 전문 분야의 중요성과 데이터 과학자 수요의 증가를 보여줍니다. 데이터가 비즈니스와 사회의 발전에 중요한 요소가 되고 있는 현대에 있어서, 데이터 사이언티스트는 점점 그 가치를 높여가고 있다고 생각됩니다.

데이터 분석가란 무엇입니까?

데이터 분석가라는 직종도 데이터 분석을 주요 업무로 하지만 데이터 과학자와는 미묘하게 차이가 있습니다. 그러나 명확한 정의는 없으며 기업이나 사람에 따라 인식이 다르므로 주의하십시오.

데이터 분석가는 데이터 분석 및 시각화를 전문으로 하는 직종

데이터 분석가는 기업의 비즈니스 전략과 의사 결정을 지원하기 위해 방대한 데이터에서 중요한 정보를 추출, 분석 및 해석하는 전문직입니다. 주로 통계적 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 바탕으로 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 통찰력을 제공합니다. 데이터 분석가로 활약하려면 비즈니스 관점에서 데이터를 해석하고 분석 결과를 실제 업무에 활용할 수 있는 기술이 필요합니다.

데이터 분석가의 업무 범위는 데이터 수집, 처리, 분석, 분석 결과의 시각화, 분석 결과를 이해관계자에게 전달하는 것까지 다양합니다. 또한 기계 학습이나 심층 학습을 이용한 보다 고도의 분석을 실시하는 직종은 데이터 과학자나 AI 엔지니어라고 불리며 구별하고 있는 경우도 있습니다.

데이터 과학자와 혼동되기 쉬운

데이터 과학자와 마찬가지로 데이터 분석가는 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제 해결에 기여하는 직업입니다. 그러나 데이터 분석가의 업무 범위 인식은 기업마다 다르므로 데이터 과학자와 혼동 될 수 있습니다. 특히, 인재 모집의 기재나 채용 면접시에는 주의해 주세요. 기업이 구체적으로 무엇을 기대하고 있는지, 요구되는 스킬셋에 대해 사전에 인식을 마련해 두는 것이 중요합니다.

덧붙여 경제산업성과 IPA가 정하는 디지털 스킬 표준, 총무성의 정보통신백서, 후생노동성의 jobtag의 어느쪽에도, 데이터 애널리스트라는 말은 명기되어 있지 않습니다. 데이터 분석에 관한 전문직을 가리키는 용어로서, 데이터 과학자라고 부르는 방법이 일반적으로 되어 있다고 할 수 있습니다.

그러나 각 기업에서는 비즈니스의 성격이나 목표에 따라 데이터 과학자나 데이터 분석가 등의 전문직을 배치하고 있는 것이 현재입니다. 둘 다 기업이 보유한 데이터 자산을 비즈니스 성장에 연결하는 중요한 역할을 수행합니다.

데이터 과학자와 데이터 분석가의 업무 내용 차이

데이터 과학자와 데이터 분석가의 업무 내용의 차이점을 설명합니다. 각 직종에 대해 일반론을 설명하지만, 기업에 따라 업무 범위가 다를 수 있다는 점에 유의하십시오.

데이터 과학자 업무

데이터 과학자는 대량의 데이터에서 정보를 추출하고 기계 학습 모델을 활용하면서 기업의 과제 해결을 위해 노력합니다. 데이터 분석가와 비교하여 보다 복잡한 데이터 분석 및 기계 학습 모델 개발 등에 종사하는 경우가 많습니다. 그러나 데이터의 수집과 정리, 데이터 클렌징 등의 전처리 작업이나 분석 결과를 바탕으로 한 아웃풋의 제출도 빠뜨릴 수 없는 업무입니다.

통계적 분석뿐만 아니라 기계 학습과 심층 학습 기술, 심지어 데이터 분석 알고리즘의 개발을 포함하여 광범위한 기술을 습득해야합니다. 업무에 있어서는 설계한 기계 학습이나 심층 학습의 모델을 이용해 대량의 데이터로부터 패턴을 찾아 비즈니스 과제에 대한 해결책이나 통찰을 도출합니다.

최근에는 비즈니스에서 빅데이터를 다루는 기회가 늘어나기 때문에 통계적 기법을 이용한 분석만으로는 엄격해지고 머신러닝이 이용되게 되었습니다. 그 때문에, 기계 학습이나 심층 학습 등의 AI 기술을 활용하는 스킬이 한층 더 요구되는 경향이 있습니다.

데이터 분석가 업무

데이터 분석가는 주로 통계적 기법을 사용하여 데이터에서 유용한 정보를 도출합니다. 그리고 데이터에서 추출한 정보를 바탕으로 구체적인 제안을 실시하여 비즈니스 의사 결정에 기여합니다. 또한 분석 결과를 상사나 고객과 공유하기 위해 표와 그래프로 가시성을 높이고 데이터 분석 결과에 대한 보고서를 작성하는 것도 업무의 일부입니다.

또한 데이터 분석을 통해 기업의 경영 과제를 발견하고 시책을 제안하는 컨설팅에 가까운 업무도 담당할 수도 있습니다. 비즈니스 의사 결정과 관련하여 전략적 조언을 제공하기 위해 데이터 분석 기술 외에도 경영 및 마케팅에 대한 지식이 있습니다.

데이터 과학자와 데이터 분석가 이외의 데이터 분석 관계 직업

데이터 분석과 관련된 직종은 그 밖에도 있으며, 각각은 독자적인 명칭으로 불리고 있습니다. 이러한 직종은 데이터 이용과 관련된 특정 업무 영역에 특화된 엔지니어를 말합니다.

데이터 엔지니어

데이터 분석을 적절하게 수행하려면 데이터 수집, 구성 및 활용에 적합한 환경을 구축하고 운영하는 것이 필수적입니다. 이러한 역할을 담당하는 것이 데이터 엔지니어라고 불리는 직종입니다. 시스템 엔지니어나 인프라 엔지니어라는 직종도 이 데이터 엔지니어와 가까운 존재라고 할 수 있습니다. 데이터 엔지니어의 업무에는 대량의 데이터에서 누락 데이터를 보완하거나 표기의 흔들림을 수정하는 등의 작업도 포함됩니다.

최근, IoT의 보급에 의해 데이터량이 급증하고, 네트워크가 요구되는 통신 용량도 크게 증가하고 있습니다. 게다가 이전에는 온프레미스 환경 구축이 주류였지만 최근에는 클라우드 서비스의 활용이 진행되고 있습니다. 시대의 변화와 함께 IT환경도 변화하고 있어 그에 맞춘 스킬을 익혀야 합니다.

AI 엔지니어

AI 엔지니어는 기계 학습, 심층 학습, 강화 학습 등 AI(인공 지능)와 관련된 다양한 기술에 익숙하고 이러한 기술을 활용한 프로젝트에 종사하는 엔지니어입니다.

DX(디지털 트랜스포메이션)의 진전에 따라, 최근 AI를 활용한 서비스가 늘고 있습니다. 구체적으로는, 자연언어 처리를 이용한 AI 채팅봇, 화상·영상 처리에 의한 얼굴 인증 시스템, 자동차의 자동 운전 등이 있어, 다양한 업계에서 활용되게 되었습니다.

AI 엔지니어의 주요 업무는 비즈니스 과제에 대한 데이터를 바탕으로 AI 모델 설계, 평가, 서비스 구현 등입니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 그 결과 AI와 관련된 논문의 발표 건수도 증가하고 있습니다. AI 엔지니어에게는 매일 계속 발전하는 최신 기술을 잡아 자신의 기술과 지식을 지속적으로 업데이트하는 것도 중요한 역할입니다.

BI 엔지니어

BI 엔지니어는 수집한 빅데이터를 분석하고 그 결과를 시각적으로 표현하여 비즈니스 의사결정을 지원하기 위한 BI(Business Intelligence) 툴과 BI 시스템을 설계 및 개발하는 엔지니어입니다.

BI 엔지니어의 주요 업무 내용은 BI 도구의 GUI 개발 및 시스템 구현입니다. 누구에게나 알기 쉬운 설계로 함으로써 비즈니스 툴로서의 편의성을 높이는 것이 요구됩니다. 또한 DWH(Data Ware House)라는 분석에 특화된 데이터베이스 구축과 DWH를 내보내는 프로세스인 ETL 개발, 분석 데이터 작성 등도 중요한 업무입니다.

데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이는 업무 범위

데이터 과학자와 데이터 분석가는 업무 내용이 비슷하기 때문에 혼동되기 쉽지만 최근에는 데이터 과학자라는 명칭이 일반적입니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 분석 업무 전반에 종사하는 직종이지만, 특히 AI 기술을 활용하여 데이터 분석을 실시하는 엔지니어를 가리키는 경우도 있습니다. 한편, 데이터 분석가는 통계 분석을 이용하여 데이터의 의미를 찾아 비즈니스에 대한 제안을 하는 직종입니다.

그 외에도 데이터 엔지니어, AI 엔지니어, BI 엔지니어 등 데이터 분석과 관련된 직종이 많이 존재합니다. 기업에 따라 업무 내용의 정의가 다를 수 있으므로 취업이나 전직 시에는 각 직종의 업무 범위를 확인해 둡시다.