2019.09.30

데이터 애널리스트, '역할과 책임, 그리고 연봉은"

Thor Olavsrud | CIO

데이터 애널리스트는 소속 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터를 처리하는 일을 한다. 컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계 등 여러 분야의 기법들을 활용, 데이터를 분석 및 처리해 비즈니스 활동을 설명하고, 예측하고, 성과를 개선할 수 있는 결론을 도출한다. 모든 분석팀에서 핵심적인 역할을 하며, 수학 및 통계 분석에 정통한 제너럴리스트가 많다.
 

ⓒGetty Images Bank


데이터 애널리스트에 대한 수요 증가
기업과 기관의 분석 역량에 대한 관심이 빠른 속도로 급증하면서, 데이터 애널리스트를 찾는 수요가 아주 많다. 지난 4월, IDC는 올해 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 솔루션 매출 규모가 1,891억 달러에 도달할 예정이며, 2022년까지 2자리 수의 성장세를 유지할 것으로 내다봤다.

가트너의 저명한 VP 애널리스트인 리타 살람은 “비즈니스와 기술 변화 속도가 유례없이 빠르다. 특히 분석 분야가 그렇다. 조직은 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 있고, 제품을 포함해 모든 비즈니스 영역에 디지털 프로세스를 추가하고 있다. 그러면서 데이터와 분석이 갈수록 중요해지고 있다”라고 설명했다.

기업은 지난 몇 년간 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능에 초점을 맞췄다. 그러나 컨설팅업체 카루터스 앤 잭슨(Carruthers and Jackson)의 책임자이자, 과거 네트워크 레일(Network Rail)의 최고 데이터 책임자를 지냈고, ‘최고 데이터 책임자의 플레이북(The Chief Data Officer's Playbook)’과 ‘데이터 기반 비즈니스 트랜스포메이션: 파괴와 혁신,경쟁에서 이기는 방법(Data-Driven Business Transformation: How to Disrupt, Innovate and Stay Ahead of the Competition)’이라는 책을 공동 저술한 캐롤라인 카루터스는 중심이 분석으로 다시 이동하고 있다고 주장했다.

카루터스는 “많은 사람이 머신러닝과 AI에 열광하고, 여기에 초점을 맞추면서 분석에 대한 관심이 사라질 뻔했다. 우리는 분석이 조직에 선물한 가치가 어마어마하다는 사실을 잊고 있었다. 그러다 전사적으로 분석을 원동력으로 활용하는 방법으로 다시 초점을 옮기기 시작하고 있다”라고 말했다.

데이터 애널리스트와 데이터 과학자
데이터 애널리스트와 데이터 과학자가 모두 동일한 데이터 분석팀에 소속되어 있을 수 있지만, 둘의 역할은 크게 다르다.

데이터 애널리스트는 조직의 실상, 현재 상태를 설명하려 시도한다. 데이터를 비즈니스에 이용할 수 있는 정보로 해석하는 일을 한다. 데이터 애널리스트는 비즈니스 요구에 부합하도록, 데이터를 수집, 분석, 보고하는 일을 한다. 또 새로운 데이터 소스, 데이터 수집 및 분석, 보고 역량을 개선하는 기법을 찾는 역할도 한다. 반면 데이터 과학자는 장기적인 조사 및 예측에 관여하는 경우가 많다. 데이터 애널리스트의 경우, 보고나 필요에 따른 요청에 대응해 비즈니스 리더들이 전술적인 결정을 내리는 데 도움을 준다.

루커(Looker)의 힐러리 그린-레만 최고 데이터 과학자는 데이터 과학자와 데이터 애널리스트의 차이는 ‘타임스케일(시간적 관점)’로 귀결된다고 말했다. 데이터 애널리스트는 현재 상태를 설명하려 시도하는 반면, 데이터 과학자는 미래 예측과 이해에 초점을 맞춘다. 예를 들어, 데이터 애널리스트는 기업이 고객들의 제품 활용 방식, 효과가 있는 부문, 효과가 없는 부분 등에 대한 이해를 높이는 데 도움을 준다. 데이터 과학자는 여기에 기반을 둔 인사이트를 활용, 새로운 고객 요구를 예측해 반영한 새로운 제품을 고안하도록 도움을 준다.

그린-레만은 “데이터 애널리스트는 경력이 부족한 데이터 과학자거나 경력을 키워 데이터 과학자가 되고 싶어 하는 사람이라고 생각하는 경우가 많다. 사실일 수도 있지만, 진짜 유능한 데이터 애널리스트는 데이터 과학자와 다른 역량을 갖추고 있다”라고 말했다.

데이터 애널리스트의 역할
데이터 애널리스트는 주로 구조화 데이터를 처리하는 일을 한다. 고객과 비즈니스 프로세스, 시장 경제 역학 등과 관련된 데이터에 대한 보고서, 대시보드, 기타 시각화 도구를 매개체로 고위 경영진과 비즈니스 리더의 의사결정에 도움이 되는 통찰을 제공한다. 데이터 애널리스트는 재고, 로지스틱스, 운송 비용, 시장 조사, 이윤, 매출 등 다양한 데이터를 취급한다. 이런 데이터를 활용, 기업의 시장 점유율 예측, 제품 가격 책정, 영업 시기 결정, 운송 비용 최적화 등에 도움을 준다.
 

데이터 애널리스트의 책임
데이터 애널리스트는 기업이 대답을 찾아야 하는 질문들을 이해하려 시도하며, 이런 질문들에 대한 답을 데이터로 찾을 수 있는지를 결정한다. 데이터 수집, 분석, 보고와 관련된 기술적 사항도 이해해야 한다. 트렌드와 패턴을 인식하는 능력도 갖춰야 한다. 워커블(Workable)에 따르면, 데이터 애널리스트의 주요 책임은 다음과 같다.

- 통계 기법을 사용해 데이터를 분석하고, 보고서를 제공
- 데이터베이스 및 데이터 수집 시스템을 개발 및 강화
- 주 소스 및 보조 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터 시스템을 유지관리
- 복잡한 데이터 세트에서 트렌드나 패턴을 파악, 분석, 해석
- 데이터 필터링 및 클리닝
- 경영진과 협력, 비즈니스 우선순위를 정하고, 필요한 정보를 파악
- 새로운 프로세스 개선 기회를 모색하고, 이를 규정

데이터 애널리스트의 연봉
로버트 하프의 2020년 기술 및 IT 직종 연봉 가이드라는 데이터에 따르면, 미국의 데이터 애널리스트/보고서 생성자의 평균 연봉은 다음과 같다(경력에 따라 다를 수 있음).

- 상위 75%: 8만 3,750달러
- 상위 50%: 10만 250달러
- 상위 25%: 11만 8,750달러
- 상위 5%: 14만 2,500달러

구인구직 검색 엔진인 인디드(Indeed)에 따르면, 미국 데이터 애널리스트의 평균 연봉은 6만 5,152달러다. 인디드는 비전통적인 기술 분야에서 일반적으로 가장 많은 보수를 받는 직종이 데이터 애널리스트라고 언급하고 있다.

미국에서 데이터 애널리스트 연봉 높은 5개 지역(현지 생활비 반영)

순위     지역     평균 연봉     현지 생활비 반영해
조정한 연봉 수준
1 텍사스주 샌안토니오 8만 3,017달러 8만 7,666달러
2 아이오와주 디모인 7만 7,983달러 8만 2,272달러
3 미주리주 세인트루이스 6만 9,750달러 7만 5,457달러
4 텍사스주 댈러스 6만 7,625달러 6만 6,999달러
5 조지아주 애틀랜타 6만 5,000달러 6만 6,657달러

데이터 애널리스트의 기술력
인디드 데이터에 따르면, 다음이 데이터 애널리스트에게 가장 많이 요구되는 기술력이다.

1. 머신러닝
2. 스크립팅
3. SQL
4. Stata
5. 마이크로소프트 엑셀
6. 태블로
7. 파이썬
8. R
9. 마이크로소프트 SQL 서버
10. SAS

머신러닝이 가장 상위에 있지만, 인디드는 데이터 애널리스트 구인 공고에 이 기술력이 포함된 비율은 3%에 불과하다고 설명했다. 그린-레만은 머신러닝은 여전히 데이터 과학자의 영역이라고 말했다.

그린-레만은 “내게 데이터 과학은 광범위한 분야며, 관련 직종으로 머신러닝 과학자와 데이터 애널리스트로 분류할 수 있다고 언급하기 시작했다”라고 언급했다.

그린-레만에 따르면, 데이터 과학자를 채용할 때 ‘데이터 과학자, 머신러닝’, 데이터 애널리스트를 채용할 때 ‘데이터 과학자, 분석’이라는 표현을 사용하는 기업들이 증가할 전망이다.

그녀는 “연봉 문제 때문에 이런 식으로 표현하게 되기 시작할 것으로 예상한다. 통상 데이터 애널리스트의 연봉이 매우 낮다. 그러나 분석 일을 하는 사람과 머신러닝 일을 하는 사람의 교육 수준은 비슷해야 한다”라고 설명했다.

데이터 애널리스트는 분석과 수학 역량, SQL 같은 언어 관련 역량에 더해, 커뮤니케이션 역량도 필요하다. 비즈니스 목표를 파악하고 요구사항을 수집하기 위해 비즈니스와 접촉하는 경우가 많기 때문이다.

데이터 애널리스트 일자리 구하기
그린-레만에 따르면, 여러 기술력과 경험이 잘 배합되어 있어야 데이터 애널리스트 일자리를 구할 때 주목을 받을 수 있다. 그렇지만 SQL과 통계 분석 같은 역량은 반드시 있어야 한다.

그린-레만은 “통상 커뮤니케이션 능력이 좋은 사람, 문장력이 좋은 사람을 찾는다. 이력서의 완성도가 높아야 한다. 오탈자가 있어도 안 된다. 애널리스트가 하는 일 중 하나가 보고서 작성이기 때문이다. 또한 단순히 교육을 받거나, 석사 학위를 취득한 것에 그치지 않고 일정한 경험을 쌓은 사람들을 선호한다. 인턴이라도 실무 경험이 있는 사람들을 선호한다”라고 말했다.

또 분석 관련 프로젝트에 참여한 경험을 하나 이상 자세히 설명한 이력서를 찾는다고 덧붙였다.

그녀는 “이력서에 통계나 숫자가 나와 있는 것을 좋아한다. 가치 증명과 KPI를 기반으로 사고를 하는 사람이라는 의미이기 때문이다. 그러나 모든 사람이 이를 지켜 일자리를 구하는 것은 아니다. 엄격히 적용되는 요구사항이 아니라는 의미이다”라고 말했다.

데이터 애널리스트 교육 및 트레이닝
데이터 애널리스트에게 교육 면에서 반드시 필요한 조건은 없다. 그러나 대부분의 데이터 애널리스트는 수학과 경제학, 컴퓨터 과학, 정보 관리, 통계 분야의 학사 학위 이상을 보유하고 있다. 코딩 부트캠프 교육도 도움이 될 수 있다. 또 인턴십은 많은 기업이 중시하는 경험 및 경력 증명에 도움을 준다.

데이터 애널리스트 자격증
데이터 분석 기술은 수요가 많고 상대적으로 드물다. 적절한 경험과 기술을 갖춘 개인은 높은 급여를 요구할 수 있다. 적절한 빅데이터 자격증/인증 및 비즈니스 인텔리전스 자격증/인증이 도움이 될 수 있다.

널리 사용되는 자격증/인증은 다음과 같다.

- 데이터 과학의 전문 성과 인증
- 공인 분석 전문가
- 클라우데라 인증 어쏘시에이트(CCA) 데이터 애널리스트
- EMC 입증 전문가 데이터 과학자 어소시에이트(EMCDSA)
- MCSE : 데이터 관리 및 분석
- MCSE(Microsoft Certified Solutions Expert) : 데이터 관리 및 분석

기타 다른 데이터 애널리스트 직종 
데이터 애널리스트는 확장되는 분석 분야에서 하나의 직책이다. 페이스케일의 데이터에 따르면 가장 인기 있는 직종별 평균 급여는 다음과 같다.

- 분석 관리자 : 9만 4,068달러
- 비즈니스 인텔리전스 분석가 : 6만 7,369달러
- 데이터 아키텍트 : 11만 5,002달러
- 데이터 엔지니어 : 9만 1,642달러
- 데이터 관리자 : 6만 1,134달러
- 데이터 과학자 : 9만 6,073달러
- 데이터베이스 관리자(DBA) : 7만 2,816달러
- 데이터베이스 개발자 : 7만 4,650달러
- 리서치 애널리스트 : 5만 4,665달러
- 연구 과학자 : 7만 8,591달러
- 통계학자 : 7만 1,374달러
ciokr@idg.co.kr
 


2019.09.30

데이터 애널리스트, '역할과 책임, 그리고 연봉은"

Thor Olavsrud | CIO

데이터 애널리스트는 소속 조직이 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터를 처리하는 일을 한다. 컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계 등 여러 분야의 기법들을 활용, 데이터를 분석 및 처리해 비즈니스 활동을 설명하고, 예측하고, 성과를 개선할 수 있는 결론을 도출한다. 모든 분석팀에서 핵심적인 역할을 하며, 수학 및 통계 분석에 정통한 제너럴리스트가 많다.
 

ⓒGetty Images Bank


데이터 애널리스트에 대한 수요 증가
기업과 기관의 분석 역량에 대한 관심이 빠른 속도로 급증하면서, 데이터 애널리스트를 찾는 수요가 아주 많다. 지난 4월, IDC는 올해 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스 솔루션 매출 규모가 1,891억 달러에 도달할 예정이며, 2022년까지 2자리 수의 성장세를 유지할 것으로 내다봤다.

가트너의 저명한 VP 애널리스트인 리타 살람은 “비즈니스와 기술 변화 속도가 유례없이 빠르다. 특히 분석 분야가 그렇다. 조직은 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 있고, 제품을 포함해 모든 비즈니스 영역에 디지털 프로세스를 추가하고 있다. 그러면서 데이터와 분석이 갈수록 중요해지고 있다”라고 설명했다.

기업은 지난 몇 년간 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능에 초점을 맞췄다. 그러나 컨설팅업체 카루터스 앤 잭슨(Carruthers and Jackson)의 책임자이자, 과거 네트워크 레일(Network Rail)의 최고 데이터 책임자를 지냈고, ‘최고 데이터 책임자의 플레이북(The Chief Data Officer's Playbook)’과 ‘데이터 기반 비즈니스 트랜스포메이션: 파괴와 혁신,경쟁에서 이기는 방법(Data-Driven Business Transformation: How to Disrupt, Innovate and Stay Ahead of the Competition)’이라는 책을 공동 저술한 캐롤라인 카루터스는 중심이 분석으로 다시 이동하고 있다고 주장했다.

카루터스는 “많은 사람이 머신러닝과 AI에 열광하고, 여기에 초점을 맞추면서 분석에 대한 관심이 사라질 뻔했다. 우리는 분석이 조직에 선물한 가치가 어마어마하다는 사실을 잊고 있었다. 그러다 전사적으로 분석을 원동력으로 활용하는 방법으로 다시 초점을 옮기기 시작하고 있다”라고 말했다.

데이터 애널리스트와 데이터 과학자
데이터 애널리스트와 데이터 과학자가 모두 동일한 데이터 분석팀에 소속되어 있을 수 있지만, 둘의 역할은 크게 다르다.

데이터 애널리스트는 조직의 실상, 현재 상태를 설명하려 시도한다. 데이터를 비즈니스에 이용할 수 있는 정보로 해석하는 일을 한다. 데이터 애널리스트는 비즈니스 요구에 부합하도록, 데이터를 수집, 분석, 보고하는 일을 한다. 또 새로운 데이터 소스, 데이터 수집 및 분석, 보고 역량을 개선하는 기법을 찾는 역할도 한다. 반면 데이터 과학자는 장기적인 조사 및 예측에 관여하는 경우가 많다. 데이터 애널리스트의 경우, 보고나 필요에 따른 요청에 대응해 비즈니스 리더들이 전술적인 결정을 내리는 데 도움을 준다.

루커(Looker)의 힐러리 그린-레만 최고 데이터 과학자는 데이터 과학자와 데이터 애널리스트의 차이는 ‘타임스케일(시간적 관점)’로 귀결된다고 말했다. 데이터 애널리스트는 현재 상태를 설명하려 시도하는 반면, 데이터 과학자는 미래 예측과 이해에 초점을 맞춘다. 예를 들어, 데이터 애널리스트는 기업이 고객들의 제품 활용 방식, 효과가 있는 부문, 효과가 없는 부분 등에 대한 이해를 높이는 데 도움을 준다. 데이터 과학자는 여기에 기반을 둔 인사이트를 활용, 새로운 고객 요구를 예측해 반영한 새로운 제품을 고안하도록 도움을 준다.

그린-레만은 “데이터 애널리스트는 경력이 부족한 데이터 과학자거나 경력을 키워 데이터 과학자가 되고 싶어 하는 사람이라고 생각하는 경우가 많다. 사실일 수도 있지만, 진짜 유능한 데이터 애널리스트는 데이터 과학자와 다른 역량을 갖추고 있다”라고 말했다.

데이터 애널리스트의 역할
데이터 애널리스트는 주로 구조화 데이터를 처리하는 일을 한다. 고객과 비즈니스 프로세스, 시장 경제 역학 등과 관련된 데이터에 대한 보고서, 대시보드, 기타 시각화 도구를 매개체로 고위 경영진과 비즈니스 리더의 의사결정에 도움이 되는 통찰을 제공한다. 데이터 애널리스트는 재고, 로지스틱스, 운송 비용, 시장 조사, 이윤, 매출 등 다양한 데이터를 취급한다. 이런 데이터를 활용, 기업의 시장 점유율 예측, 제품 가격 책정, 영업 시기 결정, 운송 비용 최적화 등에 도움을 준다.
 

데이터 애널리스트의 책임
데이터 애널리스트는 기업이 대답을 찾아야 하는 질문들을 이해하려 시도하며, 이런 질문들에 대한 답을 데이터로 찾을 수 있는지를 결정한다. 데이터 수집, 분석, 보고와 관련된 기술적 사항도 이해해야 한다. 트렌드와 패턴을 인식하는 능력도 갖춰야 한다. 워커블(Workable)에 따르면, 데이터 애널리스트의 주요 책임은 다음과 같다.

- 통계 기법을 사용해 데이터를 분석하고, 보고서를 제공
- 데이터베이스 및 데이터 수집 시스템을 개발 및 강화
- 주 소스 및 보조 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터 시스템을 유지관리
- 복잡한 데이터 세트에서 트렌드나 패턴을 파악, 분석, 해석
- 데이터 필터링 및 클리닝
- 경영진과 협력, 비즈니스 우선순위를 정하고, 필요한 정보를 파악
- 새로운 프로세스 개선 기회를 모색하고, 이를 규정

데이터 애널리스트의 연봉
로버트 하프의 2020년 기술 및 IT 직종 연봉 가이드라는 데이터에 따르면, 미국의 데이터 애널리스트/보고서 생성자의 평균 연봉은 다음과 같다(경력에 따라 다를 수 있음).

- 상위 75%: 8만 3,750달러
- 상위 50%: 10만 250달러
- 상위 25%: 11만 8,750달러
- 상위 5%: 14만 2,500달러

구인구직 검색 엔진인 인디드(Indeed)에 따르면, 미국 데이터 애널리스트의 평균 연봉은 6만 5,152달러다. 인디드는 비전통적인 기술 분야에서 일반적으로 가장 많은 보수를 받는 직종이 데이터 애널리스트라고 언급하고 있다.

미국에서 데이터 애널리스트 연봉 높은 5개 지역(현지 생활비 반영)

순위     지역     평균 연봉     현지 생활비 반영해
조정한 연봉 수준
1 텍사스주 샌안토니오 8만 3,017달러 8만 7,666달러
2 아이오와주 디모인 7만 7,983달러 8만 2,272달러
3 미주리주 세인트루이스 6만 9,750달러 7만 5,457달러
4 텍사스주 댈러스 6만 7,625달러 6만 6,999달러
5 조지아주 애틀랜타 6만 5,000달러 6만 6,657달러

데이터 애널리스트의 기술력
인디드 데이터에 따르면, 다음이 데이터 애널리스트에게 가장 많이 요구되는 기술력이다.

1. 머신러닝
2. 스크립팅
3. SQL
4. Stata
5. 마이크로소프트 엑셀
6. 태블로
7. 파이썬
8. R
9. 마이크로소프트 SQL 서버
10. SAS

머신러닝이 가장 상위에 있지만, 인디드는 데이터 애널리스트 구인 공고에 이 기술력이 포함된 비율은 3%에 불과하다고 설명했다. 그린-레만은 머신러닝은 여전히 데이터 과학자의 영역이라고 말했다.

그린-레만은 “내게 데이터 과학은 광범위한 분야며, 관련 직종으로 머신러닝 과학자와 데이터 애널리스트로 분류할 수 있다고 언급하기 시작했다”라고 언급했다.

그린-레만에 따르면, 데이터 과학자를 채용할 때 ‘데이터 과학자, 머신러닝’, 데이터 애널리스트를 채용할 때 ‘데이터 과학자, 분석’이라는 표현을 사용하는 기업들이 증가할 전망이다.

그녀는 “연봉 문제 때문에 이런 식으로 표현하게 되기 시작할 것으로 예상한다. 통상 데이터 애널리스트의 연봉이 매우 낮다. 그러나 분석 일을 하는 사람과 머신러닝 일을 하는 사람의 교육 수준은 비슷해야 한다”라고 설명했다.

데이터 애널리스트는 분석과 수학 역량, SQL 같은 언어 관련 역량에 더해, 커뮤니케이션 역량도 필요하다. 비즈니스 목표를 파악하고 요구사항을 수집하기 위해 비즈니스와 접촉하는 경우가 많기 때문이다.

데이터 애널리스트 일자리 구하기
그린-레만에 따르면, 여러 기술력과 경험이 잘 배합되어 있어야 데이터 애널리스트 일자리를 구할 때 주목을 받을 수 있다. 그렇지만 SQL과 통계 분석 같은 역량은 반드시 있어야 한다.

그린-레만은 “통상 커뮤니케이션 능력이 좋은 사람, 문장력이 좋은 사람을 찾는다. 이력서의 완성도가 높아야 한다. 오탈자가 있어도 안 된다. 애널리스트가 하는 일 중 하나가 보고서 작성이기 때문이다. 또한 단순히 교육을 받거나, 석사 학위를 취득한 것에 그치지 않고 일정한 경험을 쌓은 사람들을 선호한다. 인턴이라도 실무 경험이 있는 사람들을 선호한다”라고 말했다.

또 분석 관련 프로젝트에 참여한 경험을 하나 이상 자세히 설명한 이력서를 찾는다고 덧붙였다.

그녀는 “이력서에 통계나 숫자가 나와 있는 것을 좋아한다. 가치 증명과 KPI를 기반으로 사고를 하는 사람이라는 의미이기 때문이다. 그러나 모든 사람이 이를 지켜 일자리를 구하는 것은 아니다. 엄격히 적용되는 요구사항이 아니라는 의미이다”라고 말했다.

데이터 애널리스트 교육 및 트레이닝
데이터 애널리스트에게 교육 면에서 반드시 필요한 조건은 없다. 그러나 대부분의 데이터 애널리스트는 수학과 경제학, 컴퓨터 과학, 정보 관리, 통계 분야의 학사 학위 이상을 보유하고 있다. 코딩 부트캠프 교육도 도움이 될 수 있다. 또 인턴십은 많은 기업이 중시하는 경험 및 경력 증명에 도움을 준다.

데이터 애널리스트 자격증
데이터 분석 기술은 수요가 많고 상대적으로 드물다. 적절한 경험과 기술을 갖춘 개인은 높은 급여를 요구할 수 있다. 적절한 빅데이터 자격증/인증 및 비즈니스 인텔리전스 자격증/인증이 도움이 될 수 있다.

널리 사용되는 자격증/인증은 다음과 같다.

- 데이터 과학의 전문 성과 인증
- 공인 분석 전문가
- 클라우데라 인증 어쏘시에이트(CCA) 데이터 애널리스트
- EMC 입증 전문가 데이터 과학자 어소시에이트(EMCDSA)
- MCSE : 데이터 관리 및 분석
- MCSE(Microsoft Certified Solutions Expert) : 데이터 관리 및 분석

기타 다른 데이터 애널리스트 직종 
데이터 애널리스트는 확장되는 분석 분야에서 하나의 직책이다. 페이스케일의 데이터에 따르면 가장 인기 있는 직종별 평균 급여는 다음과 같다.

- 분석 관리자 : 9만 4,068달러
- 비즈니스 인텔리전스 분석가 : 6만 7,369달러
- 데이터 아키텍트 : 11만 5,002달러
- 데이터 엔지니어 : 9만 1,642달러
- 데이터 관리자 : 6만 1,134달러
- 데이터 과학자 : 9만 6,073달러
- 데이터베이스 관리자(DBA) : 7만 2,816달러
- 데이터베이스 개발자 : 7만 4,650달러
- 리서치 애널리스트 : 5만 4,665달러
- 연구 과학자 : 7만 8,591달러
- 통계학자 : 7만 1,374달러
ciokr@idg.co.kr
 


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