데이터 분석가의 일하는 방식이 최근 AI 기술 덕분에 크게 바뀌었습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)이라는 AI 기술이 데이터 분석가의 일을 더 쉽고 효율적으로 만들어주고 있습니다. 이러한 AI 덕분에 데이터 분석가들은 반복적인 일은 컴퓨터에 맡기고, 더 깊이 있는 분석 작업에 집중할 수 있게 되었습니다. 특히 데이터 정리, 패턴 찾기, 보고서 작성 같은 일에서 LLM이 큰 도움이 되고 있습니다.
Data Analyst(DA, 데이터 분석가)
데이터 분석가(DA, Data Analyst)는 데이터를 분석하여 이해하기 쉬운 형태로 보고서나 시각화 자료를 만드는 직업입니다. 기업이나 정부기관, 연구소 등에서 필요한 데이터를 수집, 정리, 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하고 이를 바탕으로 비즈니스 의사결정을 지원하는 역할을 합니다.
AI의 발전, LLM의 발전으로 데이터 노가다가 편해졌다
최근 LLM(Large Language Model)의 발전으로 데이터 분석가의 업무 환경이 크게 변화했습니다. LLM은 방대한 비정형 데이터를 효율적으로 처리하고, 자연어를 이해하며, 다양한 데이터 소스에서 의미 있는 인사이트를 도출합니다. 이러한 AI 기술 덕분에 데이터 분석가는 반복 작업을 자동화하고 심층 분석에 집중할 수 있어 업무 생산성이 향상되었습니다. 특히 데이터 전처리, 패턴 인식, 보고서 작성 분야에서 LLM의 활용이 두드러집니다.
데이터 분석가의 주요 업무
1. 데이터 수집 및 정제
다양한 데이터베이스, API, 웹 크롤링, 외부 파일 시스템 등 여러 출처로부터 원시 데이터를 체계적으로 수집하고, 중복된 데이터를 제거하며, 결측치를 처리하고, 이상치를 식별하여 제거하는 등 데이터 클렌징 작업을 수행합니다. 또한 데이터의 형식을 표준화하고, 필요한 변수를 생성하거나 변환하는 등 분석에 최적화된 형태로 데이터를 가공하고 정제하는 업무를 담당합니다.
데이터 탐색 및 시각화
데이터의 숨겨진 패턴, 의미 있는 상관관계, 시계열 추세를 심층적으로 파악하기 위해 고급 통계분석 기법과 예측 모델링, 그리고 직관적인 데이터 시각화 도구를 종합적으로 활용하여 데이터를 체계적으로 탐색하고 분석하는 업무
문제 정의 및 가설 수립
분석 목적을 명확히 하고, 비즈니스 맥락에 맞는 구체적인 가설을 수립하여 데이터를 통해 검증합니다. 이 과정에서 통계적 유의성을 고려하고 다양한 각도에서 데이터를 분석하여 실질적인 인사이트를 도출합니다. 또한 도출된 인사이트의 실현 가능성과 비즈니스 임팩트를 평가하여 실용적인 제안을 만듭니다.
데이터 기반 인사이트 도출
데이터 분석 결과를 바탕으로 의미 있는 통찰을 도출하고, 이를 비즈니스 문제 해결과 전략적 의사결정에 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 기반의 객관적인 근거를 제시하여 조직의 효율적인 의사결정 프로세스를 촉진하고, 분석된 인사이트를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 역할을 수행합니다.
프로젝트 관리 및 커뮤니케이션
단순히 데이터 분석만 하는 것이 아닌 데이터 분석 결과를 임원진에게 보고할 수 있는 커뮤니케이션 능력이 필요. 특히 분석 프로젝트의 특성상 결과를 다양한 이해관계자에게 효과적으로 전달하기 위해 쉬운 설명과 핵심을 말하는 능력이 필요
데이터 분석가가 되기 위한 방법
데이터 분석가가 되기 위해서는 BI(Business Intelligence)와 ST(Statistic, 통계학), DB(Database) 3가지 기술 습득과 경험이 있어야 합니다. BI를 통해 데이터 분석 기법과 시각화 기법을 배우고, ST 통계학을 통해 데이터 분석과 데이터 검증 능력을 키우고, DB와 컴퓨터 공학을 통해 데이터를 내가 원하는데로 다루는 스킬이 필요합니다.
여기서 추가적으로 경영학이나 마케팅처럼 데이터를 통한 인사이트를 도출하는 목적, 사용성을 이해하는 인재가 된다면 높은 연봉을 받을 가능성이 매우 높아집니다.
초급 분석가 시절에는 데이터 전처리 Part나 시각화 Part처럼 세분화된 파트의 일만하지만 경험이 쌓일수록 가설과 검증, 인사이트 도출쪽으로 분석 기획을 하는 방향으로 커리어 업이 진행되는데요. 다양한 데이터를 경험할수록 데이터를 통해 인사이트를 발견하고싶은 회사에서 찾을 가능성이 높습니다.
교육 및 학습
- 대학에서 통계학, 수학, 컴퓨터 과학, 경영학 등 관련 전공을 이수
- 데이터 분석, 기계학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 강좌를 수강
- SQL, Python, R 등 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 언어 학습
- Tableau, Power BI 등 데이터 시각화 도구 활용법 습득
실무 경험 쌓기
- 인턴십, 프리랜서 프로젝트 등을 통해 데이터 분석 실무 경험 쌓기
- 데이터 분석 관련 포트폴리오 구축하기
- 데이터 분석 관련 자격증 취득하기 (ex. SAS 인증, MCDST 등)
취업 준비
- 기업에서 선호하는 데이터 분석 관련 스킬 및 경험 준비
- 채용 공고 확인 및 이력서, 면접 준비
- 관련 커뮤니티 활동, 온라인 포트폴리오 구축 등으로 네트워크 형성
지속적인 역량 개발
- 최신 데이터 분석 기술 및 도구 학습
- 관련 세미나, 컨퍼런스 참석으로 업계 동향 파악
- 자기 주도적인 학습과 실험을 통해 전문성 향상
AI시대의 데이터 분석가의 역할
데이터 분석가는 정형 및 비정형 데이터에서 인사이트를 도출하는 것을 목표로 하는 직업입니다. 특히 LLM 등 AI 기술의 발전으로 비정형 데이터 분석 분야에서 더욱 중요한 역할을 수행하게 되었습니다.
대표적으로 AI 시스템의 답변을 분석하여 비정상적인 활동을 추적하고, 오류가 발생하는 특정 패턴을 식별하는 업무가 있습니다. 2025년 현재 이러한 역할을 "AI 윤리 전문가"라고 부르기도 합니다.
또한 기업들은 오픈소스 LLM을 활용할 때 사내 데이터 학습을 위한 데이터 가공과 프롬프팅을 통한 데이터 확장 작업이 필요한데, 데이터 분석가들이 이러한 데이터 전처리 스킬을 바탕으로 AI 엔지니어 역할도 수행합니다.
요약하면, AI 시대의 데이터 분석가는 기존의 데이터 분석을 넘어 AI 모델 개발, 윤리적 AI 구현, 데이터-AI 융합 등 더욱 다양한 역할을 수행하게 됩니다.
맺음말
데이터 분석가(DA, Data Analyst)는 빅데이터 시대(2010년 중후반~현재)부터 높은 수요와 관심을 받아온 직업입니다. AI 시대에도 모든 AI가 데이터를 기반으로 하기 때문에 DA의 핵심적인 역할은 유지됩니다. 다만 2025년 현재 GenAI와 LLM을 중심으로 AI가 발전하면서, 비정형 데이터 분석으로 직무 영역이 확장되고 있습니다.
따라서 정형 데이터보다는 비정형 데이터 분석 역량과 경험을 쌓는 것이 취업에 유리하며, 특히 LLM 결과물의 정확성과 오차를 측정하는 프로젝트 경험이 큰 도움이 될 것입니다.
지금까지의 경험을 보면, AI 개발 단계 이후에는 항상 검증 단계가 뒤따랐습니다. 2023년 말부터 2024년까지가 LLM 활용과 개발에 집중했던 시기였다면, 2025년은 검증이 중요한 시기가 될 것입니다.
