데이터분석의 개인적, 기술적 측면 이란?

개인적인 측면:

• 소통과 협력: 분석 결과를 다른 사람들에게 이해하기 쉽게 전달하고, 그들의 의견을 경청하여 분석에 반영하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 공감 능력: 데이터 뒤에 숨겨진 사람들의 이야기와 문제 상황을 이해하는 데 도움을 주어, 더욱 효과적인 분석을 가능하게 합니다.
• 예시 : 
  
  1. 분석 결과를 이해하기 쉽게 설명하는 데이터 분석가: 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉬운 용어와 시각 자료를 사용하여 마케팅 팀에 설명하고, 캠페인 개선 방안을 제시합니다.
     이때 데이터 분석가는 마케팅 팀의 의견을 경청하고, 그들의 요구를 반영하여 분석 결과를 더욱 효과적으로 전달합니다.
  2. 고객 만족도 향상을 위해 노력하는 데이터 과학자: 고객 설문 조사 데이터를 분석하여 고객 불만의 근본 원인을 파악하고, 고객 서비스 개선을 위한 구체적인 방안을 제시합니다.
     이때 데이터 과학자는 단순히 데이터 분석 결과만 제시하는 것이 아니라, 고객의 입장에서 공감하고 문제 해결을 위해 노력하는 모습을 보여줍니다.

기술적인 측면:

• 데이터 분석 및 해석: 수집된 데이터를 분석하고 해석하여 의미 있는 결과를 도출하는 데 필수적인 역할을 합니다.
• 시각화 도구 활용: 분석 결과를 차트나 그래프 등으로 시각화하여 다른 사람들이 이해하기 쉽게 전달하는 데 도움을 줍니다.
• 예시 :
  
  1. 웹사이트 트래픽 분석: 웹사이트 분석 도구(예: Google Analytics)를 사용하여 방문자 수, 페이지 조회수, 이탈률 등의 데이터를 수집하고 분석하여 웹사이트 성능을 평가하고 개선하는 웹 개발자.
     이때 웹 개발자는 데이터 분석 기술을 사용하여 의미 있는 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 웹사이트 디자인이나 콘텐츠를 개선할 수 있습니다.
  2. 판매 데이터 분석: 판매 시점 관리(POS) 시스템에서 생성된 데이터를 분석하여 제품별 판매량, 매출 추이, 고객 구매 패턴 등을 파악하는 데이터 분석가.
     데이터 분석가는 통계 분석 도구(예: Python, R)를 사용하여 데이터에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 효과적인 마케팅 전략을 수립하거나 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

두 측면의 조화:

개인적인 측면은 기술적인 분석 결과에 대한 공감대를 형성하고, 실제적인 문제 해결에 활용될 수 있도록 다리를 놓는 역할을 합니다.

반대로, 기술적인 측면은 개인적인 측면에서 필요로 하는 근거와 통찰력을 제공하여 더 나은 의사 결정을 지원합니다.

결론적으로, 개인적인 측면과 기술적인 측면은 서로 상호 작용하며 분석 작업의 완성도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

첨언 하자면 결국은 데이터분석가의 하드 스킬, 소프트 스킬이 중요하다는 내용과 일맥 상통 합니다.