빅데이터 분석 역량 제대로 분석하기

빅데이터 분석 역량 제대로 분석하기

◆ 빅데이터 분석 역량

◈ 빅데이터 수집 역량

1. 데이터 수집 방법 이행 : 빅데이터 분석은 수많은 데이터를 분석하는 것으로 시작됩니다. 따라서 여러 가지 데이터 수집 방법에 대한 이 핵 필요합니다. 대표적으로 웹 크롤링, 로그 분석, 데이터베이스 쿼리, 인터넷 오브 씽스(IoT) 센서 등의 방법이 있습니다.

2. 데이터 정제 및 전처리 기술 이해 : 수집한 데이터는 전처리와 정제 과정을 거쳐야 사용 가능한 상태가 됩니다. 따라서 빅데이터 분석가는 데이터 전처리와 정제 기술을 이해하고, 데이터의 노이즈(Noise)나 결측지 등을 처리할 수 있어야 합니다.

3. 데이터베이스의 이해 : 빅데이터 분석가는 다양한 데이터베이스 시스템과 쿼리 언어를 이해하고 있어야 합니다. 이는 데이터를 분석하고 처리하기 위한 필수적인 도구입니다.

4. 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있는 능력 : 빅데이터 분석가는 다양한 데이터 소스를 수집하고 분석할 수 있어야 합니다. 이는 데이터 소스를 파악하고 분석 가능한 데이터로 변환하는 능력을 갖추어야 합니다.

5. 보안 및 개인정보 보호 이해 : 빅데이터 분석을 위해 수집하는 데이터는 민감한 정보물을 포함하고 있을 수 있습니다. 이러한 정보 및 개인정보 보호에 대한 이해와 이에 필요한 법규를 준수하는 규정 및 프로토콜을 준수해야 합니다.

위와 같은 능력과 지식들은 기본적으로 데이터 사이언티스트, 빅데이터 엔지니어 등의 직무에서 필요한 역량입니다.

 

◈ 데이터 처리 및 분석 역량

1. 데이터 처리 소프트웨어 이해 : 데이터 처리에는 다양한 소프트웨어가 필요합니다. 빅데이터 분석가는 다양한 데이터 처리 소프트웨어를 활용할 수 있어야 하며, 이에 대한 이해와 사용 능력이 필요합니다. 대표적인 예로는 Hadoop, Spark 등이 있습니다.

2. 데이터 처리 기술 이해 : 빅데이터 분석가는 다양한 데이터 처리 기술을 이해하고 활용할 수 있어야 합니다. 이는 대규모 데이터 처리에 대한 경험이 있거나, 분산 처리, 병렬처리 등 다양한 기술을 이해하고 활용하는 능력이 필요합니다.

3. 데이터 분석 기술 이행 : 빅데이터 분석가는 데이터 분석 기술에 대한 이해와 능력을 가져야 합니다. 이는 통계학, 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 분석 기술을 이해하고 사용할 수 있는 능력이 필요합니다.

4. 데이터 시각화 기술 이해 : 빅데이터 분석가는 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현할 수 있는 능력이 필요합니다. 이는 다양한 시각화 기술을 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 대표적인 에로는 Tableau, QlikView 등이 있습니다.

5. 문제 해결 능력 : 마지막으로 빅데이터 분석가는 문제 해결 능력이 필요합니다. 막대한 양의 데이터를 처리하고 과정에서 예상치 못한 문제나 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 능력이 필요하며, 적극적인 문제 해결 태도와 발생 가능한 위험성에 대한 경각심이 필요합니다.

위와 같은 능력들은 빅데이터 분석가가 처리와 분석을 잘할 수 있는 능력을 키우기 위해서는 필수적으로 갖추어야 합니다.

 

◈ 결과 해석 및 시각화 역량

빅데이터 분석 역량 중 결과 해석 및 시각화 역량은 수집한 데이터를 처리하고 분석한 결과를 다양한 시각화 도구를 사용하여 보고서나 대시보드로 제시함으로써 의사 결정에 활용할 수 있도록 만드는 작업을 의미합니다. 아래는 결과 해석 및 시각화 역량에 대해 안내드리겠습니다.

1. 데이터 분석 결과 해석 : 데이터 분석 결과를 해석하는 것은 빅데이터 분석에 있어서 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 이 과정에서 빅데이터 분석가는 정확하고 최신의 지식을 활용하여 데이터를 해석해야 합니다. 또한, 분석 결과를 비전문가들도 이해할 수 있도록 설명하는 능력도 필요합니다.

2. 시각화 도구 이해 : 데이터 시각화는 비즈니스 의사 결정을 위해 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서 빅데이터 분석가는 다양한 시각화 도구를 이용한 데이터 분석 결과를 제시할 수 있어야 합니다. 대표적인 시각화 도구로는 Tableau, QlikView, Power BI 등이 있습니다.

3. 대시보드 설계 : 빅데이터 분석 결과를 집계하고 정리하여 제시하는 대비보드는 정보를 직관적이고 상세하게 제공하는 데 매우 유용합니다. 빅데이터 분서 가는 대시보드의 결과를 효과적으로 구성하고 설계할 수 있어야 합니다.

4. 데이터 시각화 방법 이해 : 데이터 시각화 방법은 데이터의 특성과 목적에 따라 다양합니다. 따라서 빅데이터 분석가는 데이터를 시각화할 때 어떤 시각화 방법을 선택해야 하는지 이해하고 사용할 수 있는 능력이 필요합니다.

5. 데이터센터 및 클라우드 시스템 등에서의 데이터 시각화 : 대규모 데이터를 처리하는 빅데이터 분석에서는 데이터센터 및 클라우드 시스템에 대한 이해도 필요합니다. 이는 데이터 시각화를 수행하는 과정에서 필요한 인프라 구성 및 활용 능력과 관련이 있습니다.

위와 같은 결과 해석 및 시각화 역량은 빅데이터 분석가가 수집한 데이터를 보다 효과적으로 활용하여 의사 결정에 참고할 수 있도록 만드는 데 매우 중요합니다.

 

◈ 의사결정 및 개선 계획 수립 역량 

빅데이터 분석 역량 중 의사결정 및 개선 계획 수립 역량은 분석한 데이터를 기반으로 비즈니스 조직의 문제점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 계획을 수립하는 능력을 말합니다. 아래는 의사결정 및 개선 계획 수립 역량에 대해 안내드리겠습니다.

1. 비즈니스 분석 능력 : 빅데이터 분석가는 업계 동향, 조직의 비즈니스 모델 등을 이해하고, 디지털 기술에 대한 이해를 바탕으로, 비즈니스 문제를 파악하고 분석할 수 있어야 합니다.

2. 문제 해결 능력 : 빅데이터 분석가는 대용량 데이터를 다루는 데 있어서 발생할 수 있는 다양한 문제를 빠르고 정확하게 해결할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

3. 데이터 시각화 및 보고서 작성 능력 : 빅데이터 분석 결과를 이해하기 쉽도록 시각화 도구를 사용하여 보고서난 대시보드를  작성해야 합니다. 따라서 빅데이터 분석가는 이러한 데이터 시각화 보고서 작성 능력을 필수적으로 갖추어야 합니다.

4. 예측 모델링 능력 : 빅데이터 분석가는 예측 모델링을 수행하기 위한 다양한 분석 기술을 이해하고 활용할 수 있어야 합니다. 이는 더 정확하고 효율적인 비즈니스 활동을 위해 중요한 요소입니다.

5. 의사 결정 및 개선 계획 수립 능력 : 빅데이터 분석가는 수립한 분석 결과를 바탕으로 조직의 문제점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 의사 결정 및 개선 계획을 수립할 수 있어야 합니다. 이는 결국 조직의 성장과 발전에 직결되기 때문에 매우 중요한 능력입니다.

위와 같이 의사결정 및 개선 계획 수립역량은 빅데이터 분석가가 데이터를 효과적으로 활용하여 조직의 문제를 파악하고, 이를 개선하기 위한 전략과 계획을 수립하는 데 매우 중요합니다. 이러한 능력을 획득하면 조직에서 더욱 가치 있는 인재로 인정받을 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 분석과 스토리텔링

빅데이터 분석과 스토리텔링은 서로 밀접한 관계가 있습니다. 빅데이터 분석은 대용량의 데이터를 수집하고 인사이트를 도출하는 과정입니다. 이 정보를 시각화 및 전달하기 위해 스토리텔링 기술이 사용됩니다. 스토리텔링은 데이터 분석 결과를 이해하기 쉬운 이야기 형식으로 전달하여, 효과적인 비즈니스 의사결정에 도움을 주는 기술입니다. 데이터 분석은 숫자와 그래프로 표현되는 분석 결과를 가지고 있지만, 이것들만으로는 전달하고 싶은 메시지를 제대로 전달하기 어려울 수 있습니다. 스토리텔링은 이러한 분석 결과를 보다 직관적이고 홍미로운 이야기로 전달하여, 좀 더 쉽게 이해하고, 분석 결과를 더욱 활용할 수 있게 합니다.

스토리텔링을 통해 빅데이터 분석 결과를 전달하는 것은 현업에서 매우 중요합니다. 예를 들어, 빅데이터 분석을 사용하여 마케팅 결과를 분석하고, 이를 보고서로 정리하여 주요 이슈와 개선 방안을 파악하였다면, 이를 보다 효과적으로 전달하기 위해 스토리텔링 기술을 활용해야 합니다. 이를 통해 고객의 필요에 맞게 분석 결과를 보다 직접적이고 흥미롭게 전달할 수 있습니다. 두 기술 모두 현업에서 활용되고 있으며, 서로 보완되는 관계입니다. 빅데이터 분석이 가능한 데이터 분석 역량과 스토리텔링 기술이 가능한 비즈니스 분석 역량이 함께 감춰진 분석가가 현업에서 매우 높은 가치를 지닐 수 있습니다.