데이터 분석가에서 어디로 갈 것인가?
데이터 기반 의사결정이 만든 새로운 직군들
데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 애널리틱스 엔지니어, 데이터 엔지니어 등은 모두 데이터 기반 의사결정이 비즈니스에 중요해지면서 생겨난 신생 직군입니다.
저 역시 소프트웨어 엔지니어로 커리어를 시작해 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트로 3년간 일했고, 이후에는 사업개발과 경영기획까지 확장하며 커리어의 변화를 겪어왔습니다.
변화의 순간마다 ‘데이터 직무의 희소성과 확장성’에 대한 고민이 있었습니다. 그리고 주변의 데이터 분석가들이 커리어 전환을 고민하는 모습을 보며, 이 시기를 지나온 사람으로서 생각을 나눠보고자 합니다.
“데이터 분석가는 임시적인 커리어다”
현직자들에게 도발적으로 들릴 수 있는 말이지만, 데이터 분석가는 일시적인 커리어라는 것이 제 생각입니다.
물론 중요한 역할이고, 없으면 안 되지만, 장기적인 커리어로 삼기에는 명확한 확장 방향이 필요합니다.
그 방향은 크게 두 가지입니다:
- 비즈니스 쪽으로 진입 (기획, 사업, PM, PO 등)
- 기술 쪽으로 확장 (데이터 엔지니어, 머신러닝, AI 사이언티스트 등)
도메인 관심에 따라 달라지는 다음 스텝
데이터 분석가는 결국, 무엇을 깊게 분석해왔고 흥미를 느끼는지에 따라 자신의 다음 선택지에 큰 영향을 주게 됩니다.
예를 들어,
- 📊 재무 데이터를 분석한다면:“이 정도면 내가 경영기획하는 거 아닌가?”라는 질문이 생깁니다.
- 📱 프로덕트 데이터를 분석한다면:“이 정도면 내가 PO 아닌가?”라는 고민을 하게 됩니다.
이런 생각이 든다면, 그 도메인 안에서 기획자 또는 오너의 역할로 커리어를 옮겨가는 것이 자연스러운 흐름입니다.
기술 확장이 더 맞다면?
반대로, 분석 도구 그 자체, 즉
- 모델을 고도화하거나
- 데이터 파이프라인을 개선하는 것에 흥미가 있다면
데이터 엔지니어나 ML 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어로 확장하는 것이 맞습니다.
데이터 분석가로만 남아있기 어려운 시대
AI 시대에 SQL이나 파이썬/R 스크립트를 잘 짠다고 해서, 그 자체만으로 크게 쓰임 받기는 점점 더 어려워지고 있습니다.
그래서 데이터 분석가라면,
✅ 데이터 문해력(Literacy)을 바탕으로
✅ 도메인을 깊이 이해하고
✅ “기획자”로서의 면모를 키워야 합니다.
그 기획은 단순한 문서 작성이 아니라,
- 경영을 기획하고
- BM을 기획하고
- 프로덕트를 설계하는 실질적 결정에 가까워야 합니다.
커리어는 곧 역할의 확장이다
데이터 분석가로 시작했지만,
그 이후 어떤 질문을 던지고 어떤 길로 나아갈지는 전적으로 본인의 관심과 선택에 달려 있습니다.
- 내가 바라보는 데이터의 ‘의미’에 집중해 보세요.
- 그 의미가 ‘사업’인지, ‘기술’인지 고민해보세요.
그것이 당신의 커리어를 “임시직”이 아니라 “확장 가능한 트랙“으로 바꾸는 첫걸음이 될 수 있습니다.
