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DataAnalyst

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[개념 정리] 비즈니스 지표와 그 활용 기업 경영에서 "지표"는 조직의 의사소통과 의사결정의 중요한 도구이다. 기업은 방대한 데이터가 쌓이면, 데이터를 이리저리 뜯어보고 합쳐보기도 하면서 그 속에서 의미 있는 지표를 발굴하게 된다. 흔히 말하는 KPI(Key Performance Indicator, 핵심성과지표)를 떠올려보면 되겠다. "비즈니스 목표를 이루기 위해 꼭 챙겨야할 KPI는 무엇인지, KPI는 어떻게 측정할 수 있는지, 언제, 얼마나, 어떻게 달성할 것인지 등등..." 지표가 있기 때문에 기업의 방향과 목적을 구체적으로 얘기할 수 있는 것이다. 지표에는 재무지표, 학습/성장지표, 고객 지표, 내부프로세스 지표 등 수많은 지표들이 있다. 산업별로 기업별로 비전도 다르고 목표가 다르기 때문에 활용할 지표도 달라지게 된다. 오늘 포스트에..
[개념 정리] DE vs DA vs DS Intro Wanted를 비롯한 각종 채용 사이트를 둘러보면 수많은 테크, IT기업들이 데이터 전문가 영입을 원하고 있다. 기업들은 '데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 컨설턴트, 데이터 사이언티스트, 데이터 디자이너' 등 수많은 이름으로 그들을 부르고 있다. 이제 막 데이터 커리어에 관심이 생긴 이들은 채용 공고와 직a무기술서들을 열심히 읽어보지만, 그들의 뚜렷한 정의와 기준점을 알기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 따라서 오늘 포스팅에서는 대표적인 데이터 커리어 데이터 엔지니어(DE), 데이터 애널리스트(DA), 데이터 사이언티스트(DS)에 대해서 알아보고자 한다. 비슷하면서도 다른, 다른듯하면서도 비슷한 그들의 정체는 과연 무엇일까? 데이터 분석 과정 셋의 차이를 이해하기 위해서는 데이터 분석 과..

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