BA, 즉 Business Analyst가 되고자 하는 사람들이 참 많다.
아래는 링크드인에 올라온 한 회사의 BA 모집 공고이다.
BA는 데이터 엔지니어와는 차이가 있다.
BA의 기술스택으로 요구되는 대표적인 것으로는 SQL, Python, R 등이 있다.
데이터 엔지니어는 회사/부서/팀마다 다르지만, 주로 Python, JAVA, Linux, SQL, Apache Spark 등을 다룬다.
물론 이 외에도 Airflow 스케줄러나 백엔드 엔지니어링 단과 오버랩핑 되는 기술 스택 등 알아야 할 것이 많다.
또한, AWS, Azure 등 클라우드 단에서 데이터를 주로 처리하는 회사와 그렇지 않은 회사 소속 데이터 엔지니어 간 기술스택에도 차이가 있을 수 있다.
다시 BA 이야기로 돌아와서, 특히 BA는 SQL을 아주 잘하는 것이 중요하다.
현재 많은 학원에서 데이터 분석 취업 스쿨을 개최하고 있는데, SQL 교육이 포함된 경우가 많으나 주로 Python 위주의 교육으로 되어 있는 것을 알 수 있다.
Python의 Pandas, Numpy 라이브러리는 데이터 과학에 있어 매우 유용하고 편리한 기능을 제공해주기 때문에 당연히 그럴 수 밖에 없다.
또한 머신러닝/딥러닝 등을 Python으로 구현하려면 당장 Keras, Tensorflow, Scikit-Learn 등 무엇에 선택과 집중을 해야 할지 결정을 해야 하며, 배워야 할 것이 참 많기 때문에 학원들 입장에서는 Python 교육에 많은 공을 들일 수 밖에 없다.
참고로, 이미지 딥러닝 처리 외에도 자연어처리 교육을 시행하는 곳도 많은데, 제대로 배우려고 하면 만만치 않다.
하지만, Data Scientist가 아닌 Business Analyst는, 물론 회사/부서/팀마다 다르겠지만, 일단 SQL을 아주 잘해야 한다.
물론, 취준생(취업 준비생)의 경우 일단 취업을 하고 봐야 하기 때문에, BA 실무보다는 BA가 되기 위해 어떤 관문을 뚫어야 하는지 우선순위로 알아보고 대비하는게 중요하다.
예를 들어, 많은 회사들의 BA나 유사 직무를 채용할 때 해커랭크 등의 제3자 사이트에서 SQL 코딩 테스트를 보게 한다.
코딩테스트는 대면으로 진행될 수도 있지만, 후보자 이메일로 링크를 보내 시행하는 경우도 많다.
한편, 다른 많은 사람들은 취업 관문도 관문이지만 BA가 실무에서 어떤 언어/툴을 가장 많이 쓰고 또 잘해야 하는지 무척 궁금해 한다.
하지만 회사/부서/팀마다 케바케인지라, 꼭 집어 대답하는 것이 매우 불편하다.
개인적인 의견으로는, SQL과 Excel은 아주 '많이' 잘해야 한다.
R은 모르겠지만 Python도 잘하면 좋다. 그러나 적지 않은 BA들이 실무에서 Python보다는 SQL과 Excel을 사용하는 것도 사실이다. (참고로 한 일본 회사는 R을 가장 중시했다)
BI(Business Intelligence) 시각화 툴인 Tableau(태블로)나 Power BI(파워BI)를 잘 다루면 플러스 알파인데, 겉으로는 직관적으로 보이지만 실제로 복잡도가 있는 정보를 표현하려면 만만치 않을 수 있기 때문에 나름 깊이 있는 학습이 요구된다.
예를 들어, 마케터들이 많이 하는 월 별 코호트(cohort) 및 리텐션(retention) 시각화를 Tableau에서 구현하려고 하면 꽤 많은 것들을 알고 또 신경써야 한다.
BA에게 요구되는 기술 스택.
회사/부서/팀마다 다르기 때문에 콕 집어 말할 수 없지만, 필자가 걸어온 길만 놓고 보자면, 단연코 SQL과 Excel이 가장 중요했다.
개인적으로, 두괄식을 선호하지만 본 포스팅은 미괄식으로 접근해보도록 하겠다.
도대체 왜 BA가 미래 유망 직업일까?
점점 더 많은 회사들이 빅데이터 분석 결과에 기반한 의사 결정을 하고 있으며, 이는 ROI의 효율성을 증가시킨다.
BA는 현재 그 중심에 있다.
현직자들은 흔히, BA 데이터 분석 따로, 경영진 의사결정 따로 아니냐는 오해를 많이 한다.
실제 뛰어난 BA는 의사결정까지 대신 해준다.
또한 유능한 경영진은 코드를 직접 짜진 않아도(못해도) 데이터와 코드를 바라보며 거짓 보고를 하는 중간 관리자들을 추궁하고 걸러내며 진실을 공유할 것을 압박한다.
이렇게 놓고 보면, BA가 미래 유망 직업이 맞다는 의견에 설득력이 실린다.
반면, 앞으로는 AI가 치고 들어올 것이 뻔하기 때문에, 빠르게 지형 변화가 일어날 것이다.
AI를 생각하면 BA가 미래 유망 직업이 아닐지 모른다는 생각이 많이 든다.
자, 다시 한 번 묻자.
도대체 왜 BA가 미래 유망 직업일까?
Why?
이번 포스팅은 여기까지.