데이터 분석가(DA) & 비즈니스 분석가(BA) 무슨 차이일까?

이머커스 데이터 직무 

이커머스(e-Commerce)에는 크게 3개의 데이터 직무가 있다. 

3개 직무는 각각 데이터 엔지니어(Data Engineer), 데이터 사이언티스트(Data Scientist), 데이터 분석가(Data Analyst)이다. 

 

데이터 엔지니어는 수많은 고객행동 로그데이터와 주문데이터 등 필요한 데이터가 안정적으로 적재되고 관리하는 역할을 한다. 

데이터 사이언티스트는 주문에 대한 수요 예측을 통해 인력과 상품을 미리 준비할 수 있게 돕고, 또 개인화 추천을 위한 로직 개발을 한다. 

데이터 분석가는 고객의 행동을 분석하고, 수익성을 확보할 수 있는 방안에 대해 찾아내 공유하는 역할을 한다. 

 

 

데이터분석가, 비즈니스분석가 뭐가 달라?

 

그런데 데이터 분석가 채용공고를 보면 데이터 분석가(DA)와 비즈니스 분석가(BA)를 따로 분리해서 채용하는 경우가 많다.

2개 직무가 수행하는 역할이 비슷하고, 기재된 JD의 차이가 모호할 때가 대부분이다. 

 

대개 데이터 분석가는 로그 데이터와 이익 관점의 데이터를 모두 포괄하는 경우가 많고, 비즈니스 분석가는 매출과 이익관점을 딥다이브하여 분석하는 경우가 많다. 

 

 

그렇다면 이커머스에서는 어떤 일을 할까?

 

데이터분석가는 보통 개발실과 사업실을 넘나든다. 개발실과는 고객이 잘 유입할 수 있는 부분을 개선하고, 탐색의 허들이 있지 않은지 점검하며 이슈되는 부분을 개선한다. 그리고 사업실과는 고객행동 유입을 바탕으로 매출 볼륨을 높일 수 있는 방안을 분석하고 공유해 액션 아에팀을 뽑아낸다. 

 

비즈니스 분석가는 보통 재무팀과 사업실을 넘나든다. 재무팀과는 매출 실적이 이익을 챙기면서 달성하고 있는지 점검하고, 이익 관점에서 마이너스 부분이 없는지 체크하며 분석한다. 이를 바탕으로 사업실과는 이익관점에서 볼륨이 큰 상품/서비스에 영업 리소스를 높이고 이를 바탕으로 결과물에 대해 트랙킹하며 분석한다.

 

 

필자가 생각하는 데이터분석가의 중요 역량

 

사실 회사에서 요구하는 데이터분석가의 업무와 기대치는 천차만별이다. 어떤 회사에서는 정말 인사이트를 발굴하여 비즈니스에 수익을 주는 것을 원하는 경우도 있고, 어떤 회사에서는 태블로나 퀵사이트, 리대시를 활용하여 전사에 지표 트랙킹을 도와주는 것을 가장 중요하게 생각하는 경우도 있다. 물론 선/후 언급한 업무가 모두 중요하다고 생각한다. 

 

다만, 두 가지의 업무를 비교해보았을 때 후자로 말한 업무의 경우는 누구든지 스킬을 배우면 할 수 있는 일이고 어느정도 지표 셋팅이 안정화된 회사에서는 해당 역량을 통해 더이상 퍼포먼스를 내지 못하는 경우가 발생한다. 그리고 엄밀히 말하면 Data Analyst 보다는 Analytics Engineer 라고 직무명을 언급하는게 더 적절해보인다. 

 

하지만 앞서 말한 인사이트 발굴하여 비즈니스에 수익을 주는 일은 센스의 영역에 달려있다. 어떤 지표가 튀었을 때, 이 지표가 어떤 변수로 인해 튀게 되었고 앞으로 지속해서 튄 지표가 발생하게 될 경우에 전사 이익 지표에 어떤 방향으로 영향을 미치는지 혹은 고객에게 어떤 체감이 느껴지게 만들어지는지 빠르게 찾아내는 것이 중요하다고 생각한다. 하지만 이 영역은 기술로서 터득될 수 있는 일은 아니고, 사업에 대한 관심과 깊은 고민 그리고 센스의 영역에서 만들어질 수 있는 역량이라고 생각한다. 

 

사실 데이터분석가 직무 자체가 태어난지 얼마되지 못한 직업이라 정보가 부족하다. 데이터분석가/비즈니스분석가에 도전하고 싶은 취업준비생이라면 언제든지 연락주시면 최대한 도움이 되고 싶다.