“우리는 데이터를 믿는다”는 말은 이제 모든 산업의 기본이 되었습니다. 하지만 단순히 데이터를 보는 것만으로는 충분하지 않습니다. 진짜 중요한 것은 데이터로부터 가치를 추출하고, 전략적 결정을 내릴 수 있는 사람입니다. 바로 그 역할을 하는 사람이 비즈니스 분석가(Business Analyst)입니다.
이번 글에서는 AI 시대에도 사라지지 않고 오히려 더 중요해지는 직무, 비즈니스 분석가의 역할과 생존 전략에 대해 알아보겠습니다.
1. 비즈니스 분석가는 무엇을 하는가?
비즈니스 분석가는 단순한 데이터 수집 담당자가 아닙니다. 그들은 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 성과 개선, 고객 행동 이해, 수익 구조 최적화를 위한 전략을 제시합니다.
이 직무는 기술적 분석 능력과 더불어, 비즈니스 감각, 커뮤니케이션, 리더십까지 요구되는 복합 직무입니다.
2. 단순한 데이터 분석가는 AI에게 밀릴 수 있다
단순한 통계 처리나 리포트 작성만 하는 분석가는 AI 기반 자동화 도구에 밀릴 수 있습니다. 예를 들어, Google Looker Studio, Tableau, ChatGPT 분석 플러그인만으로도 일정 수준의 리포트를 생성할 수 있기 때문입니다.
따라서 분석가는 '왜?'에 답할 수 있는 사람이어야 합니다. 숫자 자체보다 맥락과 해석이 중요합니다.
3. 살아남는 분석가의 핵심 능력 5가지
① 데이터 해석력 + 비즈니스 인사이트
단순 수치를 보는 것이 아닌, 그 의미를 파악해 경영진이 바로 실행 가능한 제안을 도출해야 합니다.
② 도메인 지식
자신이 속한 산업(예: 이커머스, 금융, 헬스케어 등)에 대한 이해 없이 데이터를 해석하는 것은 무의미합니다. 현업과 연결되는 통찰력이 분석가의 차별화 포인트입니다.
③ 커뮤니케이션 능력
복잡한 데이터를 비전문가에게 쉽게 설명할 수 있는 능력, 특히 데이터 시각화, 프레젠테이션 능력은 필수입니다.
④ 문제 정의 역량
데이터 분석은 문제를 정의하는 순간부터 시작됩니다. "무엇을 알아야 하는가?"를 정확히 짚어낼 수 있어야 효과적인 분석이 가능합니다.
⑤ AI & 자동화 도구 활용력
Python, SQL, Power BI 같은 도구뿐 아니라, ChatGPT로 분석 설계하기, 노코드 자동화 도구를 익히는 것도 경쟁력을 높여줍니다.
4. 분석가가 AI를 활용하는 방법
- ChatGPT를 통해 SQL 쿼리 생성, 분석 아이디어 도출
- Tableau·Power BI에서 AI 예측 모델 접목
- 노코드 RPA 도구로 데이터 정리 자동화
AI는 분석가의 경쟁자가 아닌, 강력한 파트너가 될 수 있습니다.
결론 – 분석은 기술이 아니라 사고력이다
데이터는 많아졌지만, 그것을 진짜로 해석하고 행동으로 연결하는 사람은 여전히 소수입니다. AI 시대에도 살아남는 분석가는 단순히 숫자를 다루는 사람이 아닌, 문제 해결을 주도하는 비즈니스 전략가입니다.
데이터 분석은 앞으로 모든 직무의 기본이 됩니다. 지금부터라도 ‘데이터로 말하는 사람’이 되어보세요.
다음 편에서는 "디자이너는 사라질까? 생성형 AI 시대 디자인의 미래"를 소개합니다.
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