데이터 분석 직군과 개발자 직군을 구분짓는 가장 큰 차이점 중 하나는
실제로 의사 결정권자를 어떻게 설득하느냐에 따라 결과물이 달라진다는 점이에요.

실제로 개발자 직군에서는 프로그래밍을 통해 비즈니스 효과를 입증할 수 있는 사례들이 이미 많이 존재하고 있어요.

- 효율적인 알고리즘 구현이나 프로세스 자동화를 통해 운영 비용 절감
- 웹사이트 최적화를 통해 사용자 이탈률을 감소시키고, 매출 전환율을 상승
- 주요 서비스의 장애 발생률을 줄이기 위한 오류 감지 및 알림 시스템 구현

하지만 데이터 분석 직군은 단순히 분석에 필요한 기술을 다루는 것을 넘어,
의사 결정권자의 언어를 통해 그들을 설득할 수 있어야 합니다.

그 이유는 데이터 분석의 결과가 아무리 정교하더라도,
이를 통해 의사결정자들에게 실질적인 효과를 전달하지 못한다면
그 가치가 인정받기가 상대적으로 어렵기 때문이에요.

복잡한 분석 결과를 시각적으로 명확히 표현하고, 왜 이 데이터가 중요한지, 어떤 결정을 이끌어낼 수 있는지를 논리적으로 전달할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 분석을 통해 "고객 이탈률이 10% 감소했다"는 결과를 제시한다면, 이는 단순한 수치로 끝나지 않고 이탈률 감소가 매출 증가 또는 비용 절감과 같은 명확한 비즈니스 성과로 연결시키는 것이 중요해요.

그렇기 때문에 데이터 분석가는 데이터를 기반으로 한 설득 능력을 꼭 갖춰야 합니다.
그래서 데이터 관련 직무를 준비하고 있는 분들에게 알려드리고 싶어요.

분석 기술인 Python, SQL, 엑셀을 익히는 것도 중요하지만,
이러한 상대방을 설득하는 연습을 많이 해보세요.

당신의 데이터 분석이 의미없는 결과물이 아니라는 것을 그들에게 증명해보이세요.