[데이터 능력 어디까지 갖춰야 할까?] 데이터라는 단어의 선이 모호해지고 있다. 이유는 이렇다. 데이터는 전문분야이기 때문에 높은 수준의 직무스킬로써의 데이터 역량이 필요하다. 반면에 모든 직무에서 데이터역량이 필요해지면서 메타스킬로써의 데이터 능력이 필요해졌다. 문제는 직무스킬로써, 메타스킬로써의 데이터를 혼용해서 쓰면서 데이터 역량의 선이 모호해졌다. 직무스킬로써는 직무에 따라 달라지지만 대게 통계 같은 기반 지식, SQL 파이썬 같은 툴 이해도, 데이터 인프라, 지표 설계 및 기획, 데이터 모델링, 시각화를 포함한다. 메타스킬로써는 직무에 따라서도 다르지만 숫자에 기반한 의사결정, 데이터에서 인사이트를 발견하고, 생각을 수치화하는 것, 일부 포지션에서는 퍼널분석을 포함한다. 직무스킬과 메타스킬의 구분없이 이야기하다보니, 데이터 역량이라고 하면 파이썬부터 공부를 한다거나, SQL부터 공부하면서 흥미를 잃게 된다. 그것보다는 로지컬싱킹를 공부하여 생각을 구조화하는 연습을 하거나, 본인의 업무에 흐르는 숫자들을 모아보는 것이 좋은 시작이 될 수 있다. 직무스킬로써 데이터 분석가에게 필요한 역량에 대해서는 잘 정리된 글이 링크에 있다.