1. 데이터 툴은 더욱 세분화되고, 데이터 팀은 넘쳐나는 선택지에 고통받게 됩니다. 2. 데이터 팀은 미션을 만들고 폐기합니다. 3. 노트북과 데이터 카탈로그는 기업화 됩니다. 4. 파이썬은

1. 데이터 툴은 더욱 세분화되고, 데이터 팀은 넘쳐나는 선택지에 고통받게 됩니다. 2. 데이터 팀은 미션을 만들고 폐기합니다. 3. 노트북과 데이터 카탈로그는 기업화 됩니다. 4. 파이썬은 대세에서 물러나게 됩니다. 5. 데이터를 위한 구글 스프레드 시트를 뛰어넘는 협업툴이 등장하게 될겁니다 6. 메타버스에서도 데이터 이야기 할거에요 7. 라스트 마일은 다음 데이터 메시가 될겁니다. 8. 대면 행사가 얼마나 소중한지 다시 기억해낼거에요 9. 셀프 서비스가 다시 관심 받게 될거에요 10. 의사결정 사이언티스트가 주목받게 될겁니다. *큐레이터의 의견 데이터 분석가로써 분석툴이 다양하다는 말에는 너무 공감합니다. 매년 새로운 툴들이 등장하고 새로 도입되고 그걸 구축한다고 많은 노력을 기울기도 합니다. 이런 과정들을 겪으면서 느낀점은 사실 결국 어떤 툴도 툴 도입 자체만으로 없던 비즈니스 인사이트를 발국 할수 있고 저절로 분석이되고 의사결정에 도움이 되는 대시보드가 만들어지는건 아닌거 같습니다. 중요한건 어떤 툴이냐 하는 하드 스킬적인 부분이 아니라 얼마나 많이 비즈니스 맥락을 이해하고 있고 어떤 질문을 하고 어떤 문제를 정의하느냐 그리고 얼마나 합리적인 논리를 세우고 전략적 판단을 할수 있느냐 하는 어떻게 길러야 하는지 잘 모르겠는 이런 부분들 인거 같습니다. 여러 의견이 있겠지만 데이터분석가는 데이터를 활용하는 기술자가 아니고 데이터를 잘 활용하는 기획자가의 더 진화된 모습으로 자리잡아 가지 않을까 조심스럽게 이야기 해봅니다 ㅎㅎ