17조 직무 조사 발표
조사자료
1. 데이터 집중형 직무 (Data-Centric)
✅ 1) 데이터 분석가 (Data Analyst)
- 역할: 데이터를 수집하고 정제한 후, 통계적 방법을 통해 인사이트 도출
- 주요 스킬: SQL, Python, Tableau, 통계 지식
- 활용 예시: 고객 이탈 원인 분석, A/B 테스트 결과 해석, 매출 분석 등
✅ 2) 데이터 엔지니어 (Data Engineer)
- 역할: 대용량 데이터를 저장·이동·처리할 수 있는 데이터 인프라 구축
- 주요 스킬: Python, Spark, Hadoop, AWS, ETL 파이프라인 설계
- 활용 예시: 로그 수집 시스템, 데이터 웨어하우스 구축, 실시간 분석 플랫폼 구축
✅ 3) 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
- 역할: 머신러닝/딥러닝을 활용해 데이터로 예측·분류 등 고차원 분석 수행
- 주요 스킬: Python, R, 머신러닝 알고리즘, 통계·수학, 모델링
- 활용 예시: 고객 이탈 예측 모델, 수요 예측, 추천 시스템 구축, 이상탐지 등
💡 2. 데이터 활용형 직무 (Data-Driven Application)
✅ 1) 마케터 (Marketer)
- 역할: 시장/고객 데이터를 바탕으로 광고 전략·콘텐츠 기획
- 주요 스킬: GA, Meta Ads, CRM 툴, 카피라이팅
- 활용 예시: 페르소나 설정, 전환율 분석 후 콘텐츠 리디자인
✅ 2) 서비스 기획자 (Product Planner)
- 역할: 유저 행동 데이터를 바탕으로 기능 기획 및 개선안 도출
- 주요 스킬: Notion, Figma, Jira, 데이터 기반 문서 작성 능력
- 활용 예시: 회원가입 이탈 분석 → 플로우 개편, 신규 기능 기획
✅ 3) 프로젝트 매니저 / PM
- 역할: 팀 간 협업을 조율하고, 프로젝트를 데이터 기반으로 관리
- 주요 스킬: 데이터 대시보드 해석, 일정/자원 관리, 커뮤니케이션
- 활용 예시: 일정 지연 요인 분석, 리소스 분배 최적화
직무 분류 요약표 (한눈에 보기용!)
분류직무주요 키워드
| 데이터 집중형 | 데이터 분석가 | 통계, 리포트, 대시보드 |
| 데이터 엔지니어 | 파이프라인, 대용량 처리 | |
| 데이터 사이언티스트 | 머신러닝, 예측 모델 | |
| 데이터 활용형 | 마케터 | 콘텐츠, 광고 전략 |
| 서비스 기획자 | UX 개선, 기능 설계 | |
| 프로젝트 매니저 | 일정 관리, 협업 조율 |
(1) F&B 산업에서의 데이터 분석가
✅ 필요성
- 고객 취향이 빠르게 변화하고, 경쟁이 치열한 산업이기에
실시간 트렌드 파악과 고객 경험 개선이 중요함 - 오프라인/온라인 매장의 POS 시스템, 배달앱, 멤버십, 키오스크 등에서
다양한 형태의 데이터가 지속적으로 생성됨 → 분석가의 역할이 필수
✅ 주요 역할 및 하는 일
- 메뉴별 판매량 분석 → 인기 제품 구성 최적화
- 시간대별 고객 방문 패턴 → 인력 운영 전략 수립
- 고객 재방문율 분석 → 프로모션/멤버십 전략 수립
- 지역/지점별 매출 비교 → 입지 선정, 지점별 전략 수립
✅ 산업 내 위치
- 마케팅팀, 영업기획팀, 가맹사업팀 등 여러 부서와 협업
- **"현장과 본부를 잇는 중추적인 역할"**을 수행
✅ 추가 설명: F&B 특화 포인트
- 정형 데이터(POS/ERP) 외에도 비정형 데이터(리뷰, SNS 반응) 분석 능력도 요구됨
- 최근에는 AI를 활용한 수요예측이나, 추천메뉴 자동 제안 시스템 개발에도 관여함
엔터테인먼트 산업에서의 데이터 분석가
✅ 필요성
- 콘텐츠 소비가 온라인 플랫폼 위주로 전환되며, 사용자 행동 데이터 수집 가능성↑
- 감성 중심의 산업이지만, 실제 성공 여부는 정량 데이터 기반으로 판단됨
→ "무엇이 사람을 끌어당기나"에 대한 데이터 분석이 핵심!
✅ 주요 역할 및 하는 일
- 콘텐츠 선호도 분석 (장르/배우/OST/방영 시간대 등)
- 구독자 이탈 분석 → 시즌제 콘텐츠 편성 개선
- SNS·댓글 분석 → 콘텐츠에 대한 반응 모니터링
✅ 산업 내 위치
- 콘텐츠 기획팀, 플랫폼 운영팀, 광고 마케팅팀 등과 긴밀히 협업
- 데이터를 기반으로 “흥행을 예측하고, 실패 리스크를 줄이는” 역할 수행
✅ 추가 설명: 엔터 산업 특화 포인트
- 단순 수치 분석 외에도, 감정 기반 비정형 데이터 분석 역량이 중요
- 최근에는 AI 기반 영상 추천, 하이라이트 자동 생성 등에도 연계
→ "데이터 분석가 = 기획과 기술을 잇는 사람"
(3) 음악 산업에서의 데이터 분석가 (특히 연예기획사 중심)
✅ 필요성
- 음악 산업은 감성과 창의 중심의 영역처럼 보이지만,
지금은 모든 것이 “데이터 기반으로 기획되는 시대” - 음원 소비는 스트리밍 플랫폼을 중심으로 이루어지며,
팬덤, 트렌드, 글로벌 반응까지 실시간 데이터로 확인 가능 - 연예기획사는 아티스트의 데뷔 시점, 콘셉트, 마케팅 전략, 해외 진출 등
모든 의사결정을 정량적 데이터와 연결하려 함
✅ 주요 역할 및 하는 일
- 음원 스트리밍 추이 분석 → 발매 일정·프로모션 전략 수립
- SNS·유튜브 반응 분석 → 콘텐츠 콘셉트 개선, 버즈 전략 도출
- 팬덤 활동 분석 (굿즈, 투표, 팬카페 등) → 커뮤니케이션 전략 수립
- 시장 경쟁 분석 → 타사 아이돌과 비교하여 기획 차별점 도출
- 글로벌 진출 성과 분석 (지역별 유튜브 조회수, 인스타 언급량 등)
✅ 산업 내 위치
- 전략기획실, 콘텐츠기획팀, A&R팀, 팬 마케팅팀 등과 연계
- 아티스트의 성장 곡선을 그리는 설계자이자 전략가 역할
- “팬의 감정”과 “숫자” 사이에서 균형 잡는 포지션
✅ 추가 설명: 음악 산업 특화 포인트
- 정량 데이터와 정성 데이터(댓글, 팬 반응, 감성 키워드)를 함께 해석해야 함
- 최근에는 딥러닝 기반 음악 추천 모델, 자동 플레이리스트 큐레이션,
챗봇 기반 팬덤 분석 시스템까지 데이터 분석가가 직접 참여함 - 글로벌 K-POP 시장에서는 **“현지 맞춤 전략”**을 위한 다국어 데이터 분석도 중요!