데이터분석쪽은 개발 능력도 가져야 하나요?

개발, 분석 이런 것 전에 비즈니스 사고가 우선입니다. 비즈니스적으로 사고 할 수 있으면 그 이후는 기술로 커버됩니다. 기술이 어느 정도 받쳐주면 생각나는데로 바로바로 즉시 MVP를 만들어서 결과물을 만들어내고 이를 개선하기 위해 애자일하게 반복적으로 돌리는 겁니다. 간혹 똥 만드는데 시간을 허비하면 안되는데, 개발 ,분석에서 내 일 아니라고 똥을 만드는데 동참하면 안됨을 의미합니다. 비즈니스를 이해하고 전체 파이프라인을 구성하고 만들어서 ROI가 나오는 결과물을 만들 수 있으면 좋은것 같습니다. 데이터 수집하고 정제하고 분석해서 의미있는 인사이트가 보이도록 하는데 그 패턴을 기반으로 데이터 흐름에 밎추어 결과를 예측할 수 있는 실제 모델을 만드는 것입니다. 이것은 특정 시점에 특정 값을 예측하는 영역이기도 하고, 개인화된 맞춤형 추천이기도 하고, 그룹화된 세그먼테이션 이기도 하며, 불량을 식별한다거나, 불량이 날 것을 미리 예측하는 영역이기도 합니다. 데이터는 방대하고, 여기서 비즈니스에 도움이 되는 남들과는 차별화 되는 모델을 만들기 위해서 유의미한 피처들과 가중치를 찾아내고 이에 맞는 알고리즘으로 모델링을 하는 것이 쉽지는 않지만 이 파이프라인을 이해하고 만들 수 있다면 그걸로 실력이라 생각합니다. XML, JSON, REST API, Selenium, Custom cron이 되었든 마음 먹으면야 어떤 방법이든지 100프로는 보장 못하겠지만 왠만해서는 모을 수 있습니다. 이게 OPC-UA가 되든 Modbus가 되든 데이터베이스가 되든 ERP가 되든 파일이나 이미지나 동영상이 되든 상관 없습니다. 굳이 노가다 하지 않아도 요즘은 솔루션이나 서비스 레벨에서 데이터 수집 하는 방법들이 즐비합니다. 결국 어디까지 자동화 해서 수작업으로 낭비하는 시간 줄이느냐 배치에서 얼마간의 딜레이를 지니는 실시간이냐로 나뉘어 지겠죠. 그럼 다시 질문으로 돌아오면... 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 머신러닝 전문가... 다 해도 상관은 없는데, 제일 중요한건 똥을 만들지 않고 유의미한 결과물을 만들어 낼수 있는 비즈니스 사고를 가진 사람입니다. 물론 어느 영역 하나를 정통한다는 것은 매우 어렵지만, 제대로 누군가 한 사람이 이 모든 영역을 관통할 수 있는 인사이트와 경험이 있다면 차별화 될 겁니다. 한번이라도 경험을 하고 나면 어렵지 않습니다. 제대로된 한번에 꼭 경험을 쌓아보세요.