데이터 분석 관련 직무 소개 및 연봉/역할 정리 (2025년 기준)
데이터 분석 자격증을 취득한 후, 어떤 직무로 커리어를 확장할 수 있을까요? 데이터 분석 관련 직군은 다양하며, 기업 규모나 산업군에 따라 역할과 요구 역량이 조금씩 다릅니다.
이 글에서는 2025년 기준 가장 대표적인 데이터 직무 5가지를 정리하고, 각 직무의 주요 역할, 필요 역량, 평균 연봉을 비교 분석해 드리겠습니다.
✅ 주요 데이터 직무 5종
- 데이터 분석가 (Data Analyst)
- 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
- 데이터 엔지니어 (Data Engineer)
- BI 분석가 (BI Analyst)
- 데이터 기획자 / PO (Data Planner / Product Owner)
📊 직무별 역할 & 연봉 비교표
| 직무 | 주요 역할 | 필요 역량 | 평균 연봉 (2025) |
|---|---|---|---|
| 데이터 분석가 | 데이터 수집, 시각화, 인사이트 도출 | Excel, SQL, Python (기초), 통계 | 3,800~5,500만원 |
| 데이터 사이언티스트 | 데이터 기반 모델링, 예측, 최적화 | Python, ML/DL, 통계, 분석모델 설계 | 5,500~8,000만원 |
| 데이터 엔지니어 | 데이터 파이프라인 구축, DB 운영 | SQL, Hadoop/Spark, ETL, AWS/GCP | 5,000~7,500만원 |
| BI 분석가 | 비즈니스 지표 분석, 대시보드 설계 | Power BI, Tableau, SQL, 분석 툴 | 4,000~6,000만원 |
| 데이터 기획자 / PO | 데이터 전략 수립, 제품 기획 및 요구사항 정의 | 데이터 지식, 커뮤니케이션, 분석 이해 | 4,500~7,000만원 |
🔍 직무별 상세 설명
1. 데이터 분석가 (Data Analyst)
- 기업에서 가장 수요가 많은 직무
- SQL 기반 분석 + 엑셀/파이썬으로 리포트 작성
- 신입 진입 장벽 낮고, ADsP/빅분기 자격증과 연계 가능
2. 데이터 사이언티스트
- AI·머신러닝 기반 모델 개발 및 예측 분석
- 수학·통계적 사고력 요구, 연구 성향 직무
- 대기업/핀테크/의료 AI 등 고급 분야 진출 가능
3. 데이터 엔지니어
- 데이터 수집·저장·전처리 등 인프라 구축
- SQL 능력 + 시스템 이해도 필요
- 클라우드, 하둡, Kafka 등 도구 활용 능력 요구
4. BI 분석가 (Business Intelligence)
- 경영 지표 시각화 및 모니터링 대시보드 개발
- Power BI, Tableau 같은 툴 숙련도 중요
- 의사결정 보조 역할로 실무에 밀접
5. 데이터 기획자 / PO
- 데이터 기반 서비스 기획 및 프로젝트 관리
- PM + 데이터 이해도 요구되는 하이브리드형
- 직무 전환자 또는 경력자에게 적합
📘 자격증과의 연결성
- ADsP: 데이터 분석 입문 및 BI 직무 적합
- 빅데이터 분석기사: 분석가, 사이언티스트 진입에 유리
- SQLD: 엔지니어 및 BI 분석가 필수 자격
- K-DAC: 고급 분석 및 머신러닝 관련 직무 타깃
✅ 마무리
데이터 분석 자격증은 커리어의 시작일 뿐입니다. 본인이 원하는 직무의 역할을 명확히 이해하고, 자격증 → 포트폴리오 → 프로젝트 경험으로 커리어를 설계하는 것이 중요합니다.