(2023 최신) 데이터직무 현황보고서 정리

 

1. 데이터직무 현황

비슷한 직무 분석에 앞서 2023년도 자료를 바탕으로 데이터 관련 직무에 대해 더 자세히 알아보고 싶어졌다.

 

(1) 데이터산업 내의 필요 인력 및 부족률

• 향후 5년까지(2027년) 데이터산업의 데이터직무 필요 인력은 17,418명으로 조사되었다. 이 중 데이터 개발자 수요가 7,772명(44.6%)으로 가장 높았고, 데이터 엔지니어 1,955명(11.2%), 데이터 분석가 1,874명(10.8%) 순으로 나타났다.
• 데이터산업의 데이터직무 인력 평균 부족률은 11.5%이며, 데이터 과학자의 직무 인력 부족률이 34.5%로 가장 높게 나타났다. 이어서 데이터 개발자(14.7%), 데이터 분석가(14.6%), 데이터 컨설턴트(10.6%) 순으로 나타났다.

 

(2) 전 산업(all) 의 필요 인력 및 부족

• 향후 5년 내 일반산업을 포함한 전 산업에서 필요한 데이터직무 인력은 총 25,298명으로, 이 중 데이터 개발자가 9,032명(35.7%)으로 가장 높게 나타났고, 데이터베이스관리자 4,329명(17.1%), 데이터 분석가 2,930명(11.6%), 데이터 엔지니어 2,724명(10.8%) 순으로 나타났다.
• 향후 5년 내 일반산업을 포함한 전 산업 내 데이터직무별 인력 부족률은 평균 11.3% 수준이며, 데이터 과학자 부족률이 31.5%로 가장 높게 나타났다. 데이터 개발자(14.0%), 데이터 분석가(13.7%) 직무가 전 산업 평균보다 높은 부족률을 보였다.

 

(3) 총평

• 향후 5년까지 데이터직무별 필요 인력 비중이 가장 큰 직무는 데이터 개발자이며, 인력 부족률이 가장 큰 직무는 데이터 과학자로 나타났다.

 

2. 데이터직무 실제 채용

(1) 채용 현황

• 전 산업의 데이터직무 인력 채용은 2021년 이후 매년 증가할 것으로 조사되었다.
• 전 산업의 2022년 데이터직무 인력 채용 시 경력직 선호 비중이 54.7%로 나타났다.
• 데이터산업 분야에서 데이터 직무 인력 채용 시 발생하는 애로사항으로 ‘실무 역량을 갖춘 인력 부족’이 60.5%로 가장 높았다.

 

(2) 우대 사항

• 데이터산업과 일반산업을 포함한 전 산업에서 데이터 직무 인력 채용 시 우대 기술로 ‘분석 프로그래밍’(38.7%)과 ‘SQL 프로그래밍’(27.7%)이 높았고, 다음으로 ‘통계툴 분석 능력’(23.9%), ‘대용량 데이터베이스 설계⋅보안’(23.8%) 등의 순으로 나타났다.
• 데이터산업과 일반산업을 포함한 전 산업에서 데이터 직무 인력 채용 시 우대(예정) 자격증으로 ‘정보처리기사’가 62.2%로 가장 높고, 다음으로 ‘데이터 분석 전문가(ADP)’(22.7%), ‘데이터아키텍처 준전문가(DAsP)’(15.5%) 등의 순으로 나타났다.

 

3. 데이터직무 인력 관련 용어 정리

• 데이터 관련 업무를 수행하는 데이터직무는 데이터 아키텍트, 데이터 개발자, 데이터
  엔지니어, 데이터 분석가, 데이터베이스관리자, 데이터 과학자, 데이터 컨설턴트, 데이터 기획자 총 8개로 구분하고 있다.
• 언급이 많은 직무를 중심으로 용어를 정리해보았다.

 

직무명	설명
데이터 과학자 (Data Scientist)	• 조직 내외부 데이터의 관리⋅활용⋅분석 체계를 새롭게 만들고, 프로세스 혁신 및 신제품 개발, 마케팅 전략 결정 등의 의사결정을 이끌어내는 직무 • (빅)데이터에서 데이터 간 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내 모형화하고 이에 적용하는 알고리즘을 개발하는 업무 • AI 모델 설계 및 실무 적용, AI 최신 기술 연구와 구현 및 적용 업무
데이터 개발자 (Data Developer)	• 데이터(DB)를 활용하여 서비스 및 업무처리 기능을 개발 • 데이터 활용 및 서비스 제공을 위한 API 개발 • QA 및 오픈 라이브러리 활용 및 개발 • 빅데이터 처리를 통한 응용 솔루션 개발 업무
데이터 분석가 (Data Analyst)	• 정형⋅비정형 데이터를 식별⋅관리⋅조작⋅분석하여 기업 경영의 의사결정에 활용할 수 있도록 자료를 만들어내는 직무 • 통계, 머신러닝, 인공지능 기반 데이터 분석, 분석결과 시각화 업무 • 다양한 분석기법을 활용하여 데이터가 보여주는 현상을 해석하고 그 원인을 분석해 정보를 얻는 업무 • 핵심 비즈니스를 파악하고 개선하기 위한 실험 설계, 데이터 분석하여 결과를 도출하는 업무 • 마케팅조사, 사회여론조사 등 조사 데이터를 분석하여 정보를 얻고 인사이트를 도출하는 업무 • 서로 다른 이종데이터 매쉬업과 가명정보 결합을 통해 데이터를 분석하는 업무
데이터 엔지니어 (Data Engineer)	• 데이터 성능, 서비스, 제품에 대한 기술지원자, 제품 개발자, 유지보수 • 머신러닝 모델 학습 및 배포, 도메인 지식 기반 데이터 전처리⋅추출 업무 • 대용량 처리가 가능한 데이터 파이프라인 및 플랫폼 설계 및 구축 • (빅)데이터를 저장⋅처리⋅관리하거나 프로그램 개발 • 로그, 크롤링 자동화 등 (빅)데이터 수집 환경 구축 • 기계 학습용 데이터 생성⋅활용을 위한 참조구현 구축 • 데이터 구분⋅선별, 데이터 결합 및 포맷 변형 •  예시) 데이터 엔지니어, 백엔드 엔지니어, 풀스텍 엔지니어, 데이터 플랫폼 및 시스템 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 피처 엔지니어 직무 포함

 

4. 참고문헌

• 데이터진흥과 박소영, 「2022년 데이터산업현황조사」, 과학기술정보통신부, 2023