📊 데이터 분석가 후기
데이터 분석가가
DB를 배워야 하는 이유
SQL만 쓰던 데이터 분석가가 김영한 강의로 DB 설계를 이해하고 더 효율적인 분석을 하게 된 이야기입니다.
럿지 AI 팀2025-01-28📖 5분 읽기
🎯데이터 분석가에게 DB가 필요한 이유
저는 2년차 데이터 분석가입니다. 처음에는 Python과 Pandas만으로 충분하다고 생각했어요. 하지만 실무에서 마주친 현실은 달랐습니다.
😰
문제 상황
"이 데이터 CSV로 뽑아주세요" → 매번 개발팀에 요청해야 했음
😊
해결 후
직접 DB에서 필요한 데이터를 추출 → 업무 효율 3배 상승
💡 현실: 회사 데이터는 CSV가 아니라 데이터베이스에 있습니다. SQL을 모르면 항상 누군가에게 의존해야 해요.
📚분석가에게 유용했던 내용
🔗
SELECT & JOIN
여러 테이블 데이터를 한 번에 추출
데이터 추출 시간 80% 단축📊
집계 함수 & GROUP BY
DB 단에서 요약 통계 생성
Python 작업 전 데이터 정제 완료🧩
서브쿼리 & CTE
복잡한 분석 쿼리 작성 가능
대시보드용 데이터 직접 생성⚡
인덱스 이해
대용량 데이터 쿼리 최적화
10분 → 10초 쿼리 속도 개선💼실무에서 바로 적용한 예시
월간 매출 리포트
이전: 개발팀에 요청 → 3일 대기 → CSV 받음 → Python으로 분석
이후: 직접 SQL로 추출 → 바로 분석 → 당일 리포트 완성
고객 코호트 분석
이전: "이 분석은 데이터 추출이 복잡해서..." 포기
이후: CTE와 윈도우 함수로 직접 코호트 데이터 생성
📈수강 후 변화
3배
업무 효율 향상
0건
개발팀 요청 감소
시니어
역량 인정 받음
"데이터 분석가가 SQL을 할 줄 안다는 건, 자기 손으로 원하는 데이터를 언제든 꺼낼 수 있다는 겁니다. 이것만으로도 팀에서의 가치가 확 올라갔어요."
📊 데이터 분석가의 필수 역량, SQL
더 이상 데이터 추출을 다른 사람에게 맡기지 마세요. 당신의 분석 역량을 한 단계 업그레이드하세요.
데이터 자립 선언하기 🚀✓ 분석가 맞춤 | ✓ 실무 SQL | ✓ 대시보드 데이터 직접 추출
#데이터베이스
#김영한
#데이터분석
#SQL
#DB설계