IT 기획자는 왜 ‘데이터 분석가’가 되어가고 있는가?
IT 기획자는 왜 ‘데이터 분석가’가 되어가고 있는가?
이제 ‘감’으로 기획하는 시대는 끝났습니다
IT 기획자라는 직무는 예전엔 아이디어와 흐름을 설계하는 ‘설계자’ 이미지가 강했습니다. 그러나 2025년 현재, 실리콘밸리를 비롯한 글로벌 기업들에서 공통적으로 강조되는 역량은 바로 ‘데이터 분석력’입니다. 단순히 GA(구글 애널리틱스) 지표 몇 개 읽는 수준을 넘어, 사용자 행동을 기반으로 한 서비스 개선 인사이트 도출, A/B 테스트 기획, 데이터 기반 의사결정 참여 등 IT 기획자는 점점 데이터 분석가에 가까운 역할을 수행하고 있습니다.
그렇다면 여기서 질문이 생깁니다. IT 기획자는 도대체 어느 정도까지 데이터를 다룰 수 있어야 할까요? SQL까지 배워야 할까요? Python은 필수일까요? 이 글에서는 실무 중심으로, IT 기획자가 꼭 알아야 할 데이터 분석의 깊이와 범위를 구체적으로 설명합니다. 기존 블로그처럼 "데이터 중요하다" 수준에서 멈추지 않고, 실제 서비스를 성공시키는 기획자가 되기 위해 어디까지 배워야 하는지 현실적인 로드맵까지 제시하겠습니다.
목차
1. IT 기획자에게 데이터 분석이 중요한 3가지 이유
1) 직감이 아닌 증거 기반 의사결정
경험만으로 기획하던 시절은 지났습니다. 오늘날의 IT 기획자는 무엇이, 왜, 어떻게 안 되고 있는지를 데이터로 말할 수 있어야 합니다.
2) 개발/디자인 팀과의 커뮤니케이션 효율 향상
"이탈률이 32%"라는 수치는 "이거 바꿔주세요"라는 말보다 훨씬 설득력이 있습니다.
3) 경영진 보고 및 의사결정 참여 가능
데이터 기반 인사이트는 기획자를 전략 회의에 초대받는 사람으로 바꿔 줍니다.
2. IT 기획자는 데이터 분석을 어디까지 해야 하는가?
결론: 전문가 수준은 필요 없지만, 아래 3가지는 필수입니다.
- 사용자 행동 데이터 읽기
- 간단한 SQL 활용
- A/B 테스트 설계와 해석
3. 실무에서 자주 쓰이는 데이터 분석 스킬 5가지
| 스킬 | 설명 | 사용 예시 |
|---|---|---|
| GA4 | 사용자 유입 및 행동 분석 | 페이지 전환율 분석 |
| Firebase | 앱 전용 사용자 분석 | 앱 설치 후 리텐션 측정 |
| SQL | 데이터베이스 쿼리 | 주간 방문자 수 추출 |
| Looker Studio | 시각화 및 리포트 작성 | 대시보드 제작 |
| A/B 테스트 | 기능/디자인 실험 | 버튼 색상 효과 비교 |
4. 꼭 배워야 하는 툴 vs 몰라도 되는 툴
✅ 꼭 배워야 하는 툴
- SQL (기본 문법)
- GA4 / Firebase
- Looker Studio 또는 Tableau
❌ 몰라도 되는 툴
- Python, R (데이터 분석가용)
- 딥러닝/머신러닝 기법
5. 데이터 기반 기획 실전 예시: 리텐션 향상 기획
문제: 신규 가입자의 70%가 3일 내 이탈
분석: 튜토리얼을 완료하지 않은 사용자가 85%
기획: 튜토리얼 개선 + A/B 테스트 시행
결과: 튜토리얼 완료율 87%, 리텐션 45%로 상승
6. 결론: 데이터 해독 능력이 곧 기획력입니다
좋은 기획자는 창의성만으로는 부족합니다. 데이터를 읽고 해석하는 능력은 기획의 핵심입니다. 이제 기획서 대신 데이터가 말하게 하십시오.
7. FAQ: IT 기획자의 데이터 분석 역량에 대한 흔한 질문
Q 비전공자인데 SQL 배우기 어렵지 않나요?
ASELECT, WHERE, JOIN만 익히면 충분합니다. 일주일이면 가능해요.
Q데이터 분석은 분석가에게 맡기면 안 되나요?
A분석 결과를 기획으로 전환하는 역할은 기획자의 몫입니다.
Q데이터 없이 성공한 서비스도 있던데요?
A시작은 감으로 할 수 있어도, 지속은 데이터가 책임집니다.