애널리스트가 되려면 이렇게 준비하면 됩니다
얼마 전 지인이 이직을 고민하면서 “애널리스트는 숫자만 잘 보면 되는 직업이야?”라고 묻더라고요. 사실 저도 예전에는 애널리스트라고 하면 증권사 리포트 쓰는 사람 정도로만 떠올렸습니다. 그런데 막상 들여다보면 금융, 데이터, 산업 조사, 기업 전략, 콘텐츠 분석까지 꽤 넓은 일을 합니다.
애널리스트의 공통점은 하나입니다. 흩어진 정보를 모아서 판단에 쓸 수 있는 형태로 바꾸는 사람이라는 점이죠. 그래서 숫자 감각도 필요하지만, 글쓰기와 질문하는 힘도 생각보다 중요합니다.
애널리스트가 하는 일을 먼저 나눠보기
애널리스트라고 다 같은 일을 하지는 않습니다. 증권사 리서치 애널리스트는 기업 실적, 산업 전망, 주가에 영향을 줄 만한 요소를 분석합니다. 데이터 애널리스트는 서비스 이용 기록이나 매출 데이터를 보고 문제의 원인과 개선 방향을 찾습니다. 비즈니스 애널리스트는 조직의 업무 흐름, 비용, 고객 반응을 보며 의사결정을 돕습니다.
예를 들어 쇼핑 앱에서 장바구니에 담긴 상품은 많은데 결제가 적다면, 데이터 애널리스트는 어느 단계에서 이탈이 생기는지 봅니다. 증권 애널리스트라면 특정 기업의 원가율이 1년 새 3%포인트 올랐을 때 이익률에 어떤 영향을 주는지 계산하겠죠. 분야는 달라도 “왜 이런 일이 생겼고, 앞으로 무엇을 봐야 하는가”를 묻는 태도는 비슷합니다.
초보자가 먼저 키우면 좋은 기본기
처음부터 어려운 모델이나 전문 용어에 매달릴 필요는 없습니다. 오히려 초반에는 자료를 읽고, 숫자를 비교하고, 자기 말로 설명하는 연습이 훨씬 오래 갑니다.
- 엑셀이나 스프레드시트로 표를 만들고 증감률, 평균, 비중을 계산하는 능력
- 기업 실적, 시장 규모, 고객 행동 같은 숫자를 문장으로 풀어내는 능력
- 보고서나 기사에서 주장과 근거를 분리해서 읽는 습관
- 모르는 산업을 빠르게 파악하기 위한 질문 목록을 만드는 힘
- 분석 결과를 3분 안에 설명할 수 있는 말하기와 글쓰기
솔직히 말하면 엑셀 함수 100개를 외우는 것보다 “매출은 늘었는데 이익은 왜 줄었지?” 같은 질문을 붙잡는 편이 더 중요할 때가 많습니다. 좋은 애널리스트는 계산을 잘하는 사람에서 멈추지 않고, 계산 결과가 어떤 의미인지 끝까지 물고 늘어집니다.
공부 순서는 가볍게 시작하는 게 좋습니다
가장 현실적인 출발은 관심 있는 업종 하나를 고르는 겁니다. 반도체, 화장품, 게임, 은행, 배터리처럼 평소 뉴스를 자주 보는 분야면 더 편합니다. 처음부터 전 산업을 보려고 하면 금방 지칩니다.
1단계: 산업 구조 익히기
그 업종이 무엇을 팔고, 누가 사고, 비용은 어디서 많이 생기는지 적어봅니다. 예를 들어 커피 프랜차이즈라면 원두 가격, 임대료, 인건비, 점포 수, 객단가가 중요합니다. 이 정도만 잡아도 기사를 읽을 때 보이는 게 달라집니다.
2단계: 숫자 3개만 추적하기
처음에는 매출, 영업이익, 성장률처럼 기본 숫자 3개만 봐도 충분합니다. 여기에 전년 대비, 전분기 대비를 붙이면 흐름이 보입니다. 숫자를 많이 보는 것보다 같은 숫자를 꾸준히 보는 쪽이 실력이 됩니다.
3단계: 짧은 분석 글 쓰기
A4 한 장까지 갈 필요도 없습니다. “이 회사의 매출은 늘었지만 비용 부담이 커졌다. 다음에는 가격 인상 여부와 신규 고객 증가율을 봐야 한다”처럼 5문장으로 써도 됩니다. 애널리스트에게 글쓰기는 장식이 아니라 생각을 검증하는 도구에 가깝습니다.
실무 감각은 작은 프로젝트로 키우기
취업이나 이직을 생각한다면 포트폴리오가 꽤 도움이 됩니다. 거창한 자료가 아니어도 됩니다. 특정 기업 3곳을 비교하거나, 앱 리뷰 500개를 분류하거나, 한 산업의 최근 3년 매출 흐름을 그래프로 만든 자료면 충분히 시작점이 됩니다.
예를 들어 배달앱을 분석한다면 월간 이용자 수, 주문 빈도, 수수료 구조, 경쟁 서비스의 프로모션을 함께 볼 수 있습니다. 여기서 “쿠폰을 많이 뿌리면 매출은 늘 수 있지만 수익성은 흔들릴 수 있다”는 식의 해석이 붙으면 단순 자료 모음에서 분석으로 넘어갑니다.
근데 여기서 욕심을 너무 내면 자료만 잔뜩 쌓이고 글은 못 쓰는 경우가 생깁니다. 그래서 저는 한 프로젝트를 할 때 질문을 하나로 줄이는 편이 좋다고 봅니다. “이 회사는 왜 성장했나”, “이 서비스의 이탈 원인은 무엇일까”, “이 산업은 가격을 올릴 힘이 있을까”처럼요.
애널리스트를 준비할 때 자주 놓치는 점
많은 사람이 자격증이나 툴부터 찾습니다. 물론 SQL, 파이썬, 회계 지식, 금융 자격은 도움이 됩니다. 다만 도구는 분석을 대신해주지 않습니다. 데이터를 뽑아도 무엇을 비교해야 하는지 모르면 결과가 흐릿해집니다.
- 숫자가 맞는지 확인하는 습관을 들이기
- 좋아하는 주장일수록 반대 근거를 찾아보기
- 그래프를 만들 때 축과 단위를 꼼꼼히 보기
- 전문 용어를 쉬운 말로 바꿔 설명하기
- 예측이 틀렸을 때 이유를 기록하기
특히 예측이 틀린 기록은 생각보다 귀합니다. 애널리스트의 일은 맞히기 게임처럼 보이지만, 실제로는 틀렸을 때 가정을 고치는 과정에 가깝습니다. 원자재 가격을 낮게 봤는지, 고객 수요를 과하게 잡았는지, 경쟁사의 움직임을 놓쳤는지 확인하면서 눈이 좋아집니다.
애널리스트라는 이름은 조금 딱딱하게 들리지만, 결국 세상을 관찰하고 근거 있게 말하는 일입니다. 숫자와 글 사이를 오가며 “그래서 이게 무슨 뜻인데?”라는 질문을 계속 던지는 사람에게 잘 맞습니다. 처음엔 기사 하나에 표 하나만 붙여도 괜찮습니다. 그렇게 작게 쌓은 분석 습관이 어느 순간 꽤 단단한 무기가 됩니다.
