(3) 연봉과 보상 Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst
각 직군별로 차이를 한번 알아보려고 합니다.
데이터 분야에 있는 분들이야 그래도 어떤 차이가 있는지 구분이 가능하지만, 같은 회사 안에서도 데이터조직 외부에서 보기에는 그게 그거 같아 보이기도 하고...(회사 동료분들도 정말 많이 받은 질문이라고 합니다. 데이터 사이언티스트랑 애널리스트는 각각 뭐가 달라요? 엔지니어는 뭐가 달라요?) 특히 취준생분들도 각각 뭐가 다른 건지 많이 궁금해하시더군요.
그런데 상대적으로 빅데이터 분야가 조명받기 시작한지 얼마 안되기도 했고, 그만큼 발전과 변화도 빠르게 역동적으로 일어나는 분야이기 때문에 각 역할을 명확히 정의하기는 쉽지 않습니다. 겹치는 부분도 많기도 하고, 회사에 따라 정의방식과 롤도 다른 경향이 있습니다. 그럼 각 직군이 '일반적으로' 어떤 차이가 있는지 한번 알아봅시다.
우리나라보다는 미국의 IT 산업이 훨씬 더 크기도 하고, 미국의 role 구분 형태가 결국 표준이 되는 경우가 많기 때문에 참고자료로 미국에서 작성된 자료들을 참고했습니다.
지난 글에서 대략적인 정의와 필요 기술을 알아보았고, 이번 글에서는 직군별 보상의 차이에 대해 한번 알아봅시다.
글의 순서는 다음과 같습니다.
목차
3. 직군별 보상, 연봉
3. 각 직군별 보상, 연봉
어쩌면 가장 궁금할 내용!
요즘 모든 IT 분야가 다 그렇지만, 특히 빅데이터 분야는 본격적으로 도입된 지 10년이 채 안되었고, 선도적인 IT기업 외에 제조업 등 산업 전반에 도입된지는 정말 몇 년 안되었기 때문에 전문가가 매우 부족한 상황입니다. 때문에 사람을 구하기 힘든 만큼 상대적으로 보상도 높은 편이라고 말할 수 있습니다. (젖과 꿀이 흐르는 빅데이터 분야로 오세요...?)
참고 삼아 Data-flair 사이트에서 정리한 자료를 한번 봅시다.
(from https://data-flair.training/blogs/data-scientist-vs-data-engineer-vs-data-analyst/)
www.mygreatlearning.com에서 Indeed 기준으로 21년에 수집한 자료도 있습니다. 위 data-flair의 자료보다 전체적으로 조금 더 높습니다. (아마도 위의 자료는 기준이 다르거나 1-2년 전 자료 같네요.)
The average base salary of a data analyst in the US is $75,171 per year (Indeed: 4.6k salaries reported, updated on February 12, 2021).
The average base salary of a data engineer in the US is $132,531 per year (Indeed: 6k salaries reported, updated on February 12, 2021).
The average base salary of a data Scientist in the US is $123,127 per year (Indeed: 4.3k salaries reported, updated at February 12, 2021).
원달러 환율 1100원 기준으로 변환해보면,
- 데이터 분석가: 8,250만원
- 데이터 엔지니어: 1억4,575만원
- 데이터 과학자: 1억3,543만원
분석가와 엔지니어-과학자 간 차이가 좀 나기는 하지만 그래도 모두 높은 편입니다.
물론 천조국 기준이라는 것... 우리나라는 *0.5를 하면 될는지....
우리나라 기준의 자료도 원티드에서 어느 정도 참고해볼 수 있죠. 한번 볼까요?
직군별 초봉, 5년차, 10년차 연봉
데이터 분석가 - 경영/비즈니스 직군
- 초봉 3357만
- 5년 차 5051만
- 10년 차 7231만
데이터 엔지니어(빅데이터 엔지니어) - 개발직군
- 초봉 3391만
- 5년 차 5148만
- 10년 차 7907만
데이터 과학자(데이터 사이언티스트) - 개발직군
- 초봉 3509만
- 5년 차 5322만
- 10년 차 8106만
(원티드 2021년 11월 조회 기준)
우리나라 데이터 직군의 초봉은 3천만원 초중반에서 시작해서 5년차 5천만원대, 10년차 7천~8천만원대까지 분포하는군요. (이번에 알게된건데 직군 상관없이 평균적으로 1년에 4~5백만 정도 오르는 경향이 있군요!)
원티드에서 다른 직군도 한번씩 눌러보시면, 데이터 직군이 상대적으로 조금이나마 더 높은 보상을 받고 있다는 걸 알 수 있습니다.
예를 들어
경영/비즈니스 직군의 경영지원 : (초봉) 2904만, (5년) 4150만, (10년) 6375만
개발 직군의 백앤드 개발자 : (초봉) 3290만, (5년) 4841만, (10년) 7179만
| 경영/비즈니스 직군 | 개발 직군 | ||||
| 경영지원 | 데이터 분석가 | 데이터 엔지니어 | 데이터 사이언티스트 | 백엔드 개발자 | |
| 초봉 | 2904만 | 3357만 | 3391만 | 3509만 | 3290만 |
| 5년차 | 4150만 | 5051만 | 5148만 | 5322만 | 4841만 |
| 10년차 | 6375만 | 7231만 | 7907만 | 8106만 | 7179만 |
그런데 이 정보를 볼 때 주의하셔야할 것이, 같은 IT회사안에서라면 개발자보다 데이터 관련 직렬이 특별히 더 높은 처우를 받을 것으로 생각되진 않아요.
대체로 데이터 직군이 보상이 더 높아보이는 이유는 빅데이터를 전문적으로 다루는 조직을 꾸릴만한 회사라면 일반적으로 기술적으로 발전되어있는 '규모 있는' 회사인 경우가 많을 것이며, 상대적으로 그러한 회사의 보상이 높은 것이 이유일 것으로 생각됩니다.
아무리 작은 중소기업이라도 IT서비스를 하려면 내부든 외주든 '필수적으로' 백엔드 개발자와 경영지원팀은 필요하지만, 빅데이터 분석 시스템은 전혀 필수적인 시스템은 아니기 때문이죠. 이미 서비스가 크고, 데이터가 많은 배부른(?) 회사들이 주로 이런 빅데이터 시스템을 갖추고 관련 직원을 뽑을 니즈가 있단 말이죠. 그런 기업들은 아무래도 보상도 상대적으로 더 높을 확률이 크고요.
따라서 만약 빅데이터 조직이 있는 기업만 놓고 통계를 낸다면 개발자와 데이터직군간 크게 차이가 나지는 않을 것으로 예상됩니다.
또 하나 위 자료를 보면 재미있는 것은 미국보다 우리나라가 전체적으로 낮기도 하고, 직군별 차이도 훨씬 작게 분포합니다. (공평하게 낮다..)
미국 같은 경우 특히 테크 기업들을 중심으로 상대적으로 엔지니어링 직군에 대해 보상이 훨씬 큰 경우가 많은데요, 우리나라도 최근 들어 그런 경향이 조금 나타나긴 하지만 차이가 커봐야 1천만원 내외인 경우가 많죠. 그것도 아주 최근에, 일부 기업에서만 나타난 경향이기도 하고요.
참고로 우리나라의 IT대기업이나 주요 스타트업에 근무하시는 지인들의 경우를 보면, 경험적으로, 보통 위의 원티드 기준 평균 연봉에서 1.5배~2배 정도 범위가 많은 것 같습니다. 미국 사례 역시, 미국 빅테크(FANG 등) 엔지니어들만 평균을 낸다면, 위의 Indeed 평균 대비 1.5배~2배 정도로 보셔도 될 듯 합니다.
(빅테크 기업들의 직군별/레벨별 보상에 대해서는 https://www.levels.fyi/ 사이트에서 꽤 정확하게 알아볼 수 있습니다.
아래 글에서 levels.fyi를 통해서 재미로 구글 개발자의 연봉에 대해 알아보았습니다:
"구글코리아와 구글미국 개발자 연봉을 알아보자")
자 이렇게 빅데이터 관련된 대표적인 데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자의 역할과 정의, 직군별 필요 역량/기술, 직군별 보상 및 연봉에 대해서 알아보았습니다.
혹시 관련해서 추가로 질문이 있으시면 댓글 또는 메일로 주시면 답변드려보겠습니다.
특히 취준생분들이나 해당 분야 진로 관련해서 질문 있으신 분은 언제든 질문 주세요.
글 목차
데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자 차이가 뭘까? (1) 역할과 정의
데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자 차이가 뭘까? (2) 필요 역량, 기술
데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자 차이가 뭘까? (3) 연봉과 보상
Disclaimer
위에서도 언급했지만, 회사마다, 팀마다 역할이 일률적으로 명확하게 정의되기는 힘듭니다. 위의 구분법은 절대적인 기준이 아니라 매우 일반적인 기준으로, 데이터 직군을 잘 모르시는 분들에게 기본적인 컨셉을 공유드리기 위한 자료입니다. 혹시 잘못된 내용이 있으면 언제든 말씀 주세요.
참조
https://www.edureka.co/blog/data-analyst-vs-data-engineer-vs-data-scientist/
https://data-flair.training/blogs/data-scientist-vs-data-engineer-vs-data-analyst/
https://www.dataquest.io/blog/data-analyst-data-scientist-data-engineer/
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