이제 데이터 분석과 인공지능 도구는 업무에서 빼놓을 수 없는 필수품이 되었습니다. 하지만 아무리 좋은 시스템이라도, ‘어떻게 질문하느냐’에 따라 결과가 달라질 수밖에 없습니다. 특히 영어로 데이터를 다룰 줄 아는 능력은 정보 접근력과 직결됩니다. 이번 글에서는 영어로 질문하는 역량이 왜 데이터 관련 직무에서 중요한 경쟁력으로 부상하고 있는지 살펴보려고 합니다.
데이터 도구의 언어는 여전히 영어
SQL, 파이썬, R처럼 데이터와 관련된 언어들은 대부분 영어를 기반으로 만들어졌습니다. 명령어나 공식 문서는 물론, 에러 메시지나 개발자 커뮤니티도 영어가 중심입니다. 그래서 영어를 읽고 이해하는 능력이 곧 문제 해결력으로 이어집니다. 영어로 작성된 설명이나 글을 잘 이해하고, 필요한 정보를 알맞은 키워드로 검색할 수 있는 사람은 업무 속도도 빠르고, 오류가 생겼을 때 대처하는 힘도 남다릅니다.
AI와 협업할 때, 영어 프롬프트가 성과를 가른다
ChatGPT, Copilot, Gemini 같은 AI 도구를 쓸 때는 ‘무엇을 어떻게 묻느냐’가 결과를 좌우합니다. 영어로 명확하고 구체적인 프롬프트를 쓸 수 있는 사람은 훨씬 더 정확하고 도전적인 데이터를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 “Show me data trends for Q3”보다는 “Compare Q3 user retention trends between mobile and web platforms”처럼 상황을 명확하게 전달하는 문장이 훨씬 효과적입니다. 이렇게 영어로 질문하는 역량이 데이터 분석 실력에서 새로운 차별점이 되고 있습니다.
데이터 직무는 글로벌 커뮤니케이션이 필수
데이터 자체는 숫자에 불과하지만, 이를 해석해서 의미를 부여하는 건 결국 사람의 역할입니다. 글로벌 기업에서는 분석 결과를 영어로 보고하고, 외국 동료와 협업하는 일이 일상입니다. 그래서 영어로 논리적으로 소통하는 능력이 반드시 필요합니다. 단순히 언어만 잘하는 게 아니라, 데이터를 스토리로 만들어 상대를 설득하는 힘까지 요구됩니다.
결국 데이터 시대에는 기술 못지않게 언어 역량이 중요해지고 있습니다. 영어로 사고하고, 적재적소에 질문할 줄 아는 사람이야말로 더 깊이 있는 인사이트를 얻고, 글로벌 무대에서도 두각을 나타낼 수 있습니다.