데이터 분석·대시보드 외주

'데이터 분석'이라는 한 단어 안에 단가 5천원짜리 단순 엑셀 정리부터 40만원 넘는 머신러닝·대용량 가공까지 폭넓게 들어 있어요. 그래서 시작 전에 내가 진짜로 팔 수 있는 작업 유형을 잘게 쪼개고, 그중 무엇을 어떤 도구로 어디까지 해줄지 정하는 게 첫 단추예요. 크몽 가격 안내를 보면 가격을 가르는 게 데이터 규모, 전처리·함수 난이도, 자동화 범위(VBA·앱스 스크립트·API), 시각화 수준(차트·대시보드·Tableau·Grafana), 결과물 형식이거든요. 이 축들이 곧 내 서비스의 '기본 vs 추가' 경계를 정하는 기준이 돼요. 납품 범위랑 제외 범위, 수정 횟수(예: 기본 2회), 결과물 형식을 미리 정해두면 나중에 견적이랑 검수 단계에서 다툴 일이 줄어요. 타깃 고객(누구의 어떤 문제)을 한 줄로 좁혀야 다음 단계의 샘플이랑 상세페이지가 날카로워져요. 한 가지 짚고 갈 게 있어요. '데이터 외주'랑 비슷해 보여도 'AI 학습데이터 라벨링을 직접 수행하는' 일은 결이 많이 달라요. 라벨링을 의뢰하는 견적은 크몽 기준 최저 4만~평균 41만~최고 92만원대지만, 그걸 '수행하는' 라벨러의 정산은 크라우드웍스 기준 초보 시급 환산 4,000~6,000원, 숙련 10,000~15,000원 수준이라 훨씬 낮거든요. 둘은 '의뢰 비용'과 '작업자 수입'이라 같은 줄에 두면 기대치가 어긋나요. 여기 마일스톤은 내 역량을 파는 의뢰형 데이터 외주를 기준으로 가요.