먼저 하고 싶은 말
나는 2024년 첫 회차 시험에 응시해 이 자격증을 취득했다. 초회 합격률이 약 4%였던, 꽤 독한 시험이었다. 그때부터 지금까지 출제기준을 계속 들여다봐 왔는데, 2026년 6월에 대한상공회의소 자격평가사업단이 2027~2029년 적용 개편안을 공식 발표했다.
결론부터 말하면 단순한 표현 다듬기가 아니다. 필기 과목 구조가 재편되고, 실기 채점 기준이 구체화되었으며, 무엇보다 생성형 AI가 공식 시험 범위로 들어왔다. 현행 기준으로 공부하고 있다면 지금 당장 방향을 점검해야 한다.
시험 체계 한눈에 보기
2027년 이후에도 단일등급 체계는 유지된다. 필기 + 실기 구조도 동일하다.
| 구분 | 세부 내용 |
|---|---|
| 직무분야 | 경영·회계·사무 (사무) |
| 적용기간 | 2027. 1. 1. ~ 2029. 12. 31. |
| 필기 | 객관식 60문항 / 60분 |
| 필기 합격기준 | 과목당 40점 이상 + 평균 60점 이상 |
| 실기 | 컴퓨터작업형 3~5문항 / 70분 |
| 실기 합격기준 | 100점 만점에 70점 이상 |
| 실기 프로그램 | Power BI Desktop, Tableau Desktop |
필기 출제기준 변경 분석
과목 구조 — 3과목 체계는 유지, 내용은 대거 재편
필기 과목명 자체는 현행과 동일하게 3개 과목이다.
- 경영정보 일반
- 데이터 해석 및 활용
- 경영정보시각화 디자인
그러나 각 과목 안의 주요항목, 세부항목, 세세항목이 전면 재구성되었다. 아래에서 과목별로 뜯어본다.
1과목 : 경영정보 일반
현행 구조 vs 개편안 비교
| 현행 주요항목 | 현행 세부항목 | 개편안 주요항목 | 개편안 세부항목 |
|---|---|---|---|
| 경영 정보 이해 | 기업의 부문별 활동 이해 | 경영정보 이해 | 경영정보 개요 및 활동 / 경영전략 |
| 기업 내부 정보 파악 | 회계·재무·인적자원 기본정보 / 마케팅·영업 기본정보 / 공급관리 기본정보 |
경영활동 이해 | 회계·재무 / 인사·조직 / 마케팅 / 생산·운영 |
핵심 변화 포인트
① 경영전략이 독립 항목으로 신설된다
현행에는 '경영정보 이해' 한 덩어리에 묻혀 있던 전략 개념이, 개편안에서는 아래 4개 세세항목을 가진 독립 세부항목으로 분리된다.
- 경영전략 개념
- 경영환경 분석
- 경영전략 수립
- 경영전략 실행
단순 용어 암기에서 전략 수립 프로세스 전체를 묻는 문제가 나올 수 있다는 신호다. SWOT, PEST, 포터의 5 Force 같은 분석 프레임워크를 반드시 정리해 두어야 한다.
② 회계·재무가 대폭 깊어진다
현행은 "회계정보 관련 용어", "재무정보 관련 용어" 수준이었다. 개편안에서는 세세항목이 다음으로 확장된다.
- 재무제표 (3대 재무제표 구조)
- 재무비율 분석 (유동비율, 부채비율 등)
- 재무·투자 의사결정 (채권, 옵션, 투자안 경제성 분석 포함)
"투자안 경제성 분석"이라는 표현이 처음 등장했다. NPV, IRR, 회수기간법 같은 재무관리 개념까지 출제될 수 있다는 의미다. 단순 용어 암기형 문제에서 계산형 문제로 난이도가 올라갈 가능성이 있다.
③ 인사·조직 범위 대폭 확장
현행은 "인적자원정보 관련 용어" 한 줄이었다. 개편안에서는:
- 직무관리 (직무분석, 직무평가, 직무설계)
- 인적자원관리 프로세스 (확보, 개발, 평가, 보상, 유지)
- 조직행동론 개념
- 수준별 조직행동 (개인, 집단, 조직)
조직행동론이 들어온 게 흥미롭다. 리더십, 동기부여, 집단역학 개념까지 공부 범위에 포함시켜야 한다.
④ 마케팅과 생산·운영도 구체화
마케팅 세세항목에 마케팅 믹스(4P), 소비자 행동, 전자상거래·CRM이 명시되었다. 생산·운영 파트에는 수요예측, 재고관리, 공급사슬관리, 품질경영이 추가되었다. 현행 대비 경영학 전반 커버리지가 눈에 띄게 넓어졌다.
2과목 : 데이터 해석 및 활용
현행 구조 vs 개편안 비교
| 현행 주요항목 | 개편안 주요항목 | 주요 변화 |
|---|---|---|
| 데이터 이해 및 해석 | 데이터 이해 및 탐색 | EDA 관점 명시, 빅데이터 추가 |
| 데이터 파일 시스템 + 데이터베이스 이해 | 데이터베이스 | 파일시스템 개념 → 데이터시스템 개념으로 통합 |
| 데이터 활용 | 데이터 활용 | 데이터 분석 + BI + 생성형 AI 신설 |
핵심 변화 포인트
① EDA가 공식 범위로 들어왔다
현행 '데이터 해석' 항목에서 EDA(탐색적 데이터 분석)는 명시되지 않았다. 개편안에서는 '데이터 탐색' 세부항목 안에 "탐색적 분석(EDA) 관점의 해석" 이 세세항목으로 명문화된다. 이상치 탐지, 분포 확인, 상관관계 파악 등의 EDA 방법론 개념을 준비해야 한다.
② 빅데이터 개념이 정규 범위로 편입
'데이터 이해' 세세항목에 "빅데이터의 개요" 가 추가된다. 3V(Volume, Velocity, Variety)나 4V 프레임워크, 빅데이터 플랫폼 개념이 출제 대상이 될 수 있다.
③ 데이터베이스 파트 : 정규화·모델링 개념 신설
현행은 데이터베이스 구성요소와 키(Key) 개념 정도였다. 개편안에서는 아래 항목이 추가된다.
- 데이터 모델링 개요 (개념적·논리적·물리적 모델)
- 정규화 개요 (1NF~3NF 기본 개념)
SQLD를 공부한 경험이 있다면 익숙한 내용이다. 그 수준의 DB 기초 지식을 가져가면 된다.
④ 데이터 분석이 독립 항목으로 신설
현행에는 없던 "데이터 분석 이해"와 "데이터 분석 종류" 가 세부항목으로 추가된다. 기술통계 분석, 예측 분석, 처방 분석의 구분 같은 기본 개념이 출제될 수 있다.
⑤ 생성형 AI — 가장 큰 신설 항목
이번 개편에서 가장 눈에 띄는 변화다. "비즈니스 인텔리전스 및 생성형 AI" 라는 이름의 세부항목이 신설되며, 세세항목은 다음과 같다.
| 세세항목 | 의미 |
|---|---|
| 생성형 AI 개념 | LLM, 생성 모델의 작동 원리 기초 |
| 생성형 AI 활용 | 업무 프로세스에서의 활용 사례 |
| 생성형 AI 윤리 | 할루시네이션, 편향, 저작권, 개인정보 이슈 |
특히 윤리 항목이 명시된 점이 중요하다. AI 거버넌스, 데이터 편향, 개인정보보호법과 AI의 교차점 같은 개념이 객관식 문제로 나올 가능성이 높다.
3과목 : 경영정보시각화 디자인
현행 구조 vs 개편안 비교
| 현행 주요항목 | 개편안 주요항목 | 주요 변화 |
|---|---|---|
| 시각화 디자인 기본 원리 이해 | 시각화 디자인 기본 원리 이해 | 자크 베르탱, 게슈탈트 명시 |
| 시각화 도구 활용 | 시각화 도구 활용 | BI 소프트웨어 항목 구체화 |
| 시각화 요소 디자인 | 시각화 요소 디자인 | 목적별 분류 체계로 재편 |
핵심 변화 포인트
① 이론 기반 강화 — 자크 베르탱과 게슈탈트
현행은 "리듬, 강조, 대비, 대칭, 변화, 통일, 조화" 같은 디자인 원리 키워드 나열 수준이었다. 개편안에서는 아래 두 가지가 세세항목으로 명문화된다.
- 시각 인지와 게슈탈트 법칙 : 근접성, 유사성, 폐쇄성, 연속성 등
- 시각화 표현 원리 (자크 베르탱의 시각적 변수 등) : 위치, 크기, 색조, 명도, 방향, 모양, 텍스처 — 7가지 시각적 변수
자크 베르탱(Jacques Bertin)은 1967년 『Sémiologie Graphique(기호학적 그래픽)』에서 시각화의 이론적 기반을 제시한 학자다. 현재 데이터 시각화의 거의 모든 이론이 그의 프레임을 참조한다. 이 책 한 권이 필기 이론 문제의 핵심 참조점이 될 것이다.
② BI 소프트웨어 항목이 구체화
현행의 "시각화 도구(BI소프트웨어)의 특징"이 개편안에서는 다음 세세항목을 갖게 된다.
- BI소프트웨어 개념 및 특징
- 대시보드 개념 및 특징
- 시각적 요소의 상호작용
- 기본 기능 및 함수
"기본 기능 및 함수"가 필기 범위로 들어왔다는 점이 중요하다. 필기 시험에서 Tableau나 Power BI의 특정 함수 개념을 묻는 문제가 나올 수 있다.
③ 차트 선택 기준 — 목적별 분류 체계로 재편
현행은 차트 종류를 나열(막대, 꺾은선, 원형, 도넛, 분산형 등)하는 방식이었다. 개편안에서는 시각화 목적에 따른 분류 체계로 전환된다.
| 분류 | 의미하는 차트 유형 |
|---|---|
| 수량 시각화 | 막대차트, 버블차트 등 |
| 비율 시각화 | 원형차트, 도넛차트, 트리맵 등 |
| 분포 시각화 | 박스플롯, 히스토그램 등 |
| 시간 시각화 | 꺾은선차트, 영역차트 등 |
| 관계 시각화 | 분산형차트, 히트맵 등 |
| 공간 시각화 | 맵, 지오차트 등 |
| 기타 시각화 | 텍스트 테이블, 캘린더 차트 등 |
단순히 "어떤 차트가 있느냐"를 외우는 게 아니라, "언제 어떤 차트를 선택해야 하는가" 를 묻는 방향으로 문제가 진화할 것이다. Chart Chooser 관점의 공부가 필요하다.
실기 출제기준 변경 분석
실기는 구조적 변화보다 기존 항목의 구체화 및 난이도 상향이 핵심이다.
데이터 가공 → 데이터 가공 및 모델링
현행 실기에서 "데이터 계산하기"는 별도 세부항목이었고, "기본적인 계산식(함수)를 활용" 수준이었다. 개편안에서는 "데이터 가공 및 모델링하기"로 통합되며, 다음 세세항목이 추가된다.
3.3 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환할 수 있다.
3.4 데이터 분석 및 표현을 위해 계산식(함수)을 활용할 수 있다.
3.5 데이터 간 관계 설정 등 데이터 모델링을 할 수 있다.특히 3.5 데이터 모델링이 신설된 게 주목할 만하다. Power BI의 관계 설정(star schema, snowflake schema 구성), Tableau의 데이터 블렌딩이나 관계(Relationship) 기능이 실기 채점 항목으로 공식 편입된 것이다.
레이아웃 — 인터랙티브 화면이 공식 채점 항목으로
현행 실기에서 인터랙티브 기능은 "대화식(interactive) 화면 구성하기"라는 별도 항목이었다. 개편안에서는 "레이아웃 구성하기"에 통합되어 채점 항목 1.4로 명문화된다.
1.4 사용자의 조작에 따라 시각화 요소가 연동·변경되는
상호작용형(Interactive) 화면을 구성할 수 있다.필터 액션, 하이라이트 액션, URL 액션 — Tableau 기준으로 이 세 가지 인터랙션을 확실히 구현할 수 있어야 한다. Power BI라면 슬라이서, 크로스 필터 동작 방식을 정확하게 이해해야 한다.
기능 활용 — "고급 분석" 표현이 명시
현행 실기의 "기능 활용하기"에서는 "빠른 계산, 필터 적용, 축 설정, 분석 기능" 등이 나열되어 있었다. 개편안에서는 다음으로 재정의된다.
3.1 고급 분석을 위한 수식 작성 및 데이터 계산을 통해
결과를 효과적으로 표현할 수 있다.
3.3 정보 전달력을 향상시킬 수 있는 다양한 기능
(분석, 도구설명 등)을 활용할 수 있다."고급 분석" 이라는 표현이 들어온 것이 중요하다. Tableau 기준으로는 LOD 식(FIXED, INCLUDE, EXCLUDE), 테이블 계산식, 추세선·예측·참조선 같은 분석 기능까지 포함될 수 있다. Power BI라면 CALCULATE, FILTER, 시간 인텔리전스 함수 활용이 해당된다.
함수 범위 변경 분석
Power BI DAX 함수 — 일부 삭제
"출제위원 3인 이상 삭제 의견이 있는 함수를 삭제" 라는 사유로 일부 함수가 제거되었다. 삭제된 주요 함수는 다음과 같다.
| 구분 | 삭제된 함수 |
|---|---|
| 숫자(삼각)함수 | ACOS, ACOSH, ACOT, ACOTH, ASIN, ASINH, ATAN, ATANH, SIN, SINH, TAN, TANH, SIGN |
| 통계함수 | Beta.DIST, Beta.INV, CHISQ.DIST, CHISQ.DIST.RT, CONFIDENCE.NORM, CONFIDENCE.T, EXPON.DIST, NORM.DIST, NORM.INV, NORM.S.DIST, NORM.S.INV, PERCENTILE(일부), PERMUT, POISSON.DIST, SAMPLE, T.DIST, T.INV, VAR(일부) |
| 논리함수 | BITAND, BITLSHIFT, BITOR, BITRSHIFT, BITXOR |
| 테이블 함수 | ADDMISSINGITEMS, DETAILROWS, GENERATE, GENERATEALL, NATURALJOIN류, ROLLUPADDISSUBTOTAL, ROLLUPISSUBTOTAL, SELECTCOLUMNS(일부), SUBSTITUTEWITHINDEX |
통계·삼각함수 위주로 삭제가 이루어졌고, 실무에서 자주 쓰이는 집계함수·필터함수·시간인텔리전스 함수는 그대로 유지된다. 어렵고 자주 안 쓰이는 건 빼고, 핵심만 남긴 것이다.
Tableau 함수 — 변동 없음
공식 문서에 명확하게 기재되어 있다: "변동 사항 없음." 태블로 사용함수는 현행 그대로 유지된다. LOD 식(FIXED, INCLUDE, EXCLUDE), 테이블 계산 함수(WINDOW_*, RUNNING_*, RANK_*), 공간 함수 전체가 그대로 시험 범위다.
총정리 — 무엇을 어떻게 준비할 것인가
현행(20242026) vs 개편(20272029) 핵심 차이
| 구분 | 현행 | 개편안 | 난이도 변화 |
|---|---|---|---|
| 경영이론 | 용어 중심 | 전략 수립 + 재무분석 + 조직행동론 | ↑ 상향 |
| 데이터 파트 | 기초 개념 | EDA + 빅데이터 + DB 모델링 + 데이터 분석 종류 | ↑ 상향 |
| AI 관련 | 없음 | 생성형 AI 개념·활용·윤리 신설 | 신규 |
| 시각화 이론 | 나열 중심 | 자크 베르탱 + 게슈탈트 이론 명시 | ↑ 상향 |
| 차트 선택 | 차트 종류 나열 | 목적별 분류(수량/비율/분포/시간/관계/공간) | ↑ 상향 |
| 실기 모델링 | 없음 | 데이터 간 관계 설정, 모델링 신설 | 신규 |
| DAX 함수 | 광범위 | 실무 핵심 위주로 축소 | ↓ 범위 축소 |
| Tableau 함수 | 현행 유지 | 변동 없음 | 동일 |
2027년 시험을 준비하는 분께
- 경영학 기초를 진지하게 공부해야 한다. 재무비율, NPV·IRR, 조직행동론은 이제 선택이 아니다.
- 생성형 AI 윤리 개념을 정리해 두어야 한다. 할루시네이션, 편향, 개인정보 이슈는 최소 1~2문제 출제될 가능성이 크다.
- 자크 베르탱의 7가지 시각적 변수와 게슈탈트 법칙은 암기 수준으로 정리해야 한다. 이론 문제에서 직접 나올 수 있다.
- 차트 선택 기준을 목적별로 정리해야 한다. "이 데이터를 어떤 차트로 표현하는 것이 적절한가?"를 묻는 문제가 늘어날 것이다.
- 실기에서 데이터 모델링과 인터랙션 구현은 필수 항목으로 봐야 한다. Tableau라면 관계(Relationship), Power BI라면 스타스키마 모델 구성까지 실습해 두어야 한다.
이미 합격한 분께
자격증은 그대로 유효하다. 다만 실무에서 클라이언트나 팀원에게 설명할 때 개편된 범위 — 특히 생성형 AI와 데이터 모델링 파트 — 를 인지하고 있으면 컨설팅의 깊이가 달라진다. 출제기준 개편은 결국 업계에서 요구하는 실무 능력의 변화를 반영하는 것이기도 하다.
이번 개편은 방향이 명확하다. "경영 지식 + 데이터 기술 + AI 리터러시"를 동시에 요구하는 쪽으로 이 자격증이 진화하고 있다. 처음 시험을 준비하는 분이라면 이 세 영역을 균형 있게 공부하는 전략이 현행 기준보다 더 중요해졌다.
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