[시선]빅데이터 시대 뜨는 직업 '데이터 사이언티스트'는?
[시선]빅데이터 시대 뜨는 직업 '데이터 사이언티스트'는?
  • 고수연 기자
  • 승인 2019.03.22 19:52
  • 댓글 0
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기업에서 빅데이터가 요즘처럼 부각된 적이 없다. 가치창출뿐 아니라 매출증대에도 큰 역할을 한다.

기업 빅데이터 프로젝트는 대부분 기업 내 IT 부서가 담당한다. IT부서가 기업 내 부서간 관계를 강화해 궁극적으로 수익 개선 및 매출 증대에 기여하도록 한다. 쉽게 말하면 빅데이터 프로젝트를 통해 기업 IT 부서들은 기존의 단순 지원 및 협력관계에서 전략적인 파트너로서의 역할을 강화할 수 있을 것으로 기대된다.

기업 빅데이터 프로젝트를 실행하기 위해서는 사업 영역 모두를 포괄해야 한다. 따라서 새로운 차원의 사내 협업이 필수적이다.

특히 빅데이터 솔루션 기술도 중요하지만 무엇보다 데이터의 잠재 가치를 상상해내고, 이를 현실화할 수 있도록 하는 인재가 필요하다. 그것도 전문성과 창의력을 겸비한 새로운 인재여야 한다는데 종사자들은 모두 공감하고 있다.

정기적으로 데이터를 다루는, 즉 데이터에 익숙한 사람은 엄청나게 쌓인 데이터에서 가치 있는 것들만 골라낼 비결을 알고 있을 것이다. 하지만 데이터에 접근하는 비결은 한정돼 있다. 데이터를 효율적으로 가치 있게 만들 도구를 쓸 수 있는 사람은 한정될 수밖에 없다.

문 여는 방법과 비교하면 쉽다. 문 여는 것은 한 가지만 있는 게 아니다. 해머처럼 무식하고 투박한 도구일 수도 있고, 열쇠 전문가의 정밀한 장치일 수도 있다. 상황에 걸맞는 기술 수준과 방법이 필요하다.

빅데이터의 중요성과 함께 IT 전문가를 교육시키려는 요구도 꾸준히 증가하고 있다.

실제로 원천 데이터를 정보로 변환해 새로운 발견과 통찰력을 확보, 이를 창의적이고 시각적으로 전달함으로써 비즈니스 영향력을 가시화해 제안하는 ‘데이터 과학자(Data Scientist)’의 역할이 중요해지고 있다.

빅데이터와 함께 중요성이 더욱 강조되고 있는 클라우드 컴퓨팅 기술도 관심의 중심에 있다. 거대한 데이터의 수집, 처리, 저장 등 관련 기술에 대한 전문가 수요도 꾸준하다. 이 분야의 전문가 품귀현상은 당분간 지속될 것으로 본다.

그야말로 빅데이터의 시대다. 데이터에 ‘크다’란 뜻의 ‘Big’이 붙은 데서 알 수 있듯 빅데이터는 말 그대로 ‘대용량 데이터’를 말한다.

제조업은 불량률을 줄이고, 서비스·유통 기업은 새로운 사업 기회를 창출하는 데 빅데이터를 활용한다.

문제는 엄청난 데이터의 홍수에서 누가 의미 있는 정보를 뽑아내는 일을 할 것인가이다. 컴퓨터가 아무리 똑똑해져도 컴퓨터가 데이터를 처리하는 방식을 설계하는 일은 결국 사람 몫이다.

그래서 뜨는 직업이 있다. 데이터 과학자다.

데이터 과학자는 진흙 같은 대용량 데이터 속에서 가치 있는 진주를 캐낼 능력이 있는 사람이다.

새로운 가치를 뽑아내는 안목과 데이터를 능수능란하게 다룰 수 있는 분석능력 그리고 비즈니스 해석능력까지 겸비한 데이터 과학자들을 하버드비즈니스리뷰는 ‘21세기의 가장 섹시한 직업’이라고 평가한다.

혹자는 데이터를 사업으로 연결시키는 능력이 뛰어난 데이터 과학자를 ‘빅데이터 큐레이터’라고 부른다. 박물관·미술관의 큐레이터들이 훌륭한 안목으로 기획전을 열어 명성을 쌓듯 데이터 분석을 ‘기획’하고 그 결과를 비즈니스에 ‘활용’할 줄 아는 전략가란 뜻이다.

거의 모든 산업이 IT와 융합되면서 이들 데이터 전문가들의 몸값도 높아지고 있다. 국내외에서 뜨거운 러브콜을 받고 있는 것도 사실이다.

최근 1~2년 사이 국내에선 데이터 과학자에 대한 수요가 급증했다. 기업들이 적게는 수십 명, 많게는 200~300명 규모의 빅데이터팀을 만들기 시작했기 때문이다.

업계에 따르면 지난 1년간 100여 명에 불과한 국내 최정예 데이터 과학자들을 상대로 금융·통신·유통·전자 등 다양한 대기업들이 모셔가기 전쟁을 벌였다.

IT서비스기업인 L사에는 200여 명 규모의 빅데이터팀이 있다. 국내 최대 규모다. 이들은 자체 빅데이터 분석팀을 갖추기 어려운 기업들에 분석 서비스를 제공하고, 자체 신사업도 발굴한다. 그러나 여전히 수요에 비해 전문지식을 가지고 있는 데이터 과학자는 현저하게 부족하다.

글로벌 기업들의 인력 규모는 더 크다. 스스로 생각하는 컴퓨터 ‘왓슨’을 개발한 IBM이 대표적이다. IBM 본사 연구소에는 수학자 400명과 인문·문화·철학 전문가들로 구성된 데이터 과학자 그룹이 있다. 이들이 왓슨을 움직인다. 왓슨이 쓸 분석 방법(알고리즘)을 설계하는 주역들이다.

IBM은 우수한 데이터 과학자 공급원을 확보하는 데 주력하고 있다. 2013년부터 미국 내 1000개 대학과 데이터 과학자 양성 교육 프로그램을 운영하고 있고, 최근에는 28개 대학에 직접 교육과정을 개설했다. 경영·수학 전공 학생들이 데이터 분석을 부전공으로 공부하는 식이다.


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