[대한민국 희망 프로젝트]<552>데이터 사이언티스트

게티이미지뱅크
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중국 최대 전자상거래 업체 '알리바바'를 아시나요? '열려라 참깨' 외치는 '알리바바와 40인의 도둑' 이야기 속 알리바바는 아닙니다. 알리바바는 중국 인터넷 쇼핑(전자상거래) 시장 점유율 80%를 차지하는 거대 기업입니다. 매일 1억명이 물건을 구매하려 알리바바 사이트를 방문합니다. 알리바바를 만든 이가 마윈입니다. 세계적으로 주목받는 최고경영자(CEO) 마윈이 2015년 명언을 남겼습니다. 그는 “지난 20년 동안 지속된 정보기술(IT) 시대가 저물고 앞으로 30년간 데이터기술(DT·Data Technology) 시대가 열린다”고 말했습니다. 왜 세계 최대 전자상거래 업체 CEO는 데이터를 강조했을까요. 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등 여러분이 최근 들어봤던 최신 기술 모두 데이터를 빼놓고는 이야기할 수 없습니다. 여러분이 책을 한 권 구매하면 어떤 데이터가 남을까요? 여러분의 나이, 성별, 구매한 책 등이 데이터로 저장됩니다. 서점은 여러분이 최근 6개월간 구매한 데이터를 분석해 여러분이 어떤 종류의 책을 좋아하는지 분석합니다. 그리고 다음에 여러분이 서점을 방문하면 좋아할만한 책을 추천해줍니다. 데이터의 힘이 바로 이렇게 쓰입니다. 그렇다면 누가 이 데이터를 분석할까요? 데이터과학자 또는 데이터 사이언티스트(Data Scientist)가 이런 역할을 담당합니다. 세계적으로 데이터 사이언티스트에 관심이 높습니다. 미래 유망한 직업으로 조명받습니다. 데이터 사이언티스트가 어떤 사람이고, 어떤 역량이 필요한지 알아보겠습니다.

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Q: 데이터 사이언티스트는 어떤 일을 하나요?

A: 미국 경제 월간지 하버드 비즈니스 리뷰는 21세기 가장 유망한 직업으로 데이터 사이언티스트를 꼽았습니다. 미국 경제 잡지 포브스도 미래 최고 직업 2위로 데이터 사이언티스트를 선정했습니다. 이름도 생소한 데이터 사이언티스트는 방대한 데이터를 분석해 데이터 활용 전략 등을 만들어내는 사람입니다. 대규모 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아내 통찰력을 제공합니다.

기존에도 데이터를 다루는 직종은 있었습니다. 데이터 관리자, 데이터 분석가 등 기업 내 데이터를 정리하는 사람들입니다. 데이터 사이언티스트는 단순히 데이터를 분석해 예측하는 사람이 아닙니다. 데이터 사이언티스트는 통찰력을 갖고 '왜?' 라는 의문을 늘 품는 사람입니다. 데이터를 분석해 의문 원인을 밝히고 미래를 예측합니다. 새로운 가치를 만들어냅니다. 감이나 직관에 의한 결정을 내리지 않습니다. 철저하게 데이터를 분석해 그 결과를 토대로 기업에 비전을 제시합니다.

Q: 데이터 사이언티스트가 기업에 어떤 도움을 주나요?

A: 세계 주요 기업은 데이터 사이언티스트 인재 확보 전쟁 중입니다. 데이터 사이언티스트가 기업 성장에 중요한 역할을 하기 때문입니다.

미국 최대 마트인 월마트는 데이터 사이언티스트를 고용, 월마트랩을 운영합니다. 월마트랩은 각 지점의 모바일과 소셜 쇼핑 특징을 파악합니다. 그 결과를 사업에 반영해 오프라인뿐 아니라 온라인까지 쇼핑 고객을 확보하는 방법을 만듭니다.

세계 최대 제조업체 제너럴 일렉트릭(GE)은 미국 샌프란시스코에 전담 센터를 설립하고 400명에 달하는 데이터 사이언티스를 채용해 화제가 됐습니다. GE 소속 데이터 사이언티스트들은 가스터빈, 엔진 등 GE 제품 데이터를 집중 분석합니다. 데이터를 분석해 제조 과정 문제를 발견하고 해결하기 위한 방안을 만듭니다.

ⓒ게티이미지뱅크
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Q: 데이터 사이언티스트가 되려면 어떤 역량이 필요한가요?

A: 데이터 사이언티스트가 데이터만 분석한다고 되는 것은 아닙니다. 글로벌 시장 조사 업체 가트너는 데이터 사이언티스트가 갖춰야할 역량으로 △데이터 관리 △분석 모델링 △비즈니스 분석 △커뮤니케이션 △협력 △리더십 △창의력 △규율 등을 꼽았습니다. 갖춰야할 역량이 많죠? 그만큼 데이터 사이언티스트는 단순 데이터 분석가와는 다른 직업입니다.

기본적으로 데이터를 다루기 위해 소프트웨어(SW) 등 정보기술(IT)을 배워야합니다. 통찰력도 중요합니다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 속담이 있죠. 데이터를 아무리 분석하더라도 그 속에서 새로운 것을 발견하지 못하면 데이터 사이언티스트라 부르기 어렵습니다.

기업 내 데이터는 특정 부서에만 있는 것이 아닙니다. 영업, 마케팅 등 다양한 부서에 흩어진 데이터를 모으는 일도 데이터 사이언티스트의 역할입니다. 타 부서와 커뮤티케이션하고 협업하는 능력이 중요합니다.

여러분이 지금 데이터 사이언티스트를 꿈꾼다면 특정 학과에 집착할 이유는 없습니다. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 IT관련 학과를 졸업해야 하는 것은 아닙니다. 살펴본 것처럼 데이터 사이언티스트는 다양한 분야를 경험하며 각자 통찰력을 만드는 과정이 필요합니다. 어느 학과 또는 직업이든 다양한 경험을 쌓고 자기 나름대로 기준과 사물을 바라보는 시선을 키우면 됩니다.

주최:전자신문 후원:교육부·한국교육학술정보원

[책소개]

[대한민국 희망 프로젝트]<552>데이터 사이언티스트

◇데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나?, 김옥기 지음, 이지스퍼블리싱 펴냄

미국 최대 데이터 브로커 회사 액시엄 출신 저자가 데이터 과학자로서 경험한 데이터 과학 활용 사례를 소개했다. 액시엄 고객사였던 미국 제너럴 모터스, 뱅크 오브 아메리카, 메트라이프 사례가 소개된다. 넷플릭스 분석경영 대회 사례도 담겼다. 통신, 금융, 보안 등 산업 분야별 컨설팅 사례를 소개해 생생한 데이터 과학 현장을 이해하기 쉽다.

[대한민국 희망 프로젝트]<552>데이터 사이언티스트

◇빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명, 김진호 지음, 북카라반 펴냄

빅데이터 시대와 4차 산업혁명 시대에 기업과 개인이 어떻게 대응할 것인지에 대한 전략을 전달한다. 기업 CEO에게 빅데이터 분석 경영 중요성과 효과를 절감하는 계기를 전한다. 개인은 분석 능력을 키우겠다는 깨달음과 자극을 받는다. 데이터를 체계적으로 수집해 통계 또는 계량 모델로 분석해 어떤 일이 벌어지고 있는지를 전한다.

[전자신문 CIOBIZ]김지선기자 river@etnews.com