“지티비코리아의 이익보다 사업자의 이익을 먼저”
4차 산업혁명시대 뜨는 직업 데이터 사이언티스트
미국 전반에서 활약, AI인공지능 시대 유망 직업
데이터 과학에 대한 관심 고조
빅데이터, AI 등이 기업의 주요 화두가 되면서, 이와 관련된 전문가를 영입해 기업 제품과 서비스를 혁신하려는 기대가 높아지고 있다. 아울러 일반 대중들도 4차 산업혁명이 가져올 노동시장의 변화에 능동적으로 대처하는 방향으로 데이터와 관련된 역량을 개발하는 것에 관심이 크게 증가하고 있다. 컴퓨데이션(계산과정)의 비용이 낮아지고, IT환경의 발달로 데이터를 수집하고 저장하는 것이 쉬워지면서, 최근에는 머신러닝(machine learning)을 일반인들도 시도해볼 수 있는 전문툴이 개방된 것을 원인으로 꼽을 수 있다.
관련 교육 수요를 충족시키기 위한 다양한 교육과정이 개발되었으며, 온라인 과정을 개설한 학교도 증가해 사회적인 붐이 조성되고 있다. 미국 ‘Master’s in Data Science’ 단체의 발표에 따르면, 미국 내에서도 Harvard, MIT, UC Berkeley 등 128개 대학이 단기 교육과정(통상 1년 미만)을 제공하고 있다. 사이버 대학으로 데이터 사이언스의 석사과정을 제공하는 학교는 Syracuse, Southern Methodist, UC Berkeley, Boston University 등 30여 개에 이른다. 과정의 주요 커리큘럼은 통계방법론, 데이터마이닝, 머신러닝, 정보시각화, 메타데이터, DB관리 등으로 알려지고 있다.
21세기 가장 섹시한 일자리
2012년 10월, 
전통적 기업이 대규모의 비구조화된 데이터를 모으기 시작하는데 방점이 있다면, 스타트업은 기존 산업을 파괴적 혁신하는 데에 사용하기 위한 것으로 보여, 일자리 시장에서는 데이터 사이언티스트에 대한 구인수요가 높다.
데이터 사이언티스트는 어떤 직업인가
데이터 사이언티스트는 분석, 통계, 프로그래밍의 기술을 활용하여 대규모 데이터 셋을 모으고 분석하고 해석하는 직업으로, 경영 또는 운영의 난관에 대해 ‘데이터 주도형 해결책 (Data Driven Solution)’을 제시하는 것으로 요약할 수 있다.
이들은 ▲조직 전반의 활동으로 조직의 데이터를 경영 솔루션으로 전환시킴으로서 사업기회를 포착하는 업무를 하며, ▲회사의 데이터베이스로부터 데이터를 캐고 분석하여 제품개발의 향상과, 마케팅 테크닉과 경영전략의 최적화를 이끌어 낸다. 아울러 ▲새로운 데이터 소스 및 데이터를 모으는 방식의 정확도와 효과를 평가하며, ▲데이터 모델을 커스터마이징하고 데이터 셋에 적용될 알고리즘을 개발 ▲예측 모델링(회귀분석 등) 기법을 이용하여, 사용자 경험, 수익 창출, 광고의 타케팅 등을 최적화시키고 ▲A/B 테스팅 (실험군-대조군 비교실험) 및 테스트모델의 품질을 개선한다.
미국에서 데이터 사이언티스트로 입사하기 위해 필요한 역량은 ▲통계용 컴퓨터언어(R, Python, SQL 등)을 다룬 경험과 대규모 데이터에서 유의미한 결과를 도출한 업무경력 ▲데이터 구조에 대한 이해 ▲1종 이상의 머신러닝 기법에 대한 지식 ▲고급통계 테크닉 및 회귀모델 등에 대한 이해와 실제 업무경험 ▲설득적 문서작성 능력 및 강한 언어능력 등으로, 대다수 회사의 구인공고에서 공통적으로 확인할 수 있다.
미국에서는 데이터 사이언티스트가 제품•서비스 개발팀과 함께 일하는 경우가 잦다. 샌프란시스코 소재 스타트업에서 근무하는 UX디자이너와 인터뷰에서, “데이터 사이언티스트가 없다면, 실리콘밸리도 존재할 수 없다”라고 평가하면서, “회사내에 유저 리서쳐(User Researcher)가 고객의 서비스 이용경향 변화를 전달하면, UX디자이너는 가설을 세우고, 데이터 사이언티스트가 큰 데이터에서 세부적인 데이터 셋을 제공하고, 해석하는 등의 일을 한다”라고 밝혔다.
데이터 사이언티스트 일자리 시장에 부는 최근 변화
데이터 사이언스에 대한 전통적 기업과 스타트업의 선제적 투자는 결국 사이언티스트에게는 그 기대에 부응하는 이익을 회사에 보여줘야 하는 부담으로 이어지고 있다는 분석을 2018년 5월에 미국 Burtch Works 연구소가 발표했다. 전통적 기업은 빅데이터 처리에 대한 대규모 투자를 정당화하는 자료를, 스타트업은 투자자에게 중장기로 회사가 생존할 수 있다는 입증 논리를 데이터 사이언스 부서가 제출해야 하는 상황으로 평가한 것이다.
데이터 사이언스는 종래 예측분석(Predictive Analytics) 또는 비즈니스 인텔리젼스(Business Intelligence) 종사자들과 유사한 업무영역을 가지는데, 동 경력자들이 최근의 데이터 사이언스 관련 코딩언어(Python) 및 통계 패키지 활용법 등을 배우면서, 데이터 사이언티스트 일자리 시장에 진입을 한 결과, 초급 데이터 사이언티스트의 임금 상승이 정체된 것으로 조사됐다.
미국 실리콘밸리는 데이터 사이언스가 기업 전반의 활동에서 폭넓게 적용되고 있으며, 경영자들도 데이터 사이언티스트가 현업 팀원들과 갈등이 발생치 않도록, 주의를 하는 것으로 보인다. 특히 미국은 그간 데이터 중심의 경영이 기업문화로 자리 잡은 상황이나, 한국은 데이터 사이언티스트가 경영진에게 사업결과를 분석하여 보여주는 영역으로 인식이 강해, 현업부서와의 갈등요인이 커지고, 결국 데이터 사이언티스트가 조직에 안착하지 못하는 결과로 이어진다.
큰 인구의 중국이 빅데이터를 활용할 기반이 갖춰지면서 관련 인재들도 늘어나, 결국 실리콘밸리 기업과 사업교류는 물론 인적으로도 강한 결속력으로 이어질 수 있다는 점에서, 한국도 관련 산업과 인재를 키우기 위한 노력이 필요한 시점이다.
<자료출처: 코트라 해외시장뉴스>
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