빅데이터 분야는 앞으로도 전망이 밝으려나?

빅데이터 종사자의 미래

데이터 분석가나 데이터 과학자 등 빅데이터 관련 업종이 날이 갈수록 관심을 받고 있으며 그에 따라 해당 업종에서 직업을 가지려는 사람 역시 늘어나고 있다. 경영학 잡지 중에서 가장 저명하다고 볼 수 있는 하버드 비즈니스 리뷰에서 데이터 과학자를 '21세기에 가장 섹시한 직업'으로 표현한 것은 상당히 유명하다. 이리 보나 저리 보나 최근 빅데이터가 점점 더 중요해지고 있으며 데이터를 잘 다루는 능력이 주요 역량으로 평가받고 있다는 사실은 분명하다. 하지만 본인의 커리어를 쌓아가고 미래를 생각해야 하는 학생 입장에서는 직업을 선택함에 있어 현재는 물론 미래에 대한 전망 역시 매우 중요한 요소이다.

빅데이터 분야로 취업하고 일하는 것, 앞으로도 계속 밝은 전망을 유지할까요?

생각해보면 누구나 본인이 선택하는 길이 사회적으로 유망하다고 평가받는 것을 원할 것이다. 데이터 분석가나 데이터 과학자로 직무를 정하고자 한다면, 해당 직업이 지금뿐 아니라 앞으로도 쭉 좋은 전망을 가질지 당연히 궁금하다. 그 질문의 대답이 어떠냐에 따라 앞으로 본인이 받게 될 대우가 달라질 것이며 가깝게는 취업을 할 때의 난이도 자체가 달라질 확률이 높다. 물론 이건 비단 빅데이터 분야 직종에만 해당되는 이야기는 아니다. 그러나 빅데이터 관련 업종들은 빠르게 변화하고 기술이 중요하다는 특징을 지닌 IT 산업에 속해있다. 그렇기에 더더욱 분야 자체의 필요성이나 외부적인 평가가 하루게 다르게 달라질 가능성이 높다. 

누군가는 앞으로 빅데이터라는 말 자체가 사라질 수도 있다고 경고하며 누군가는 빅데이터가 미래의 석유가 될 것이라고 평가한다. 사실 이 질문에 대해서는 그 누구라도 확실하게 대답을 내놓을 수 없다. 마치 삼성전가 주가가 일 년 뒤에 얼마일까요?라고 물을 때 정확히 얼마일 거라고 대답하는 것은 사실상 불가능한 것과 마찬가지다. 우리 중 누구도 미래는 경험해본 적이 없기에 이 업종이 추후 어떻게 변화할지는 아무도 모른다. 하지만 어느 정도 근거에 기반해 전반적인 방향성을 추정하는 것은 충분히 가능하다. 삼성전자의 주가를 정확히는 맞추지 못하더라도 지금보다 오를지 내릴지 정도는 많은 사람들이 올바른 추정을 하고 있다.

빅데이터 전문가가 될 수만 있다면 전망 자체는 날이 갈수록 더 밝을 것이라 생각합니다.

특정 직업의 미래 전망을 평가하는 것에는 여러 가지 요소가 있을 수 있다. 기업들의 수요가 많기에 취업이 쉬울지에 대해 고민할 수도 있으며, 취업을 하고 난 뒤에 고액의 연봉을 받으며 좋은 대우를 받을 수 있을지에 대해 생각해볼 수도 있다. 취업의 난이도와 일을 하며 받는 대우, 크게 2가지로 나누어 생각을 해보았을 때 개인적으로 빅데이터 관련 직종 종사자에 대해서는 앞으로 기업의 수요도 더욱 많아질 것이고 사회적 명성이나 대우 역시 지금보다 발전할 것이라고 생각한다. 다만, 결론적으로 이야기해본다면 빅데이터 전문가로서 성장하는 것 자체가 점점 힘들어질 것이라고 보는 게 맞을 듯하다.

받는 대우도 좋아지고 기업의 수요도 많아지는데 전문가로 성장하는 것 자체는 더 어려워진다는 말이 이해가 안될 수도 있을 것이다. 사실, 특정 업종에 종사하며 커리어를 쌓아간다고 할지라도 모두가 그 분야의 전문가라고 이야기하기는 어렵다. 그렇기 때문에 어떤 직업이던 같은 직업을 가진 사람들 사이에서도 연봉이 차이가 나기 마련이다. 연예인들의 경우 스타가 되어 활동을 활발하게 한다면 천문학적인 돈을 버는 것도 무리가 아니지만, 무명 연예인들은 생활고를 겪는 경우도 많음을 생각하면 이해가 편할 것 같다. 즉, 빅데이터 관련 업종 종사자의 수는 앞으로 더욱 늘어날 것이지만 그 안에서 진짜 전문가로 성장하는 것은 아무나 할 수 있는 게 아닐 것이라고 추측하고 있다.

빅데이터 활용에 대한 기업의 니즈 자체는 확실하다고 보아도 됩니다.

먼저 앞으로도 빅데이터 관련 종사자들에 대한 수요가 확실하고 그에 따라 취업문이 넓게 형성될 것이라 보는 이유는 빅데이터 활용에 대한 기업체의 니즈 자체가 확실하기 때문이다. '빅데이터 활용 사례'를 인터넷에 검색해보면 많은 사례를 뉴스 기사에서 확인할 수 있다. 그만큼 빅데이터 활용 효과를 입증한 경우가 점점 늘어나고 있는 것이라 해석해볼 수 있다. 그리고 한 가지 중요한 점은 데이터를 다루는 기술 자체가 점점 발전하고 있다는 것이다. 지금 수준에서도 데이터를 통해 사업적 효과를 보는 경우가 많은 가운데, 발전되고 있는 기술이 적용될 미래에는 데이터가 품은 가능성이 더 무궁무진할 것이다.

그리고 데이터를 이용하고 활용하려는 움직임은 우리나라에선 아직까지 대기업 위주로 일어나고 있다. 데이터 활용의 필요조건인 충분한 데이터 확보, 데이터 전문 인력 확보, 관련 시설 및 환경 투자를 감당할 수 있는 자본력 등을 갖추는 것이 쉽지는 않기 때문이다. 그리고 그중에서도 데이터 전문 인력 확보는 가장 어려운 일로 평가받는다. 하지만 많은 학생들이 빅데이터를 공부하고 있으며 이제 막 취업 시장에 등장하고 있다. 지금보다는 인력난이 해소될 가능성이 높다. 이 때문에, 앞으로는 거대기업뿐 아니라 더 영세한 기업에서도 데이터 관련 인력을 채용하는 기조가 형성되고 빅데이터 관련 직종 종사자의 취업 시장이 더욱 활발해질 수 있다.

진짜 전문가라고 말할 수 있는 사람이 과연 얼마나 있을까요?

다만, 빅데이터 분야의 전문가가 되는 것은 조금 다른 이야기다. 우리가 빅데이터라고 언급하는 것은 완전히 새로운 개념은 아니다. '빅'이라는 접두어가 새로 붙었을 뿐 데이터 자체는 예전부터 쭉 이용해왔다. 스몰 데이터는 꽤 이전부터 분석되어왔던 대상이다. 하지만 머신러닝, 인공지능 기술이 발전함에 따라 빅데이터를 다루는 새로운 체계가 확고해지게 되었고 그에 따라 빅데이터 분석이라는 특정한 분야가 생기게 되었다. 여기서 한 가지 특이한 점은 과거처럼 스몰 데이터를 다루고 이용하는 것과 최신의 머신러닝 기술을 이용해 빅데이터를 활용하는 것 모두 빅데이터라는 넓은 단어로 모조리 표현한다는 것이다. 그렇다 보니 빅데이터를 진짜 잘 다룬다고 말하기 위해서는 이 두 가지 방식에 대해 모두 익숙해져야 한다.

미국의 직업 별 연봉 순위 (출처: Glassdoor)

어렵긴 하겠지만 데이터 분석과 관련된 이처럼 넓은 분야에 모두 통달한다면 멋진 데이터 과학자가 되어 좋은 대우를 받을 수 있다. 미국에서는 데이터 과학자가 몇 년째 전체 직업 중 연봉 1위를 차지하고 있다. 아직 한국은 연봉 1위를 차지할 정도의 지위는 아니지만 그 대우가 점차 좋아질 것임은 분명하다. 하지만 이것은 어디까지나 전문가에 대한 이야기이다. 앞서 말했듯 과거에도 업무상 데이터를 분석하는 사람들은 많았다. 이제는 그것을 빅데이터라고 부를 뿐이다. 추가적으로 곁들여진 최신 빅데이터 처리 기술을 이해하고 활용하지 못한다면, 그냥 평범한 사무직에서 이름만 데이터 분석가로 바뀐 것뿐이다. 겉으로는 빅데이터 분야 취업을 한 것이지만 우리가 상상하는 빅데이터 전문가와 같은 일을 하지는 않는다. 좋은 대우를 받을 리 만무하다.

어떤 직업이던 다 가치가 있습니다.
중요한 것은 그 안에서 내가 전문가가 되도록 성장하느냐 아니냐 아닐까요?

빅데이터 관련 업종에 대해서 전망을 궁금해하는 사람이 많아 이번 시간에는 이에 대한 개인적인 추측을 다뤄보았다. 비록 현 상황을 바탕으로 미래에는 데이터 업종 종사자들이 어떤 대우를 받을까 추측을 해보기는 했지만, 이런 내용의 추측은 그리 의미가 없다고 생각한다. 사실 어떤 직업이던 다 가치가 있다. 가치 없는 직업을 생각하는 게 더 힘든 듯하다. 그리고 어떤 직업이던 그 안에서 최고가 된다면 모두 상당한 대우를 받으며 살아갈 수 있다. 어떤 직업을 선택하던 전문가 내지는 최고로 불리기 위해 바늘구멍을 통과해야 한다. 우리가 특정 직업에 대한 전망을 많이 논하기는 하지만, 결국 바늘구멍의 크기 차이이지 모두가 바늘구멍이기는 매한가지다.

그래서 굳이 고민하는데 시간을 쏟아야 한다면, 이 직업의 미래가 어떨까를 생각하기보다는 내가 어떻게 이 안에서 더 성장할 수 있을지에 대해 고민을 하면 좋겠다. 일단 길을 선택한 이상 성장에 대한 고민이 더 효율적인 것 같다. 그리고 길을 선택함에 있어서 역시 미래에 대한 전망을 고려하는 것도 물론 좋지만 그것보다는 본인의 흥미나 그 일이 가져다주는 가치와 본인이 잘 맞는지를 고민하기를 바란다. 별로 흥미를 가지지도 않는데 유망하다고 하니 해당 업종에 접근하는 것은 위험하다. 그 안에서도 아무나 대우를 잘 받는 것은 아니다. 경쟁을 피하려고 하기보다는 내가 경쟁력을 가질 수 있도록 고민하기를 바란다.

※ 평소 빅데이터/인공지능에 궁금한 점이 있어 답변을 원하는 내용이 있다면 공유해주시면 감사하겠습니다.