데이터 사이언티스트 과정 2일차
문제를 발제하다
[디지털 전환]
디지털 전환에서 중요한 개념 : Cyber Physical interaction (사이버 물리 시스템)
제조업에서의 DT의 대표적 사례 : Smart Pactory
smart factory의 구축 단계는 5~6단계로 나눠볼 수 있는데 지금 우리 회사의 단계는 몇단계인지 생각해볼 필요가 있음
DT를 위해 가치창출을 해야함. 가치창출은 당연한 이야기로 Value를 만들어 내야 하는데
여기서 Value란 개인적으로 모두 정의를 다르게 하는 것이 아니라 기본적인 C<P<V 개념임을 잊지 말아야함
[인공지능]
지능은 판단력, 이해력, 논리력, 추리력, 기억력으로 구성되었다고 할 수 있는데
인공지능의 장점은 기억력과 논리력 / 추리력이 더해지면 강 인공지능 / 이해력과 판단력까지 더해지면 초 인공지능 → 다만, 강 인공지능으로 가기에는 아직 시간이 많이 걸릴것이라 예상 됨
머신러닝 딥러닝의 개념은 오래된 개념이지만 최신기술처럼 느껴지는 이유는 빅데이터와 하드웨어의 발전
인공지능 데이터 분석에 대해 중요한 개념은 Naive Bayesian 분류인데, 이것은 간단한 내용이며 인공지능은 간단한 연산을 무수히 많이 할 수 있는 능력을 가진것이라고 보면 됨
※ 나의 생각 : 그럼 내가 이 교육에서 가치를 만들어 내려면 어떻게 생각을 해야하나
참고 : 인공지능에 대한 의미있는 아티클이 다수 수록되어있는 블로그
[데이터 과학과 데이터 과학자]
데이터 과학자의 수요는 날로 높아지고 있으나, 공급은 못따라감
그 이유는 데이터 과학자는 도제식으로 양성되어야 하기 때문임.
일반적 교육으로는 양성될 수 있는 분야가 아님, 따라서 이를 보완한 CDS 개념이 나타나기 시작한 것.
데이터 과학자의 요구역량 : 기술역량(IT), 분석역량(AI), 사업역량(BIz)
※나의 생각 1 : 우리는 사업역량을 이미 가지고 있다는 전제하에, 기술역량과 분석역량을 함양하여(높은 수준은 아니지만) 데이터 과학자 흉내를 내볼 순 있겠고, 그에 따라 성과를 낼 수 있는 방식을 고민해 봐야겠다
※나의 생각 2 : 여기에 있는 사람중에 우리회사의 송길영작가가 될 수 있는 사람이 있을까? 우리회사의 흥망성쇠에 대해 데이터 분석해본다면 어떤 스토리가 나올까?
참고영상 : 에그문화센터 -송길영의 미래교실 : 시보야의 미래를 위해 귀한 손님 모셨습니다.
https://youtu.be/IyHp-B3xYzI?si=5GR2zSoc-IwQD_i6
[데이터 분석 조직 및 인력 육성]
이러한교육의 교육 목표는 1사람의 우수한 인재를 길러낸다라고 설정하면 가치를 만들어내기 어렵고 (비용대비 효율 감소), 분석 문화 전도사를 양성한다라는 목적에 따라 양성하는것이 더 효과적일 수 있다. 그렇게 하려면, 분석에 대해 그리고 분석하려는 주제에 대해 강한 동기부여가 되어있는 사람들을 선발해야하고, 그러한 사람들에 대한 양성을 통해 데이터 분석 조직을 만들어가야 한다.
[과제발굴에 대한 small talk]
- 우리부서만 가지고 있는 데이터를 다른 부서에서도 활용할 수 있게 하기
- 교육장 살리기 프로젝트 등
[결론]
지속가능한 DT역량이 선순환 되기 위해서는 데이터분석교육과 분석플랫폼 구축만으로는 부족하며, 개별 업무반영의 생애주기관리가 되어야 역량이 선순환되고 문화가 성숙된다. 데이터분석교육과 분석플랫폼 구축 또한 초반에 셋팅하기가 어렵고 많은 시간이 들지만, 이것은 구축의 초기단계라고 생각해야하며 조직에 데이터가 순환될 수 있도록 계속적인 노력을 해야한다. 국내 유수의 기업들도 이런 단계를 최소 8~10년 동안 겪었다.
※ 나의생각 : 우리회사도 어렵지만 비교적 짧은시간 내에 교육에 대한 프레임과 분석플랫폼을 갖추어 나가고 있는데 10년까지 걸리지 않고도 조직에 데이터가 흐를 수 있도록 내가 어떤 역할을 할 수 있을까. 아직은 잘 모르겠지만 교육 중에도 틈틈히 이에 대한 고민을 지속해야겠다.
