[퓨처잡] 데이터 속에서 기회를 잡아라 1편
데이터 관련 직업 1편
디지털 경제가 확산되면서 기업이 중요한 사업에 대해 의사결정을 해야 할 때 빅데이터를 활용하는 추세입니다. 포탈사이트에서 검색한 워드, 문자 메시지에서 사용한 단어, 전자상거래에서 구입한 제품, 유튜브에서 클릭한 동영상, 페이스북에서 누른 ‘좋아요’의 콘텐츠 등등 온라인에서 남긴 사람들의 발자국 모두가 데이터로 기록되고, 이렇게 저장된 방대한 데이터 속에서 사람들의 일정한 행동 패턴 등을 찾아내 비즈니스에 적용하여 수익을 극대화하는 방식입니다. 이런 솔루션을 제공하기까지 데이터 수집, 유의미한 데이터 걸러내기, 알고리즘 제작, 데이터 분석 모델링, 코딩 설계, 데이터 해석 및 향후 전략 수립 등 일련의 과정이 필요한데요. 이런 과정들이 세분화되면서 데이터를 다루는 직업도 다양하게 생겨나고 있습니다.
| 21세기 가장 섹시한 직업 ‘데이터 과학자’
하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)가 2012년 데이터 과학자를 가장 섹시한 직업으로 지목했습니다 (Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century 참조). 그 말을 증명이라도 하듯 잡 사이트인 Glassdoor에서는 데이터 과학자가 2019년 4년 연속 미국에서 최고의 직장으로 선정되었는데요, 이는 많은 수요, 높은 임금, 높은 직업 만족도 때문입니다. 데이터 관련 직종들이 현재 기업들의 수요는 높은데 비해 능력을 갖춘 인재는 부족한 상황이라 연봉도 높습니다.
미국의 시장조사업체인 가트너(Gartner)는 영국 대기업의 90%가 2019년까지 최고 데이터 책임자(CDO Chief Data Officer)를 두게 될 것으로 전망했습니다. CEO 또는 CTO처럼 높은 직급은 아니지만 데이터 처리 및 분석, 데이터 마이닝, 정보 거래 등 정보를 기업의 자산으로 활용하는 것을 책임지는 직책입니다. 선진국에서는 기업들이 데이터 활용을 자산으로 생각할 만큼 데이터의 중요성에 대한 인식이 커지면서 데이터 관련 직업도 보다 세분화되는 추세입니다.
데이터 관련 직업들 중 업무가 서로 중첩되기도 하고 갖춰야 할 기술적 스킬이 중복되는 부분도있지만 여기서는 각 직업의 주요 역할에 대해 알아봤습니다.
| 데이터 과학자(Data Scientist)
데이터 과학자는 컴퓨터 과학(정보 자체보다 정보의 수집, 전달, 축적, 가공하는 도구로서의 기계를 연구)과 머신러닝 중심의 고급 수준의 데이터 분석을 모델링하는 사람입니다. 패턴을 잘 식별하고 정확한 예측을 도출할 수 있는 시스템을 설계하는 직업인데요. 효과적인 알고리즘을 실행하기 위해 다양한 형태로 제공되는 데이터 세트로 작업을 해야 하기 때문에 모든 최신 기술에 대한 습득이 빨라야 합니다.
이메일의 스팸 분류기능, 아마존이나 넷플릭스의 맞춤형 추천기능, 사기탐지기능, 신용카드 승인과 같은 자동화 프로세스와 의사결정 기능, 리스크 관리의 최적화 기능, 판매 및 수익의 예측기능, 그리고 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오, 안면인식 등 인식기능 모두 데이터 과학자들의 성과물입니다.
데이터 과학자들의 전공은 수학 및 통계, 컴퓨터 과학, 엔지니어링 순으로 학위를 가지고 있으며, Python, SAS, SPSS, R, Java, MATLAB, Scala, C / C++, SQL, Hadoop Platform 등의 프로그램에서 경험이 많아야 합니다.
잡 사이트인 Glassdoor에 따르면 데이터 과학자의 평균 연봉은 약 120,000달러입니다. 연봉은 기술, 자격, 직급에 따라 다르지만 향후 기업들의 데이터 과학자에 대한 수요가 더욱 증가함에 따라 연봉도 더 높아질 것으로 전망되고 있습니다.
| 데이터 분석가(Data Analyst)
데이터 과학자와 데이터 분석가 모두 데이터를 수집 및 정리하고 데이터의 추세를 파악하여 기업의 이익을 추구한다는 점에서는 같지만, 데이터 분석가는 알고리즘을 개발하지 않습니다. 대신 기존에 있는 도구, 시스템 및 데이터 세트를 사용하여 데이터를 분석합니다. 즉, 데이터 과학자는 과거 데이터에서 특정 패턴을 찾아 미래를 정확하게 예측하기 위한 목적으로 시스템을 직접 구축한다면, 데이터 분석가는 기존 시스템을 이용해 데이터에서 일정 패턴을 찾아내고 그러한 패턴이 왜 발생하는지 설명하고 향후 전략을 수립하는 역할을 담당합니다.
데이터 분석가는 통찰력을 발휘하여 기존 데이터에서 드러나는 추세에 숨어있는 의미를 찾아내 해석하고, 분석한 자료를 시각화하여 기업에 전달하는 역할을 하는데요. 예를 들면, 한 기업의 판매량, 재고량, 이윤, 물류 및 운송비용 등의 데이터를 수집하여 비용절감 문제를 해결하고자 하는 경우, 데이터 분석가는 시장 점유율 추정, 새로운 원자재 가격 수립, 운송비용 절감, 판매시기 파악, 인력 고용 또는 감원 시기 파악 등의 솔루션을 제공합니다.
데이터 분석가는 SQL, XML, Javascript, R, Python, HTML, Java Script, C / C ++, SAS, Hadoop 및 머신러닝 프로그램 등에 익숙할 필요가 있으며, Glassdoor에 의하면 평균 연봉은 약 67,000달러 수준입니다.
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