데이터 과학자: 21세기 가장 섹시한 직업 (4/6)

왜 데이터 사이언티스트가 이 분야에서 일하고 싶어 하는가?

   토마스 데이븐포트 교수와 파틸 교수는 2012년 10월 하버드 비즈니스 리뷰에 '데이터 과학자 : 21세기 가장 섹시한 직업 (Data Scientist: The Sexxist Job of the 21st Century)라는 글을 개제하였습니다. 서로 어울릴 것 같지 않은 섹시, 직업 그리고 데이터라는 단어가 조합된 제목은 현재의 경영 전략의 방향을 알려줍니다. 이 글은 경험이나 감에 의한 의사 결정이 아닌 데이터에 기반한 의사결정을 하려는 현대 경영의 시작을 알렸습니다.

Why Would a Data Scientist Want to Work Here?

(왜 데이터 사이언티스트가 이 분야에서 일하고 싶어 하는가? )

   Even as the ranks of data scientists swell, competition for top talent will remain fierce. Expect candidates to size up employment opportunities on the basis of how interesting the big data challenges are. As one of them commented, “If we wanted to work with structured data, we’d be on Wall Street.” Given that today’s most qualified prospects come from nonbusiness backgrounds, hiring managers may need to figure out how to paint an exciting picture of the potential for breakthroughs that their problems offer.

   데이터 과학자들의 수가 늘더라도 최고의 인재에 대한 경쟁은 여전히 치열합니다. 후보자들은 빅데이터 과제가 얼마나 흥미로운지에 대한 것만으로도 고용 기회를 확대할 수 있습니다. 그들 중에 한 명은 "만일 우리가 정형 데이터(구조화된 데이터)를 가지고 작업하길 원한다면, 우리는 월스트리에 있을 텐데"라고 코멘트했습니다. 오늘날 가장 유명한 전망은 비영리적인 배경에서 나온다는 것을 감안할 때, 채용 담당자는 그들의 문제를 해결해 줄 돌파구에 대한 가능성을 찾아낼 수 있는 방법이 필요할지도 모릅니다.   

   Pay will of course be a factor. A good data scientist will have many doors open to him or her, and salaries will be bid upward. Several data scientists working at start-ups commented that they’d demanded and got large stock option packages. Even for someone accepting a position for other reasons, compensation signals a level of respect and the value the role is expected to add to the business. But our informal survey of the priorities of data scientists revealed something more fundamentally important. They want to be “on the bridge.” The reference is to the 1960s television show Star Trek, in which the starship captain James Kirk relies heavily on data supplied by Mr. Spock. Data scientists want to be in the thick of a developing situation, with real-time awareness of the evolving set of choices it presents.

   물론, 연봉은 중요한 요소입니다. 좋은 데이터 사이언티스트는 당신에게 많은 가능성의 문을 열어 주고 연봉을 상향 조정할 것입니다. 스타트업에서 일하는 몇몇 데이터 사이언티스트들은 큰 스톡옵션 패키지를 요구했다고 말했습니다. 다른 이유로 데이터 사이언티스트를 수락한 사람일지라도 보상은 비즈니스에 기대하는 그 역할에 대한 가치와 존경의 수준을 나타냅니다. 그러나 데이터 사이언티스트들이 중요하게 여기는 우선순위에 대한 우리의 비공식 설문조사는 근본적으로 중요한 것을 밝혀 냈습니다. 데이터 사이언티스트들은 "다리 위"에 있고 싶어 한다는 것입니다. 1960년대 TV 쇼 스타트랙에서 우주선의 선장 제임스 커크는 미스터 스팍이  제공한 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 사이언티스트들은 지속적으로 선택을 하고 결과를 보면서 실시간으로 개발이 계속 진행되길 원합니다.   

   Considering the difficulty of finding and keeping data scientists, one would think that a good strategy would involve hiring them as consultants. Most consulting firms have yet to assemble many of them. Even the largest firms, such as Accenture, Deloitte, and IBM Global Services, are in the early stages of leading big data projects for their clients. The skills of the data scientists they do have on staff are mainly being applied to more-conventional quantitative analysis problems. Offshore analytics services firms, such as Mu Sigma, might be the ones to make the first major inroads with data scientists.

   데이터 사이언티스트들을 찾고 유지하기 위한 어려움을 감안할 때, 훌륭한 전략은 그들을 컨설턴트로 채용하는 것이라 생각할 수 있습니다. 대부분의 컨설팅 회사들은 아직도 데이터 사이언티스트를 많이 모으지 못했습니다. 심지어 액샌츄어, 딜로이트, IBM 글로벌 서비스와 같은 대형 기업들도 고객을 위한 빅데이터 프로젝트를 엮는 초기 단계에 있습니다. 데이터 사이언티스트들의 스킬 세트는 주로 기존의 정량 분석 문제에 적용됩니다. 뮤 시그마와 같은 해외 분석 서비스 기업은 데이터 사이언티스트들과 본격 진출하여 큰 컨설팅 기업 중 하나가 될지도 모릅니다. 

   But the data scientists we’ve spoken with say they want to build things, not just give advice to a decision maker. One described being a consultant as “the dead zone—all you get to do is tell someone else what the analyses say they should do.” By creating solutions that work, they can have more impact and leave their marks as pioneers of their profession.

   그러나 우리가 말한 데이터 사이언티스트들은 의사 결정권자에게 조언하는 것이 아니라 무엇인가를 만들고 싶다고 말합니다. 누군가는 컨설턴트로 일한다는 것은 데드존(아무런 일이 일어나지 않는 시기나 장소)으로 묘사하기도 합니다. "당신이 해야 하는 것은 오직 다른 누군가에게 분석은 당신들이 해야만 하는 것을 알려준다고 말하는 것입니다." 잘 운영되는 솔루션을 창조함으로써, 그들은 더 많은 영향을 끼칠 수 있고, 새로운 전문직의 개척자로서 이정표를 남길 수 있습니다. 

정리

   채용 담당자들은 데이터 사이언티스를 구하기 어렵기 때문에 그들이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 알아야 합니다. 데이터 사이언티스트들이 적정한 수준의 높은 연봉을 요구하는 것은 당연합니다. 연봉이 맞지 않을 경우에는 스톡옵션 패키지도 효과적입니다. 그러나 무엇보다 데이터 사이언티스트들은 의사 결정권자에게 비즈니스 통찰력을 조언하는 것보다 무엇인가를 만들고 싶어 합니다. 데이터 사이언티스트들은 빅데이터를 분석하는 것을 좋아하고, 거기서 의미 있는 비즈니스 통찰력을 얻어내는 것에 흥분합니다. 그들을 채용하기 위해서는 그들이 분석할 수 있는 방대한 데이터가 쌓여 있어야 합니다. 

   데이터 사이언티스트를 채용할 수 없다면, 차선책으로 대형 컨설턴팅 기업을 이용하는 것입니다. 하지만, 그들도 아직 충분한 수의 데이터 사이언티스트들을 채용하지 못했습니다.