데이터 과학자: 21세기 가장 섹시한 직업 (6/6)
향후 10년간 뜨는 직업
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.
The Hot Job of the Decade (향후 10년간 뜨는 직업)
Hal Varian, the chief economist at Google, is known to have said, “The sexy job in the next 10 years will be statisticians. People think I’m joking, but who would’ve guessed that computer engineers would’ve been the sexy job of the 1990s?”
구글의 수석 이코노미스트인 할 바란은 "다음 10년간 섹시한 직업은 통계학자일 것이다. 사람들은 내가 농담한다고 생각하지만, 컴퓨터 엔지니어가 1990년대의 섹시한 직업이었을 것이라고 누가 짐작이나 했습니까?"라고 말했습니다.
If “sexy” means having rare qualities that are much in demand, data scientists are already there. They are difficult and expensive to hire and, given the very competitive market for their services, difficult to retain. There simply aren’t a lot of people with their combination of scientific background and computational and analytical skills.
"섹시한"은 수요가 많지만 희소한 자질을 의미할 경우, 데이터 사이언티스트는 이미 그곳에 있습니다. 그들은 고용하기 어렵고 비쌉니다. 경쟁이 치열한 시장을 감안할 때 채용을 유지하기도 어렵습니다. 과학자 배경과 전산 및 분석 스킬을 겸비한 사람들은 많지 않습니다.
Data scientists today are akin to Wall Street “quants” of the 1980s and 1990s. In those days people with backgrounds in physics and math streamed to investment banks and hedge funds, where they could devise entirely new algorithms and data strategies. Then a variety of universities developed master’s programs in financial engineering, which churned out a second generation of talent that was more accessible to mainstream firms. The pattern was repeated later in the 1990s with search engineers, whose rarefied skills soon came to be taught in computer science programs.
데이터 사이언티스트들은 오늘날 1980년대와 1990년대의 월스트리트의 "퀀트(금융 시장 분석가)"와 유사합니다. 당시에 물리학과 수학에 대한 배경을 가진 사람들이 투자 은행과 헷지 펀드에 몰려들었습니다. 그들은 완전히 새로운 알고리즘과 데이터 전략을 고안할 수 있었습니다. 그런 다음 많은 대학들이 금융 공학에 대한 석사 과정을 개설하여 회사들이 필요로 하는 2 세대 인재를 양성했습니다. 이 패턴은 1990년대 후반에 검색 엔지니어들에서 반복되었습니다. 검색 엔지니어들은 컴퓨터 과학 과정에서 극히 일부들만 이해하는 기술을 배웠습니다.
One question raised by this is whether some firms would be wise to wait until that second generation of data scientists emerges, and the candidates are more numerous, less expensive, and easier to vet and assimilate in a business setting. Why not leave the trouble of hunting down and domesticating exotic talent to the big data start-ups and to firms like GE and Walmart, whose aggressive strategies require them to be at the forefront?
한 가지 질문은 어떤 기업은 2 세대 데이터 사이언티스트들이 출현할 때까지 기다리는 것이 현명할지 아닐지입니다. 그리고, 그때는 데이터 사이언티스들이 수의사보다 더 많고 값싸고 더 쉽게 적응하고 업무 환경을 완전히 이해하고 있을 것입니다. 빅데이터 스타트업과 GE와 월마트와 같은 회사가 외국 인재를 채용하거나 양성하는 문제는 여전히 남아 있습니다. 왜 그런 기업들의 공격적인 전략은 최전선에 데이터 사이언티스트를 배치할까요?
The problem with that reasoning is that the advance of big data shows no signs of slowing. If companies sit out this trend’s early days for lack of talent, they risk falling behind as competitors and channel partners gain nearly unassailable advantages. Think of big data as an epic wave gathering now, starting to crest. If you want to catch it, you need people who can surf.
이러한 추론의 문제점은 빅데이터의 진보가 둔화 조짐을 보이지 않는다는 것입니다. 만일 기업들이 인재 부족으로 초기에 이러한 추세를 보인다면, 경쟁 업체 및 채널 파트너가 따라잡을 수 없는 우위를 얻게 됨으로써 그들은 경쟁에서 뒤처질 것입니다. 빅데이터를 최고조에 다다르기 시작하는 장대한 파도라 생각해 보세요. 만일 당신이 그것을 따라잡으려면, 당신은 서핑을 할 수 있는 사람들이 필요합니다.
정리
드디어 '데이터 사이언티스: 21세기 가장 섹시한 직업' 글을 모두 읽었습니다. '섹시한'이라는 단어가 붙은 이유가 드디어 밝혀졌습니다. 수요는 많지만 공급이 희소한 의미로 '섹시한'이라는 단어가 사용되었습니다.
데이터 사이언티스트와 같은 신생 전문직들이 어떻게 성장했는 지를 보면 데이터 사이언티스트들의 2세대가 어떻게 배출될지를 알 수 있습니다. 처음에 물리학과 수학을 배운 과학자들이 업계로 몰려듭니다. 다음으로 새로운 알고리즘과 데이터에 기반한 전략을 만들어 성공합니다. 그리고 관련 학문이 정립되어 대학교에서 석사 과정을 만들어서 2세대 인재를 양성합니다. 2 세대 인재들이 대거 세상에 나올 때 즈음에는 1세대와 같은 대접은 받지 못하겠지만, 여전히 세상은 그들을 필요로 합니다. 이런 일련의 과정을 월스트리트의 퀸트, IT 분야의 검색 엔지니어 직군이 거쳤습니다. 이제 데이터 사이언티스트도 이런 과정을 거치고 있습니다.
이 글은 2012년에 쓰였고 지금은 2019년입니다. 2-3년 전부터 체계적인 빅데이터 석사과정이 많은 대학에서 경영학의 일부분으로 생겨나기 시작했습니다. 지금은 2세대 데이터 사이언티스트들이 세상에 나오면서 빅데이터에 대한 부흥이 일어나고 있습니다.
1 세대 데이터 사이언티스트는 과학자 배경을 필요했지만,
2 세대 데이터 사이언티스트는 체계적인 양성 과정을 통한 빅데이터 박사들이 담당할 것이다.
