데이터 쟁이!
하버드 비즈니스 리뷰를 통해 21세기 가장 섹시한 직업이 된 데이터 과학자.
‘데이터 과학자가 뭐예요?’
‘데이터 과학자는 말이야, 뛰어난 통계분석 능력을 가지고 적절한 알고리즘을 통해서 원하는 데이터를 가공 처리하고 분석할 수 있는 능력을 소유하고 있어야 하지. 그리고 이렇게 분석을 통해 도출된 결과에서 새로운 가치를 창출하고 이를 유연하게 해석할 수 있는 사람이야.’
‘뭔가 거창하긴 한데, 복잡하네요. 잘 모르겠다. 일단 전 안 되겠네요.’
‘데이터 과학자가 뭐냐’고 물었던 대다수의 사람들이 데이터 과학자에 대해 위와 같이 뭔가 거창한 듯 설명하면 일단 자신과는 무관한 것으로 인식한다. 하지만 꼭 이렇게 거창해야만 하는 것일까?
거창한 데이터 과학자까지는 아니어도 소소하지만 데이터 분석의 세계로 접근하려는 그대들에게 기본적으로 필요한 소양이 무엇인지 알려주고 싶다. 현장에서 실무자로 근무하며 몸소 체험한 느낌과 감정이 고스란히 담겨있다.
‘지금부터 하는 이야기가 모두 정답이에요!!’라고 말할 수는 없다. 다만, ‘데이터 분석’하면 의례 분석 기법에만 매달리는 많은 예비 분석가들에게 ‘데이터 분석은 단순히 분석 기법만으로 모든 걸 설명할 수 없어요’라는 진실 아닌 진실을 전달해 주고 싶다. 근 20년 가까이를 데이터와 씨름하며 살아왔다. 지금도 난 ‘Data analyst’라는 직함으로 채용되어 일을 하고 있으니 데이터 분석, 나아가 데이터 과학자가 되기 위한 길라잡이로써 내 생각이 크게 틀리지 않으리라 믿는다.
언젠가 광주 김대중 컨벤션 센터에서 인근 지역 대학생들을 대상으로 빅데이터와 관련한 특강 요청이 있어 다녀왔다. 참석한 학생들은 빅데이터에 관심을 가지고 해당 분야로 진로를 결정하려는 학생들이었다.
그런데 나는 빅데이터란 용어 자체가 주는 위화감 때문인지, 아니면 나 역시도 제대로 정의 내리지 못하는 그 의미 때문인지 모르지만, 제법 많은 강연과 강의를 다니면서도 ‘빅데이터’라는 용어가 들어간 자리는 왠지 모를 거북함이 느껴진다.
이날도 ‘빅데이터는 말이죠..’라고 꽤 거창하게 시작해 3시간을 진행하는 특강이었는데, 처음 한 시간을 내가 아닌 남들이 설명한 빅데이터 이야기를 하느라 소비했다.
강연의 핵심은 서로의 교감을 원칙으로 생각하는 나이지만, 이 한 시간만큼은 학생들의 지루한 표정이 지금도 잊혀히지 않는다.
한 시간을 마치고 쉬는 시간 물을 한 모금하며 생각했다.
‘아직 반도 못 왔는데 어쩌지?’
그래서 좀 더 솔직해지자고 마음을 다잡고 두 번째 세션으로 들어갔다.
‘지루하죠? 실체가 없는 빅데이터란 놈을 잡으려니 저도 힘드네요. 사실 빅데이터, 빅데이터 하는데 그 정의를 어찌 내려야 하는지 아직도 모르겠어요. 크기니, 속도니, 다양함이니 이런 말장난 같은 이야기가 여러분들이 지루함을 갖기에 딱 좋죠.’
오, 학생들의 시선이 전 시간보다 나에게로 집중되는 것 같은 느낌적인 느낌이 온다.
‘솔직히 저는 데이터 과학자는 아니에요. 과학자라고 하기에는 제가 너무 부족하네요. 그래서 저는 나를 데이터 쟁이라고 소개해요. 제가 여러분들에게 저 같은 데이터 쟁이로 살기 위해 필요한 소양? 뭐 거기까지는 아니어도, 어떤 접근이 현명한지 정도를 알려 주고 싶네요. 단, 여긴 학교가 아니니까 여러분께서도 충분히 의견과 생각을 얘기해 주세요. 당연히 궁금한 건 바로바로 질문해 주셔도 좋습니다.’
물론 학생들은 처음 20여분 간은 내 얘기를 듣는 것만으로 시간을 보냈다.
그리고 마침내 첫 질문이 나왔다.
‘데이터 분석이 직업으로써 비전이 있나요?’
이 첫 질문을 시작으로 학생들과 나는 2시간이 모자랄 만큼 많은 이야기를 나누었다.
그리고 그날 특강을 마치고 차를 운전하며 돌아오는 길에 확실하게 결심을 했다.
‘내가 전국을 돌아다니며 데이터 쟁이가 되는 길을 설명해 줄 수 없으니, 이걸 글로 남기고 많은 사람이 보게 해야겠구나.’
단순하게 이 날 특강에서의 에피소드만을 가지고 결심한 건 아니다.
언제나 강연 때마다 데이터 분석을 직업으로 선택하고자 하는 많은 이들이 가장 많은 관심과 시선을 내게 모아줬던 그것!! 바로 ‘저도 데이터 과학자가 되고 싶습니다.’이다.