데이터 교육, 이대로 충분할까?

프로덕트 애널리틱스와 임팩터 역량으로의 데이터 교육 제안

데이터 관련 교육 시장은 꾸준히 성장하고 있다. 이를 데이터 리터러시로 통칭하기엔 뭔가 약한 느낌이다. 데이터 임팩터 역량이라고 보는게 더 적합하지 않을까. 교양으로서의 데이터 역량이 아니라, 비즈니스에서의 개선과 임팩트를 만들어내는 데이터 역량으로 말이다.

이를 기준한다면 많은 데이터 교육들이 매우 넓은 범위를 상정하고 있다고 느낀다. 임팩트를 기준으로 하면 교육 설계부터 운영방법까지 모두 변화를 줘야 한다. 핵심과 옵션, 반드시 해야할 것과 하면 좋을 것의 구분과 집중이 필요하다. 이 요소가 과연 임팩트의 차이를 만들어내는가를 생각해봐야 한다.

현재의 데이터 교육은 임팩트를 만들어낼 수 있을까. R과 Python 으로 대표되는 데이터 분석 교육은 소위, 애플리케이션을 만들어내는 데 집중한다. 그러나, 현실의 데이터 환경에서는 데이터를 제대로 수집하고 가공하는 게 중요하다. 그러려면 데이터 인프라를 구축해야 한다, 데이터베이스, 데이터레이크 등이 이에 해당한다.

데이터를 규모있게 제대로 흐르게 하는 조직이 되려면 결국 이런 인프라를 고민하게 된다. 그렇기 때문에 데이터를 이용한 애플리케이션(데이터/AI 프로덕트)를 만들기에 앞서 이를 단단히 받쳐주는 시스템이 중요하다. 그래서 현 시점의 IT스타트업에서 보다 중요한 인재들은 데이터시스템을 구축하는 분들이라고 생각한다. 어설프게 AI 개발자를 지향하는 것보다 말이다.

오히려 통계 기반의 EDA, 약간의 시각화를 포함한 SQL, 통계역량을 기반으로 판다스 활용 그리고 파이썬, BI 역량의 옵션과 데이터 시스템 구축 역량을 갖추는 게 훨씬 경쟁력을 가진다고 생각한다. 조직에서의 데이터 생산과 축적, 프로덕트로의 전이를 고려해야 한다. 프로덕트 애널리틱스 관점의 데이터 역량 구축 설계인 셈이다.