2012.10.26

인터뷰 | 블루오션 빅 데이터 일자리 ‘어떻게 준비할까?

Patrick Thibodeau | Computerworld

소셜네트워크, 센서, 공급망 등 모든 기기들이 만들어 낸 데이터의 흐름은 새로운 일자리를 만들어내고 있다. 2015년까지 빅 데이터가 미국 내에서만 190만개의 일자리를 창출할 것이라고 가트너가 최근 밝히기도 했다.

-> "빅 데이터는 일자리 창출 엔진··· 2015년까지 440만 개" 가트너

MIT 교수였던 마이클 라파는 대두되고 있는 이러한 흐름을 일찌감치 파악했다. 그는 2007년 노스캐롤라이나 주립대학(North Carolina State University) 내의 고급 분석 연구소(Institute for Advanced Analytics)의 설립 이사로 참여했다. 이 연구소는 데이터 분석에 전념하는 미국 첫 학술 과정인 분석 프로그램 석사 과정(Master of Science in Analytics program: MSA)을 개설했다. 라파는 현재까지 연구소 소장으로 일하고 있다. 현재 미국 내 대학들은 유사한 고급 학위 과정을 창설하고 있는 중이다.

이번 주 인터뷰에서, 라파는 무엇이 빅 데이터 일자리를 구성하고, 그 일자리를 차지하기 위해 어떤 유형의 훈련이 필요한지에 대해 설명했다.

빅 데이터 일자리의 요건은?
그 누구도 이 질문에 정확한 답변을 하기 힘들 것이다. 단순히 툴 세트 혹은 프로그래밍 언어적 차원에서 빅 데이터 직책를 설명하는 것은 오해의 소지가 있기 때문이다.

고용주들이 연구소를 방문하여 직무기술서(JD)도 없이 빅 데이터 인재를 찾는 것은 드문 일이 아니다. 하지만 그들도 우리 졸업생들이 필요하다는 사실도 알고 있다.

직무기술서를 들고 찾아오는 고용주들은, 조직 내부를 아우르며 이질적인 직위군들을 이야기한다. 공통적으로 데이터에 강한 전문가, 특히 조직으로 쏟아져 들어오는 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 통찰을 이끌어 내는 능력이 각광받는다. 새로 등장한 “데이터 과학자”의 역할이 그에 맞춰져 있지만, 단 하나의 정의 (특히 교육하는 관점에서 볼 때)로 수렴시키기는 아직 시기상조다.

가트너는 ‘빅 데이터’를 제어해야 하기 때문에 2015년까지 미국에 190만개의 IT 일자리가 생길 것으로 예상하지만, 그 수요를 충족시킬 인재는 예상치의 1/3에 불과하다. 이 예측과 산정에 대한 당신의 견해는 어떤가?
가트너는 그들의 추정치를 내놓는데 심사숙고했을 것이다. 3년 동안 필요한 인력을 공급할 계획이 현재 준비되고 있다.

많은 수의 일자리가 생기는 것은 어렵지 않다. 오히려 그 직위들을 채우기 부족하다는 예측이 사람들을 놀라게 할 것이다. 교육 기관의 실패일까? 가트너 연구 이사 피터 손더가르드가 이야기한 것처럼 말이다. 그 의견에 나는 공감한다. 우리는 빠르게 진화하는 시장의 요구에 교육 제도를 접목할 할 필요가 있다.

우리의 MSA 학위를 통해 빅 데이터 인재를 공급할 수 있다는 점을 입증했다. 우리가 올해 정원을 80명으로 늘린 것처럼 더 많이 그리고 더 빨리 노력해야 한다. 우리 같은 기관 10개가 매년 200명의 졸업생을 배출한다 해도, 여전히 전국적으로 MBA 과정에 등록된 학생들 수의 1%밖에 되지 않는다.
 

 



2012.10.26

인터뷰 | 블루오션 빅 데이터 일자리 ‘어떻게 준비할까?

Patrick Thibodeau | Computerworld

소셜네트워크, 센서, 공급망 등 모든 기기들이 만들어 낸 데이터의 흐름은 새로운 일자리를 만들어내고 있다. 2015년까지 빅 데이터가 미국 내에서만 190만개의 일자리를 창출할 것이라고 가트너가 최근 밝히기도 했다.

-> "빅 데이터는 일자리 창출 엔진··· 2015년까지 440만 개" 가트너

MIT 교수였던 마이클 라파는 대두되고 있는 이러한 흐름을 일찌감치 파악했다. 그는 2007년 노스캐롤라이나 주립대학(North Carolina State University) 내의 고급 분석 연구소(Institute for Advanced Analytics)의 설립 이사로 참여했다. 이 연구소는 데이터 분석에 전념하는 미국 첫 학술 과정인 분석 프로그램 석사 과정(Master of Science in Analytics program: MSA)을 개설했다. 라파는 현재까지 연구소 소장으로 일하고 있다. 현재 미국 내 대학들은 유사한 고급 학위 과정을 창설하고 있는 중이다.

이번 주 인터뷰에서, 라파는 무엇이 빅 데이터 일자리를 구성하고, 그 일자리를 차지하기 위해 어떤 유형의 훈련이 필요한지에 대해 설명했다.

빅 데이터 일자리의 요건은?
그 누구도 이 질문에 정확한 답변을 하기 힘들 것이다. 단순히 툴 세트 혹은 프로그래밍 언어적 차원에서 빅 데이터 직책를 설명하는 것은 오해의 소지가 있기 때문이다.

고용주들이 연구소를 방문하여 직무기술서(JD)도 없이 빅 데이터 인재를 찾는 것은 드문 일이 아니다. 하지만 그들도 우리 졸업생들이 필요하다는 사실도 알고 있다.

직무기술서를 들고 찾아오는 고용주들은, 조직 내부를 아우르며 이질적인 직위군들을 이야기한다. 공통적으로 데이터에 강한 전문가, 특히 조직으로 쏟아져 들어오는 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 통찰을 이끌어 내는 능력이 각광받는다. 새로 등장한 “데이터 과학자”의 역할이 그에 맞춰져 있지만, 단 하나의 정의 (특히 교육하는 관점에서 볼 때)로 수렴시키기는 아직 시기상조다.

가트너는 ‘빅 데이터’를 제어해야 하기 때문에 2015년까지 미국에 190만개의 IT 일자리가 생길 것으로 예상하지만, 그 수요를 충족시킬 인재는 예상치의 1/3에 불과하다. 이 예측과 산정에 대한 당신의 견해는 어떤가?
가트너는 그들의 추정치를 내놓는데 심사숙고했을 것이다. 3년 동안 필요한 인력을 공급할 계획이 현재 준비되고 있다.

많은 수의 일자리가 생기는 것은 어렵지 않다. 오히려 그 직위들을 채우기 부족하다는 예측이 사람들을 놀라게 할 것이다. 교육 기관의 실패일까? 가트너 연구 이사 피터 손더가르드가 이야기한 것처럼 말이다. 그 의견에 나는 공감한다. 우리는 빠르게 진화하는 시장의 요구에 교육 제도를 접목할 할 필요가 있다.

우리의 MSA 학위를 통해 빅 데이터 인재를 공급할 수 있다는 점을 입증했다. 우리가 올해 정원을 80명으로 늘린 것처럼 더 많이 그리고 더 빨리 노력해야 한다. 우리 같은 기관 10개가 매년 200명의 졸업생을 배출한다 해도, 여전히 전국적으로 MBA 과정에 등록된 학생들 수의 1%밖에 되지 않는다.
 

 

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