2012.12.03

데이터 과학자 육성·채용 '5가지 조언'

Lauren Brousell | CIO
데이터 과학자는 빅 데이터 트렌드 속에서 부상하고 있는 대표적 직업군이다. 이들은 수 페타바이트(petabyte)의 데이터를 조작해 새로운 수익 가능성을, 그리고 궁극적으로는 비즈니스의 흐름을 만들어내는 전문가들이다.

맥킨지 글로벌 인스티튜트는 보고서를 통해 빅 데이터를 적절히 활용함으로써 기업들이 60% 이상의 영업 마진 증대 효과를 거둘 수 있을 것이라 설명한 바 있다. 그러나 많은 기업들이 그들이 보유한 데이터를 제대로 활용할 인재를 확보하는데 어려움을 겪고 있는 것 역시 사실이다.

CIO들은 비즈니스적 통찰력과 데이터베이스 전문 기술, 그리고 커뮤니케이션 능력을 고루 갖춘 인재를 탐색하고 고용하는데 고군분투하고 있다. IT 채용 기관 로버트 하프 테크놀로지(Robert Half Technology)의 선임 운영 디렉터 존 리드는 “모두가 능력 있는 인재를 원하고 있지만 만족스런 인물을 찾아내는 기업은 많지 않다. 공급이 수요에 비해 턱없이 부족하기 때문이다. 적절한 전문가를 찾으려면 더욱 다양한 방법들을 모색해봐야 할 것”이라고 설명했다.

기업의 베테랑 채용 담당자라 하더라도 자신의 이력서에 ‘데이터 과학자'라는 문구를 확실히 언급한 지원자를 만나본 적은 손에 꼽을 것이다. 일부 지원자들은 자신들이 지닌 역량이 데이터 과학자로써의 자질이라는 사실을 모르는 경우도 많다. 여기 훌륭한 데이터 과학자를 찾기 위한 다섯 개의 팁을 소개한다.

1. 개인이 아닌 팀에 주목하라
몇 명의 지원자를 만나봤지만 당신이 필요로 하는 모든 자질을 갖춘 이는 한 명도 없는 경우가 있을 수 있다. 그럴 때는 욕심을 조금 내려 놓고 완벽한 인재를 찾는 대신 서로의 부족함을 보완해줄 수 있는 두, 세 명을 하나의 팀으로 구성해보는 것도 좋은 방법이 될 수 있다.

EMC가 497명의 데이터 과학자와 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence) 전문가들을 대상으로 진행한 한 설문에 따르면 빅 데이터 과학자의 절반 이상은 다른 데이터 과학자나 통계 전문가, 프로그래머들과 공동으로 작업을 진행하고 있는 것으로 나타났다.

NASA 제트 추진 연구소(JPL, Jet Propulsion Laboratory)의 CTO 톰 소더스트롬은 “우리는 내부적으로 데이터 과학자의 역할을 명확히 정의하고 있다. 그러나 여기에 맞는 인재를 찾기란 불가능했다. 데이터 과학자란 특별한 형태의 전문가이고 또 아직까지 존재하지 않는 인재라 생각된다. 때문에 난 데이터 과학 팀을 구성하는 대안을 선택했다. 이곳의 팀원들은 기업 내부 및 주변 커뮤니티의 지원을 받으며 작업을 진행하고 있다”라고 설명했다.

소더스트롬은 JPL의 데이터 과학 팀이 해양, 기후와 관련한 위성 데이터를 조작해 새로운 유형의 과학 연구 방법론을 개발하는 연구를 진행 중이라고 소개했다. 그는 자신이 원하는 인물상은 빅 데이터 테크놀로지 전문 지식을 가지고 있으며 이를 비즈니스의 언어로 표현할 줄 아는, 이른 바 하둡(Hadoop)형 인물이라 설명하며 “데이터 과학자는 데이터를 길들여 우리에게 지금껏 알지 못했던 흥미로운 이야기를 해 줄 수 있는 인물이다”라고 말했다.

2. 내부를 확인한다
소더스트롬은 자신은 현재로써는 외부 지원자들을 검토하는데 집중하고 있지만 기업 내부의 직원들 중에도 데이터 과학자로써의 역량을 갖춘 인물이 있을 수 있다고 조언했다. 기존 직원을 데이터 과학자로 배치하는 것은 비용적으로 경제적일 뿐 아니라 기업의 환경과 고객들을 이해하는데 걸리는 시간을 줄여준다는 점에서도 효율적인 선택이 될 수 있다.

소더스트롬은 “중간 관리자급 엔지니어와 프로그래머들의 도움을 받아보라. 그들은 직원들의 역량을 세세하게 꿰뚫고 있다”라고 말했다. 실제로 그는 이번 달 진행될 데이터 과학자 채용을 내부 직원들을 대상으로도 진행할 예정이다. 그는 이를 통해 모집 과정이 보다 효율적으로 진행될 것을 기대하고 있다.

그는 직원들의 입장에서는 데이터 과학자로써 자신의 커리어를 개발할 새로운 기회가 될 수 있을 것이라고 전했다.

리드 역시 로우 애널리틱스(raw analytics) 스킬을 갖춘 내부 인재를 발굴해 교육하는 것이 괜찮은 투자일 것이라 설명했다. 그러나 그는 이미 특정 업무에 익숙해져 있는 기존 직원에게 새로운 것을 교육하는 데에는 어려움 역시 있을 것이라는 조언도 잊지 않았다.
 

 




2012.12.03

데이터 과학자 육성·채용 '5가지 조언'

Lauren Brousell | CIO
데이터 과학자는 빅 데이터 트렌드 속에서 부상하고 있는 대표적 직업군이다. 이들은 수 페타바이트(petabyte)의 데이터를 조작해 새로운 수익 가능성을, 그리고 궁극적으로는 비즈니스의 흐름을 만들어내는 전문가들이다.

맥킨지 글로벌 인스티튜트는 보고서를 통해 빅 데이터를 적절히 활용함으로써 기업들이 60% 이상의 영업 마진 증대 효과를 거둘 수 있을 것이라 설명한 바 있다. 그러나 많은 기업들이 그들이 보유한 데이터를 제대로 활용할 인재를 확보하는데 어려움을 겪고 있는 것 역시 사실이다.

CIO들은 비즈니스적 통찰력과 데이터베이스 전문 기술, 그리고 커뮤니케이션 능력을 고루 갖춘 인재를 탐색하고 고용하는데 고군분투하고 있다. IT 채용 기관 로버트 하프 테크놀로지(Robert Half Technology)의 선임 운영 디렉터 존 리드는 “모두가 능력 있는 인재를 원하고 있지만 만족스런 인물을 찾아내는 기업은 많지 않다. 공급이 수요에 비해 턱없이 부족하기 때문이다. 적절한 전문가를 찾으려면 더욱 다양한 방법들을 모색해봐야 할 것”이라고 설명했다.

기업의 베테랑 채용 담당자라 하더라도 자신의 이력서에 ‘데이터 과학자'라는 문구를 확실히 언급한 지원자를 만나본 적은 손에 꼽을 것이다. 일부 지원자들은 자신들이 지닌 역량이 데이터 과학자로써의 자질이라는 사실을 모르는 경우도 많다. 여기 훌륭한 데이터 과학자를 찾기 위한 다섯 개의 팁을 소개한다.

1. 개인이 아닌 팀에 주목하라
몇 명의 지원자를 만나봤지만 당신이 필요로 하는 모든 자질을 갖춘 이는 한 명도 없는 경우가 있을 수 있다. 그럴 때는 욕심을 조금 내려 놓고 완벽한 인재를 찾는 대신 서로의 부족함을 보완해줄 수 있는 두, 세 명을 하나의 팀으로 구성해보는 것도 좋은 방법이 될 수 있다.

EMC가 497명의 데이터 과학자와 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence) 전문가들을 대상으로 진행한 한 설문에 따르면 빅 데이터 과학자의 절반 이상은 다른 데이터 과학자나 통계 전문가, 프로그래머들과 공동으로 작업을 진행하고 있는 것으로 나타났다.

NASA 제트 추진 연구소(JPL, Jet Propulsion Laboratory)의 CTO 톰 소더스트롬은 “우리는 내부적으로 데이터 과학자의 역할을 명확히 정의하고 있다. 그러나 여기에 맞는 인재를 찾기란 불가능했다. 데이터 과학자란 특별한 형태의 전문가이고 또 아직까지 존재하지 않는 인재라 생각된다. 때문에 난 데이터 과학 팀을 구성하는 대안을 선택했다. 이곳의 팀원들은 기업 내부 및 주변 커뮤니티의 지원을 받으며 작업을 진행하고 있다”라고 설명했다.

소더스트롬은 JPL의 데이터 과학 팀이 해양, 기후와 관련한 위성 데이터를 조작해 새로운 유형의 과학 연구 방법론을 개발하는 연구를 진행 중이라고 소개했다. 그는 자신이 원하는 인물상은 빅 데이터 테크놀로지 전문 지식을 가지고 있으며 이를 비즈니스의 언어로 표현할 줄 아는, 이른 바 하둡(Hadoop)형 인물이라 설명하며 “데이터 과학자는 데이터를 길들여 우리에게 지금껏 알지 못했던 흥미로운 이야기를 해 줄 수 있는 인물이다”라고 말했다.

2. 내부를 확인한다
소더스트롬은 자신은 현재로써는 외부 지원자들을 검토하는데 집중하고 있지만 기업 내부의 직원들 중에도 데이터 과학자로써의 역량을 갖춘 인물이 있을 수 있다고 조언했다. 기존 직원을 데이터 과학자로 배치하는 것은 비용적으로 경제적일 뿐 아니라 기업의 환경과 고객들을 이해하는데 걸리는 시간을 줄여준다는 점에서도 효율적인 선택이 될 수 있다.

소더스트롬은 “중간 관리자급 엔지니어와 프로그래머들의 도움을 받아보라. 그들은 직원들의 역량을 세세하게 꿰뚫고 있다”라고 말했다. 실제로 그는 이번 달 진행될 데이터 과학자 채용을 내부 직원들을 대상으로도 진행할 예정이다. 그는 이를 통해 모집 과정이 보다 효율적으로 진행될 것을 기대하고 있다.

그는 직원들의 입장에서는 데이터 과학자로써 자신의 커리어를 개발할 새로운 기회가 될 수 있을 것이라고 전했다.

리드 역시 로우 애널리틱스(raw analytics) 스킬을 갖춘 내부 인재를 발굴해 교육하는 것이 괜찮은 투자일 것이라 설명했다. 그러나 그는 이미 특정 업무에 익숙해져 있는 기존 직원에게 새로운 것을 교육하는 데에는 어려움 역시 있을 것이라는 조언도 잊지 않았다.
 

 


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