"자동화 늘면서 데이터 과학자 업무 부담 준다" 가트너

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전문성은 다소 떨어질 수 있지만 데이터를 집계하고 정교하게 분석할 수 있는 ‘시민 데이터 과학자’가 늘어날 전망이다.



->모두가 빅데이터 전문가··· '시민 데이터 과학자'가 뜬다

가트너는 자동화 프로세스가 급증하고 인공지능 기기가 전문 데이터 과학자의 영역에 국한됐던 기술보다 우세해지면서 시민 데이터 과학자가 부상한다고 내다봤다.

그 결과 기존 빅데이터 업체들은 데이터 통합 및 모델 구축과 같은 복잡한 작업을 단순화하기 위해 모든 산업 분야에서 기업의 영역을 확대하고 있다고 가트너는 전했다.

가트너는 기업 사용자가 셀프서비스 분석과 데이터 과학자의 고급 분석 기술 간의 격차를 해소하는 개개인을 ‘시민 데이터 과학자’로 정의했다.

시민 데이터 과학자는 과거 더 많은 전문 지식이 필요했던 정교한 분석을 집계할 수 있게 되었다.

가트너 연구 책임자인 주앙 타파딘하스는 "대부분 기업에 비즈니스 전반에 걸쳐 일관되게 사용할 데이터 과학자가 충분하지 않다. 하지만 시민 데이터 과학자가 될만한 숙련된 정보 분석가는 많다"고 말했다.

타파딘하스는 "적절한 툴이 있으면 복잡한 진단 분석을 수행하고 예측이나 규범적 분석을 활용하는 모델을 만들 수 있으므로 일반 기업 사용자의 분석 범위를 뛰어넘어 깊이 있고 폭넓은 분석 프로세스로 전환할 수 있다"고 밝혔다.

가트너 연구 부회장인 알렉산더 린든도 자동화가 늘면서 기술 격차를 해소해 더 많은 분석가를 압도할 것이라는 의견을 내놨다.

그는 "단순성의 핵심은 반복적이고 수동적인 작업이며 심층적인 데이터 과학 전문 지식이 필요하지 않는 작업의 자동화다”고 강조했다.

타파딘하스는 “자동화의 결과로 훨씬 더 복잡한 데이터 유형을 포함해 더 많은 데이터 소스에 대한 접근이 늘어난다. 그 결과 좀더 다양하고 정교한 분석 기능을 제공한다”고 소개했다.

그는 "데이터 과학에 대한 접근성은 현재 자원과 복잡성으로 고르게 제공되지 않는다. 모든 조직이 이를 활용할 수 있는 것은 아니다. 따라서 일부 조직에서 시민 데이터 과학은 고급 분석을 위한 가장 단순하고 신속한 솔루션이 될 것이다"고 주장했다.

가트너에 따르면, 시민 데이터 과학자들은 엄청난 양의 분석 결과가 비즈니스에 영향을 미치고 보편적인 분석 중심 환경을 제공하기 때문에 2019년에는 고급 분석 역량에서 데이터 과학자보다 늘어날 전망이다.

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시민 데이터 과학자가 많아진다 해도 복잡한 분석에 초점을 맞추는 데이터 과학자들도 여전히 필요하다는 게 린든의 주장이다.

린든은 같은 양의 작업을 수행하는 데 필요한 데이터 과학자 수는 줄어들지만 모든 고급 데이터 과학 프로젝트에는 최소한 한두 명의 데이터 과학자가 필요하다고 말했다. ciokr@idg.co.kr