2016.01.22

데이터 과학자, 글래스도어 선정 '인기 직종 1위'

Katherine Noyes | IDG News Service

이미지 출처 : International Data Group

글래스도어(Glassdoor)에서 꼽힌 미국내 인기 직업 25개 가운데 약 절반이 IT직종으로 나타났으며 그 중에서도 가장 인기 있는 직업은 ‘데이터 과학자’로 조사됐다.

이달 초 구인 사이트에 올라온 1,700개 이상의 정보와 평균 기본급 11만 6,840달러의 직업을 분석한 결과 데이터 과학자는 수요가 많은 직업으로 나타났다. 데이터 과학자는 글래스도어 직업 점수와 경력 기회 점수에서도 가장 높은 점수를 받아 1위를 차지했다.

지난해 데이터 과학자는 9위였지만 올해 1위로 급등했으며 지난해 순위에 들지도 못했던 분석 관리자는 11위에 올랐다.

여러 대학이 관련 학위 프로그램을 신설하기 시작했지만 일반적으로 데이터 과학자와 분석 인재는 여전히 부족한 상태다. 맥킨지는 2018년 경 데이터 관리자와 분석가가 미국에서만 150만 명 부족할 것으로 지난 2011년 추산했던 바 있다.

펀드-IT(PUND-IT)의 수석 애널리스트 찰스 킹은 데이터 과학자의 중요성이 2가지 중요한 문제와 관련 있다고 말했다. 첫번째는 데이터에서 더 큰 가치를 얻고자 하는 기업들의 바램이 증가하고 있다는 것이다. 이는 기업용 소프트웨어의 다양한 분석 기능이 빠른 속도로 확산되고 있는 것과도 관련이 있다.

두번째는 기업이 만들어 내고 취합하는 정보의 대부분이 비정형 또는 반정형 데이터라는 것이다. 때문에 기존의 관계형 데이터베이스와 툴을 이용해서 분석할 수 없다고 킹은 설명했다. 일부 추정치에 따르면 비정형 또는 반정형 데이터의 비율이 최대 80%에 이른다고 그는 지적했다.

그는 "본질적으로 데이터 과학자는 대규모의 가끔은 고도로 복잡한 데이터 세트를 관리하고 분석하며 고용주를 위해 정보의 장점을 극대화하는 데 필요한 툴을 개발하도록 교육받는다. 이 일이 단순하지만 일반적으로 집중적인 훈련이 필요하다”고 전했다.


데이터 과학자가 정확히 무슨 일을 하느냐에 대해서는 일부 논란이 있다. 엔터프라이즈 스트래티지 그룹(Enterprise Strategy Group)의 선임 애널리스트 닉 로다는 "일각에서는 데이터를 활용하기 위해 실행 가능한 환경을 설계하는, 데이터 플랫폼 아키텍트 역할로 보고 있다"고 말했다.

로다는 이어 “또 다른 사람들은 이를 ‘서로 다른 시스템의 기술적인 통합’, 거의 데이터 배관공 같은 것으로 간주하고 있다. 이 밖에도 데이터 분석과 현업의 요구를 좀더 이어주는 역할로 보는 시각도 있으며, 현업과 데이터 분석 모두에 능통한 사람으로 보는 경향도 있다”라고 설명했다. 

데이터 과학자를 어떻게 정의하건 간에 수요를 충족할만큼 충분한 인재는 없다고 그는 덧붙였다. 데이터 과학자가 사용하는 툴 분야가 빠르게 발전하고 있지만 이 툴들이 사용자들에게 낯설고 아직 완성된 수준이 아니라는 점을 감안하면 더 그렇다. 

로다는 "현재 데이터 과학자들의 주된 업무가 계획을 수립하고 구축하거나 코딩하는 것이다. 하지만 빅데이터 분야의 예상된 발전으로 인해 더 나은 미래에 대한 희망이 존재한다"라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr



2016.01.22

데이터 과학자, 글래스도어 선정 '인기 직종 1위'

Katherine Noyes | IDG News Service

이미지 출처 : International Data Group

글래스도어(Glassdoor)에서 꼽힌 미국내 인기 직업 25개 가운데 약 절반이 IT직종으로 나타났으며 그 중에서도 가장 인기 있는 직업은 ‘데이터 과학자’로 조사됐다.

이달 초 구인 사이트에 올라온 1,700개 이상의 정보와 평균 기본급 11만 6,840달러의 직업을 분석한 결과 데이터 과학자는 수요가 많은 직업으로 나타났다. 데이터 과학자는 글래스도어 직업 점수와 경력 기회 점수에서도 가장 높은 점수를 받아 1위를 차지했다.

지난해 데이터 과학자는 9위였지만 올해 1위로 급등했으며 지난해 순위에 들지도 못했던 분석 관리자는 11위에 올랐다.

여러 대학이 관련 학위 프로그램을 신설하기 시작했지만 일반적으로 데이터 과학자와 분석 인재는 여전히 부족한 상태다. 맥킨지는 2018년 경 데이터 관리자와 분석가가 미국에서만 150만 명 부족할 것으로 지난 2011년 추산했던 바 있다.

펀드-IT(PUND-IT)의 수석 애널리스트 찰스 킹은 데이터 과학자의 중요성이 2가지 중요한 문제와 관련 있다고 말했다. 첫번째는 데이터에서 더 큰 가치를 얻고자 하는 기업들의 바램이 증가하고 있다는 것이다. 이는 기업용 소프트웨어의 다양한 분석 기능이 빠른 속도로 확산되고 있는 것과도 관련이 있다.

두번째는 기업이 만들어 내고 취합하는 정보의 대부분이 비정형 또는 반정형 데이터라는 것이다. 때문에 기존의 관계형 데이터베이스와 툴을 이용해서 분석할 수 없다고 킹은 설명했다. 일부 추정치에 따르면 비정형 또는 반정형 데이터의 비율이 최대 80%에 이른다고 그는 지적했다.

그는 "본질적으로 데이터 과학자는 대규모의 가끔은 고도로 복잡한 데이터 세트를 관리하고 분석하며 고용주를 위해 정보의 장점을 극대화하는 데 필요한 툴을 개발하도록 교육받는다. 이 일이 단순하지만 일반적으로 집중적인 훈련이 필요하다”고 전했다.


데이터 과학자가 정확히 무슨 일을 하느냐에 대해서는 일부 논란이 있다. 엔터프라이즈 스트래티지 그룹(Enterprise Strategy Group)의 선임 애널리스트 닉 로다는 "일각에서는 데이터를 활용하기 위해 실행 가능한 환경을 설계하는, 데이터 플랫폼 아키텍트 역할로 보고 있다"고 말했다.

로다는 이어 “또 다른 사람들은 이를 ‘서로 다른 시스템의 기술적인 통합’, 거의 데이터 배관공 같은 것으로 간주하고 있다. 이 밖에도 데이터 분석과 현업의 요구를 좀더 이어주는 역할로 보는 시각도 있으며, 현업과 데이터 분석 모두에 능통한 사람으로 보는 경향도 있다”라고 설명했다. 

데이터 과학자를 어떻게 정의하건 간에 수요를 충족할만큼 충분한 인재는 없다고 그는 덧붙였다. 데이터 과학자가 사용하는 툴 분야가 빠르게 발전하고 있지만 이 툴들이 사용자들에게 낯설고 아직 완성된 수준이 아니라는 점을 감안하면 더 그렇다. 

로다는 "현재 데이터 과학자들의 주된 업무가 계획을 수립하고 구축하거나 코딩하는 것이다. 하지만 빅데이터 분야의 예상된 발전으로 인해 더 나은 미래에 대한 희망이 존재한다"라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr

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