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경력관리 / 빅데이터 | 애널리틱스 / 소프트스킬

상종가라는 '데이터 과학자' 직종, 실제 수요는?

2013.11.11 Sharon Florentine  |  CIO


대부분 대기업들에서는 경쟁 우위를 점령하기 위해 수동적으로 일어난 일에만 대처하기 보다는 데이터 과학자를 고용해 시장의 미래 동향이나 매출 주기 및 트렌드, 소비자 행동 등을 예측하는 데 이용하려 한다는 설명이다.

가스켈은 “그렇다고 해도, 예측적 애널리틱스를 위해서 한두 명의 데이터 과학자를 고용할 수는 있지만 수십 명을 고용하는 것은 비용 측면에서 비효율적일 것”이라고 설명했다. 대신 기업들에서는 비즈니스 및 파이낸셜 애널리스트, 그리고 일반 직원들에게 자동화 툴을 이용한 데이터 애널리틱스를 교육시킬 것이 유력하다고 그는 덧붙였다.

코그니시오의 사업개발 및 마케팅 부대표인 마이클 히스키는 “우리 고객들의 피드백을 살펴보면, 3명에서 7명 가량 되는 소수의 숙련된 데이터 과학자만을 원하고 있는 것으로 나타났다”라고 전했다.

수수의 데이터 과학자를 현업 애널리스트가 보조하고, 또 여기에 인턴들이 함께 일을 도우면 굳이 많은 데이터 과학자를 고용할 필요가 없다ㄴ느 설명이다. 코그니시오 역시 코그니시오 애널리틱스 센터 오브 엑설런스(Kognitio Analytics Center of Excellence, KACE)라 불리는 이런 구조를 통해 엄청난 성공을 거두었다고 그는 설명했다.

빅 데이터, 허구와 진실
하둡 솔루션 공급자 메타스케일(MetaScale)의 글로벌 세일즈 및 마케팅 본부장 앙쿠르 굽타는 “데이터 과학자 직종에 쏟아지는 관심에는 분명 과열과 과장이 존재한다. 특히 빅 데이터 활용 및 연계 과정이 아직은 시작 단계이기 때문에 더욱 그러한 측면도 있을 것이다”라고 말했다.

굽타는 “기업에게 데이터를 심도 있게 탐구하고 트렌드를 이해해 기회를 포착할 수 있는 통계적, 예측적 모델링에 대한 배경을 지닌 인물이 필요하다는 점은 분명하다. 하지만 그들에겐 현재의 트렌드와 활동이 보다 명확해질 때까지 기다릴 수 있는 인내심 역시 필요하다 조언하고 싶다”라고 덧붙였다.

마지막으로 그는 “현시대의 주인공 빅 데이터는, 아직은 분명 데이터를 해부하고 그 결과물을 의사 결정 과정에 투입할 수 있는 지식을 갖춘, 전문가의 손길이 필요하다. 하지만 빅 데이터 개발은 초기 단계임을 기억하자. 테크놀로지의 발전이 진행됨에 따라 기업들은 그것의 처리 기능을 기계와 소프트웨어에 이양하게 될 것이다. 이 작업을 위해 열 명의 데이터 과학자를 고용하려 한다면, 한 번 재고해보길 바란다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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