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'드디어 안개 걷혔다'··· 데이터 과학 현주소와 미래는?

2020년은 ‘데이터 과학(Data Science)’이 얼마나 가치 있는지를 보여준 한 해였다. 물론 그 한계가 드러난 한 해이기도 했다.  작년은 ‘데이터 과학이 성장한 한 해’라고 할 수 있다. 수많은 기업이 데이터 중심의 애플리케이션을 대폭 도입했고 (성공한 정도는 다르지만) 데이터 과학으로 문제를 해결했다. 그 과정에서 데이터 과학은 얼마나 성숙했는지를 보여줬고 그리고 실제로 가치가 있다는 것을 증명해 보였다.  전 세계적 팬데믹 위기는 데이터 과학 분야에서도 위기였다. 코로나19 사태로 인해 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 공유해야 했다. 또 계속해서 조건이 바뀌는 상황에서 긴급하게 예측 모델을 실행하고 업데이트해야 했다.  따라서 지난 12개월은 데이터 과학에 있어 그 가치는 물론이고 한계까지 확인할 수 있었던 한 해였다. 2020년 데이터 과학에서 드러난 실상과 2021년 전망을 살펴본다.    2020년의 데이터 과학 데이터 과학의 확산은 신나는 일이었지만 이 분야가 이제 어느 정도 자리를 잡았다는 잘못된 인식을 가져왔다. 오히려 그 반대다. 데이터 과학은 여전히 빠른 속도로 혁신하고 있는 ‘새로운 분야’로 남아있다. 하이프사이클에 따른다면 데이터 과학은 업계의 여러 업체가 AI를 채택하면서 2020년에 주류로 편입하는 것처럼 보였다. 그리고 모든 제품이나 서비스에 어떤 형태로든 인공지능이 적용되는 것처럼 보였다. 따라서 기업들은 스마트 데이터 솔루션으로 모든 문제를 해결할 수 있으리라 기대했고 기대치가 터무니없이 높아졌다. 하지만 데이터 과학은 그런 식으로 작동하지 않는다.  다행스럽게도, 이제 사람들은 하이프에서 벗어나 데이터 과학이 할 수 있는 일과 없는 일을 이해할 수 있는 적절한 질문을 하기 시작했다. 따라서 현재 데이터 과학은 품질과 제대로 구축했을 때 얻을 수 있는 ROI를 바탕으로 주목받고 있다.  1. 적응성(Adaptability)  데...

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2021.03.25

2020년은 ‘데이터 과학(Data Science)’이 얼마나 가치 있는지를 보여준 한 해였다. 물론 그 한계가 드러난 한 해이기도 했다.  작년은 ‘데이터 과학이 성장한 한 해’라고 할 수 있다. 수많은 기업이 데이터 중심의 애플리케이션을 대폭 도입했고 (성공한 정도는 다르지만) 데이터 과학으로 문제를 해결했다. 그 과정에서 데이터 과학은 얼마나 성숙했는지를 보여줬고 그리고 실제로 가치가 있다는 것을 증명해 보였다.  전 세계적 팬데믹 위기는 데이터 과학 분야에서도 위기였다. 코로나19 사태로 인해 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 공유해야 했다. 또 계속해서 조건이 바뀌는 상황에서 긴급하게 예측 모델을 실행하고 업데이트해야 했다.  따라서 지난 12개월은 데이터 과학에 있어 그 가치는 물론이고 한계까지 확인할 수 있었던 한 해였다. 2020년 데이터 과학에서 드러난 실상과 2021년 전망을 살펴본다.    2020년의 데이터 과학 데이터 과학의 확산은 신나는 일이었지만 이 분야가 이제 어느 정도 자리를 잡았다는 잘못된 인식을 가져왔다. 오히려 그 반대다. 데이터 과학은 여전히 빠른 속도로 혁신하고 있는 ‘새로운 분야’로 남아있다. 하이프사이클에 따른다면 데이터 과학은 업계의 여러 업체가 AI를 채택하면서 2020년에 주류로 편입하는 것처럼 보였다. 그리고 모든 제품이나 서비스에 어떤 형태로든 인공지능이 적용되는 것처럼 보였다. 따라서 기업들은 스마트 데이터 솔루션으로 모든 문제를 해결할 수 있으리라 기대했고 기대치가 터무니없이 높아졌다. 하지만 데이터 과학은 그런 식으로 작동하지 않는다.  다행스럽게도, 이제 사람들은 하이프에서 벗어나 데이터 과학이 할 수 있는 일과 없는 일을 이해할 수 있는 적절한 질문을 하기 시작했다. 따라서 현재 데이터 과학은 품질과 제대로 구축했을 때 얻을 수 있는 ROI를 바탕으로 주목받고 있다.  1. 적응성(Adaptability)  데...

2021.03.25

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