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‘AI 드림팀’ 꾸리려면... 영입해야 할 '선수'는 누구?

‘인공지능(AI)’의 비즈니스 가치를 극대화하려면 데이터 과학자부터 도메인 전문가, 전략적 의사결정권자까지 다양한 스킬과 역할이 필요하다.  많은 기업이 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 인공지능을 도입하고 있다. 하지만 AI 이니셔티브의 성공은 데이터와 기술로만 이뤄지는 게 아니다. 적절한 인력의 참여가 무엇보다 중요하다.    효과적인 엔터프라이즈 AI 팀은 데이터 과학자와 엔지니어 등 다양한 역할로 구성된다. 컨설팅 업체 옴디아(Omdia)의 AI 플랫폼, 애널리틱스, 데이터 관리 부문 수석 애널리스트 브래들리 쉬민은 “성공적인 AI 팀에는 비즈니스 그리고 해결하려는 문제를 이해하는 다양한 사람들이 포함된다”라고 말했다.  AI 스타트업 플레인인사이트(Plainsight)의 공동 창업자 겸 CEO 카를로스 안치아는 다양한 스킬을 갖춘 균형 잡힌 팀이 성공을 좌우한다는 데 동의하지만 그러한 팀을 구성하는 일은 어렵다고 언급했다. 여기서는 ‘이상적인’ AI 팀을 구성할 수 있도록 현재 성공적으로 운영되고 있는 AI 팀에서 찾아볼 수 있는 주요 역할 10가지를 살펴본다.    데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 AI 팀의 핵심이다. 데이터 과학자는 데이터를 처리 및 분석하고, 머신러닝(ML) 모델을 구축하며, 결론을 도출하여 이미 프로덕션 환경에 배포된 ML 모델을 개선한다. 틱톡의 데이터 과학자 마크 엘체폰은 데이터 과학자가 제품 애널리스트이자 약간의 머신러닝 전문 지식을 갖춘 비즈니스 애널리스트라고 설명했다. 그는 “비즈니스에 큰 영향을 미치는 주요 지표를 파악하고, 데이터를 수집하여 발생 가능한 병목 현상을 분석하며, 다양한 사용자 집단과 지표를 시각화하고, 솔루션 프로토타입 개발을 포함해 이러한 지표를 개선하는 여러 방법을 제안하는 것이 주된 목표다. 데이터 과학 없이는 틱톡 사용자를 위한 새로운 기능을 개발할 때 해당 기능이 사용자에게 유용할지 아닐지를 파악하기가 ...

AI 이니셔티브 데이터 과학자 머신러닝 엔지니어 데이터 엔지니어 데이터 스튜어드 도메인 전문가 AI 디자이너 제품 관리자 AI 전략가 최고 AI 책임자 임원 스폰서

2022.06.09

‘인공지능(AI)’의 비즈니스 가치를 극대화하려면 데이터 과학자부터 도메인 전문가, 전략적 의사결정권자까지 다양한 스킬과 역할이 필요하다.  많은 기업이 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 인공지능을 도입하고 있다. 하지만 AI 이니셔티브의 성공은 데이터와 기술로만 이뤄지는 게 아니다. 적절한 인력의 참여가 무엇보다 중요하다.    효과적인 엔터프라이즈 AI 팀은 데이터 과학자와 엔지니어 등 다양한 역할로 구성된다. 컨설팅 업체 옴디아(Omdia)의 AI 플랫폼, 애널리틱스, 데이터 관리 부문 수석 애널리스트 브래들리 쉬민은 “성공적인 AI 팀에는 비즈니스 그리고 해결하려는 문제를 이해하는 다양한 사람들이 포함된다”라고 말했다.  AI 스타트업 플레인인사이트(Plainsight)의 공동 창업자 겸 CEO 카를로스 안치아는 다양한 스킬을 갖춘 균형 잡힌 팀이 성공을 좌우한다는 데 동의하지만 그러한 팀을 구성하는 일은 어렵다고 언급했다. 여기서는 ‘이상적인’ AI 팀을 구성할 수 있도록 현재 성공적으로 운영되고 있는 AI 팀에서 찾아볼 수 있는 주요 역할 10가지를 살펴본다.    데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 AI 팀의 핵심이다. 데이터 과학자는 데이터를 처리 및 분석하고, 머신러닝(ML) 모델을 구축하며, 결론을 도출하여 이미 프로덕션 환경에 배포된 ML 모델을 개선한다. 틱톡의 데이터 과학자 마크 엘체폰은 데이터 과학자가 제품 애널리스트이자 약간의 머신러닝 전문 지식을 갖춘 비즈니스 애널리스트라고 설명했다. 그는 “비즈니스에 큰 영향을 미치는 주요 지표를 파악하고, 데이터를 수집하여 발생 가능한 병목 현상을 분석하며, 다양한 사용자 집단과 지표를 시각화하고, 솔루션 프로토타입 개발을 포함해 이러한 지표를 개선하는 여러 방법을 제안하는 것이 주된 목표다. 데이터 과학 없이는 틱톡 사용자를 위한 새로운 기능을 개발할 때 해당 기능이 사용자에게 유용할지 아닐지를 파악하기가 ...

2022.06.09

기고 | 애널리틱스 확산··· '데이터 스튜어드'가 필요하다

데이터 과학자가 수행해온 전통적인 역할은 다음과 같다. 데이터 분석을 필요로 하지만 데이터와 애널리틱스 도구 활용에 어려움을 겪는 기업 내 사용자들을 지원하는 것이다. 하지만 이제는 그것만으로 충분하지 않은 시점이 됐다. 기업 환경은 데이터 과학자들에게, 데이터가 담고 있는 진실을 보다 정확하고 올바르게 해석해내는 ‘데이터 담당자’ (data steward)로의 진화를 요구하고 있다. 기업 전반에서 데이터에 대한 이해 수준이 높아지고 애널리틱스 툴이 활발히 보급됨에 따라 기업 내부의 데이터 민주화는 상당한 진척을 이뤘다. 그로 인해 비즈니스 의사 결정과 사고 역시 보다 합리적으로 변모하고 있다. 그러나 이런 변화는 동시에 기업들에게 새로운 과제 역시 제시했다. Credit: evan p. cordes via Flickr 애널리틱스 도입 확대가 가져온 새로운 과제 데이터 및 데이터 애널리틱스 도구가 널리 활용됨에 따라 이전에는 없던 새로운 문제들이 출현했다. 먼저 애널리틱스 플랫폼은 더 많은 사용자 집단과 더욱 다양한 데이터 소스, 쉼 없이 밀려오는 데이터들을 모두 수용할 수 있도록 구조를 개편해야 했다. 또 수요의 증대로 인해 애널리틱스 속도 역시 개선이 필요해졌다. 그리고 기업들은 고품질 데이터 분석 과정을 정의, 실행할 수 있도록 적절한 대비를 해야 했다. 기업들은 또 분석/시각화/해석/제안 작업을 위해 데이터 애널리틱스를 상시 적용할 수 있도록 하기 위해, 다음의 사항들을 확인해야 할 필요가 있다: 1. 투입 데이터 세트 생성과 관련한 어떠한 부정확한 가설도 있어선 안 된다. 2. 데이터 의미를 오역하지 않도록 주의한다. 3. 부정확한 분석 구조는 결함 있는 결과로 이어짐을 명심한다. 4. 다르거나 왜곡된 사실을 지지하기 위해 분석을 부정확하게 시각화는 경우에 주의해야 한다. 이는 정확한 시각화 해석을 더욱 어렵게 한다. 진화하는 데이터 과학자의 역할 가정을 규명...

빅데이터 데이터 과학자 애널리틱스 데이터 담당자 데이터 스튜어드

2015.08.19

데이터 과학자가 수행해온 전통적인 역할은 다음과 같다. 데이터 분석을 필요로 하지만 데이터와 애널리틱스 도구 활용에 어려움을 겪는 기업 내 사용자들을 지원하는 것이다. 하지만 이제는 그것만으로 충분하지 않은 시점이 됐다. 기업 환경은 데이터 과학자들에게, 데이터가 담고 있는 진실을 보다 정확하고 올바르게 해석해내는 ‘데이터 담당자’ (data steward)로의 진화를 요구하고 있다. 기업 전반에서 데이터에 대한 이해 수준이 높아지고 애널리틱스 툴이 활발히 보급됨에 따라 기업 내부의 데이터 민주화는 상당한 진척을 이뤘다. 그로 인해 비즈니스 의사 결정과 사고 역시 보다 합리적으로 변모하고 있다. 그러나 이런 변화는 동시에 기업들에게 새로운 과제 역시 제시했다. Credit: evan p. cordes via Flickr 애널리틱스 도입 확대가 가져온 새로운 과제 데이터 및 데이터 애널리틱스 도구가 널리 활용됨에 따라 이전에는 없던 새로운 문제들이 출현했다. 먼저 애널리틱스 플랫폼은 더 많은 사용자 집단과 더욱 다양한 데이터 소스, 쉼 없이 밀려오는 데이터들을 모두 수용할 수 있도록 구조를 개편해야 했다. 또 수요의 증대로 인해 애널리틱스 속도 역시 개선이 필요해졌다. 그리고 기업들은 고품질 데이터 분석 과정을 정의, 실행할 수 있도록 적절한 대비를 해야 했다. 기업들은 또 분석/시각화/해석/제안 작업을 위해 데이터 애널리틱스를 상시 적용할 수 있도록 하기 위해, 다음의 사항들을 확인해야 할 필요가 있다: 1. 투입 데이터 세트 생성과 관련한 어떠한 부정확한 가설도 있어선 안 된다. 2. 데이터 의미를 오역하지 않도록 주의한다. 3. 부정확한 분석 구조는 결함 있는 결과로 이어짐을 명심한다. 4. 다르거나 왜곡된 사실을 지지하기 위해 분석을 부정확하게 시각화는 경우에 주의해야 한다. 이는 정확한 시각화 해석을 더욱 어렵게 한다. 진화하는 데이터 과학자의 역할 가정을 규명...

2015.08.19

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