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내부 훈련으로 빅 데이터 스킬 갭 극복 '페르사도의 사례'

2013.10.07 Thor Olavsrud  |  CIO
최근 컴티아(CompTIA)가 미국의 비즈니스, IT 임원 500 명을 대상으로 진행한 서베이에 따르면, ‘직원들의 데이터 관리 및 분석 역량에 어느 정도, 혹은 상당한 부족함이 있다'고 생각하는 기업이 절반 이상이었다. 데이터 활용에 있어 선도적 위치에 서 있는 기업의 50%가, 그리고 평균적 혹은 후발 주자로서 데이터 활용 활동을 진행하고 있는 기업 가운데는 71%가 이와 같이 응답했다.

특히 데이터 포착 실패로 인해 시간이 낭비되고 우선순위 설정에 혼란이 오는, 그리고 판매량이 감소하고 신속성이 상실되는 등의 여러 문제가 이들 기업들이 고민하는 바였다.

더욱이 업계 전문가들은 스킬 부족 현상이 앞으로 더욱 심각해질 것이라는 전망을 내놓고 있는 상황이다. 맥킨지 글로벌 인스티튜트(McKinsey Global Institute)는 2018년에는 빅 데이터 관련 전문가 수요-공급의 격차가 미국 내에서만 170만에 이를 것이라 전망하기도 했다(고급 기술 및 분석 전문가 14~19만 명, 빅 데이터 결과물 작업 역량을 갖춘 매니저 및 애널리스트 150만 명).

그러나 컴티아의 리서치 및 마켓 인텔리전스 사업부 부사장이자 이번 2차 연례 빅 데이터 인사이트 앤 오퍼튜니티(Big Data Insights and Opportunities) 연구의 저자인 팀 허버트는 상황이 생각만큼 심각하지는 않다고 진단했다.

“최고급 수준의 빅 데이터 역량을 필요로 하는, 예를 들자면 포천 100 그룹에 속할 정도의 기업들에겐 전문가 부족이 있을 것이다. 반면 중소 업체들의 경우에는 약간의 인력 충원에 더해 기존 직원들을 재교육하는 방식으로 자신들이 필요로 하는 빅 데이터 역량을 충당할 수 있을 것이다."

"빅 데이터 관련 툴은 지속적으로 성숙해나갈 것이며, 이러한 툴의 기능 및 사용 편의 향상은 다른 영역의 전문가들이 빅 데이터를 이해하는데 많은 도움을 줄 것이다. 다른 여타 테크놀로지들과 마찬가지로, 빅 데이터 역시 아직 우리에게 익숙하지 않을 뿐, 완전히 다른 세상에 있는 개념이 아니다”라고 설명했다."

하둡은 불가해한 존재 아니다
시장의 대표적 하둡(Hadoop) 공급자 가운데 하나가 클라우데라(Cloudera)다. 이 기업의 교육 서비스 사업부 부사장 사라 스페늘은 “트레이닝은 우리 클라우데라의 핵심적 전략 요소 가운데 하나다. 하둡은 새로운 테크놀로지고 따라서 스킬 갭이 존재할 수 밖에 없다. 하지만 교차 트레이닝(cross-training) 전략을 활용한다면, 이 문제를 보다 쉽게 극복할 수 있을 것이다. 아무리 낯설더라도 하둡 역시 이 세상의 이미 있는 존재다. 기존의 개발자와 애널리스트, 관리자들에게 교차 트레이닝을 제공해보라”라고 말했다.

‘마케팅 언어 엔지니어링(Marketing Language Engineering)’의 선구자 페르사도(Persado)의 사례는 참조할 만하다. 페르사도는 수학과 계산적 언어, 그리고 빅 데이터를 활용하는 시스템 방법론을 통해 브랜드들이 모든 디지털 접점들에서 이뤄지는 메시지 타깃팅 과정을 최적화 할 수 있도록 지원하는 기업이다.

페르사도의 최고 재무 책임자 매튜 노빅은 “우리는 수학적, 언어학적, 테크놀로지적 측면에서 마케팅 메시지의 ‘유전자'를 새롭게 관찰하고 이를 해체, 재구성한다. 이 과정을 통해 마케팅 메시지는 마케터의 의도를 더욱 잘 반영할 수 있게, 그리고 고객의 적극적 반응을 이끌어낼 수 있게 발전할 수 있다”라고 말했다.

이러한 과정을 수행하기 위해서는 지속적 데이터 수집 역량과 그 대량의 데이터를 처리할 수 있는 역량이 요구된다. 페르사도의 비즈니스는 이 과정을 그들의 데이터 웨어하우스에 의존하고 있었다.

페르사도의 개발 팀이 초점을 두고 있던 부분은 기업의 인프라스트럭처를 데이터 과학자들이 필요로 하는 사항들에 맞춰 정렬하는 것이었다. 기업의 데이터 과학자들은 정기적인 핵심 성과 지표(KPI, Key Performance Indidator) 보고 수집, 복수 소스로부터 수집되는 데이터 관리, 맞춤형 분석 과정 대비, R 참조 실행(reference implementation) 기반의 자바(Java) 내 특정 통계 알고리즘 실행 등을 필요로 했다고 노빅은 설명했다.

그런데 페르사도가 사업을 시작하지 얼마 지나지 않았던 2010년, 그들이 데이터 웨어하우스 운영에 이용하던 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS, Relational DataBase Management System)에 문제가 발생했다.

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