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기고 | 성과 창출형 데이터 과학자의 조건

2015.01.20 Saurabh Sharma  |  CIO


불완전성 받아들이기
수학은 딱딱 맞아떨어진다. 데이터베이스 코드는 정확하다. 하지만 실제 세계는 그렇지 않다. 데이터는 여기저기 흩어져 있고 모든 데이터가 정확한 것도 아니다. 어떤 데이터 문제는 쉽게 고쳐지지만, 어떤 문제들은 상당한 노력을 기울여야 해결할 수 있고, 어떤 데이터는 해결하는 게 거의 불가능하다. 훌륭한 데이터 과학자들은 실제 세계의 이런 어지러움을 알고 있으며, 이를 당연하게 받아들인다. 그들은 완벽한 데이터가 존재하지 않는 상황에서도 일을 추진해나가는데 능숙하다. 완벽한 데이터는 교과서에나 존재하기 때문이다.

결과물로 나아가기
기업은 결과물로 향해 진전해 나간다. 사람들이 당장은 ‘멋진’ 통찰과 생각들을 편하게 생각할 수 있지만, 궁극적으로는 실질적인 가치를 만들어내는 데이터 과학자들을 존경하게 될 것이다. 훌륭한 데이터 과학자는 이에 대해 알고 있다. 처음부터 그들은 어떻게 최종 추천사항이 이행될지 그리고 거기서 어떻게 거꾸로 일할지를 신경 쓴다. 그들은 인간이건 자동화된 시스템이건 상관없이 그들 작업의 최종 사용자들에 나름의 독특한 제약과 뉘앙스가 결부된다는 점을 이해한다. 그렇기 때문에 그들은 추천사항이 이행될 수 있고 실질적 가치가 매번 창출될 수 있는 방식으로 접근방식을 계획한다.

효과적인 커뮤니케이션, 특히 비즈니스 관리자들과의 소통
빅데이터는 그냥 기술이나 통계적 전략이 아닌 비즈니스 전략이다. 훌륭한 데이터 과학자는 그 핵심 차이점을 잘 이해하는 이다. 그들은 자신들의 조직이 비즈니스 측정치 향상이라는 최종 목표를 위해 빅데이터를 채택했다는 점을 이해하기 때문에, 비슷한 방식으로 소통한다. 이는 더 적은 ‘데이터’와 더 많은 ‘통찰과 추천사항’을 의미하며 비-데이터 과학자가 발견사항을 이해하고 여기에 반응하기 더 쉽게 만들어준다는 점을 뜻한다. 또 분석의 ‘어떻게’ 부분은 이야기를 줄이고, ‘그래서 무엇을’ 부분에 더 초점을 맞춘다는 것을 의미한다.

배움에 대한 갈증
분석과 빅데이터의 세계는 급속도로 변화하고 있다. 새로운 기술, 새로운 사용 사례, 새로운 플랫폼이 계속해서 나타나고 있다. 현재 누군가가 가진 능력은 현재에만 유효한 능력일 뿐이다. 훌륭한 데이터 과학자는 자신의 한계를 계속 넘어서고, 더 나아가 조직의 한계도 넘어서게 만든다. 그들은 새로운 데이터 관리 기술을 시험해보고, 새로운 사용 사례를 평가하며, 더 적게 쓰이는 통계적 알고리즘에 스스로를 익숙하게 만든다. 훌륭한 데이터 과학자는 지속적인 성공에 지속적인 배움과 교육이 필요하다는 점을 잘 이해하고 있다.

이게 전부다. 훌륭한 데이터 과학자를 찾을 때 살펴보아야 할 핵심 특성은 ‘데이터’나 ‘과학’적인 부분에 있는 게 아니다. 당신의 회사는 데이터 과학자를 찾기 위해 지금까지 어떻게 해왔나?

*Saurabh Sharma는 인더스인사이트(Indus Insights)의 창업자이자 CEO다. ciokr@idg.co.kr

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