2013.11.29

CIO의 새로운 임무 '데이터 과학자 관리와 양성'

Mary K. Pratt | CIO
CIO는 직접 데이터를 가지고 뭘 하는 게 아니라 데이터 과학자들이 문제를 해결할 수 있도록 격려해야 한다.

점점 더 많은 기업들이 특히 예측 분석 프로젝트를 위해 데이터 과학자를 채용함에 따라 CIO들은 현업 활동에 대한 아이디어에 데이터를 접목할 수 있다 사람들을 관리하는 데에 세심한 손길이 필요하다는 것을 알게 됐다. 예리한 분석 능력을 갖춘 핵심 인재들은 종종 기업이 요구하는 큰 그림에 대한 답을 주는 방법에서 얻을 수 있다.

버라이즌 와이어리스의 공급망 전략 및 분석 담당 이사 앤 로빈슨은 "나는 그 사람들이 회사의 요구에 부합하고 있는지 확인하라고 가르친다. 하지만 내가 방법을 제시해 주지는 않는다"고 말했다. "당신이 분석 투자에 대한 고수익을 원한다면, 그들에게 여기저기를 탐색할 수 있는 자유를 허용해야 하기 때문이다"라고 그는 전했다.

또한 산업공학 학회인 INFORMS(the Institute for Operations Research and the Management Sciences)의 의장이자 부교수이기도 한 로빈슨은 훌륭한 팀이란 학문적인 기술력과 실제로 적용해본 경력자들이 각각 모여 있는 팀이라고 강조했다. 아이디어를 잘 표현하고 아이디어와 업무를 잘 접목시킬 수 있는 능력같은 개개인의 특성은 기업 환경에서 중요하다고 경영진들은 이야기하고 있다.

분석 팀을 잘 운영할 수 있는 CIO의 능력은 점점 더 중요해지고 있다. 이는 지난해 액센츄어 연구에서도 잘 나타나 있었다. 액센츄어에 따르면, 예측 분석이 기업에서 부수적인 역할에서 핵심 의사 결정과 과정에서 중요해진 것으로 조사됐다. 예를 들어, 예측 분석은 고객의 행동을 예측하거나 공급망을 좀더 효율적으로 바꾸도록 하는데 쓰일 수 있다.

현실 세계에서 작용하는 예측 분석
조지타운대학 교수 베시 페이지 시그먼은 관리자들이 데이터를 쪼개는 게 아닌, 데이터를 해석하는 쪽으로 경영진들이 데이터 과학자를 이끌어야 한다고 밝혔다. 시그먼은 "일부 데이터 과학자는 데이터에 너무 빠져 숲을 보지 못하고 나무만 보기 때문이다”라고 지적했다. 비즈니스 상황에서 예측할 수 있도록 데이터 과학자들을 회사의 목표에 집중시켜야 한다고 강조했다.

연 매출이 6억 7,600만 달러에 달하는 금융 서비스 및 신용 정보 회사인 FICO의 수석 예측 분석 책임자인 앤드류 제닝스는 통계 전문가들을 충분히 확보하기 어렵다고 밝혔다. 제닝스는 프로그래밍도 할 수 있으면서 사업 전략을 수립하는데 예측 분석을 이용할 줄 아는 사람을 찾고 있다. "해결하려는 문제를 이해하는 것이 절대적으로 중요하다"고 그는 말했다.

예를 들어 제닝스의 팀이 POS에서 사기 탐지율 높이기 같은 예측 분석 문제로 고심할 경우 이 팀은 해당 데이터와, 속도 요구와 최종 산출물에서 잘못된 반응 같은 실제 비즈니스 상황 요소를 분석해야 한다.

다른 특성들도 중요하다. 국제 게임 기술에서 전문 서비스를 담당하는 관리자 론 오도넬은 22억 달러의 게임 시스템 회사에서 데이터 과학자에 대한 호기심을 키우고자 했다.

오도넬은 "나는 데이터를 집계만 하기보다는 데이터의 의미를 읽을 줄 아는 사람이 필요하다”고 밝혔다. 오도넬은 사람들이 기꺼이 게임 산업을 배우고자 하길 바라고 있다.

그 다음, 높은 성과를 내는 데이터 과학자들이 계속해서 업무에 만족하도록 하려면 작업 시간을 늦추면서 과제를 제공하기 위해 그는 덜 급한 프로젝트를 따로 진행하고 있다. "CIO는 항상 데이터 과학자들의 마음 속에 들어가 있어야 한다"라고 오도넬은 말했다. ciokr@idg.co.kr


2013.11.29

CIO의 새로운 임무 '데이터 과학자 관리와 양성'

Mary K. Pratt | CIO
CIO는 직접 데이터를 가지고 뭘 하는 게 아니라 데이터 과학자들이 문제를 해결할 수 있도록 격려해야 한다.

점점 더 많은 기업들이 특히 예측 분석 프로젝트를 위해 데이터 과학자를 채용함에 따라 CIO들은 현업 활동에 대한 아이디어에 데이터를 접목할 수 있다 사람들을 관리하는 데에 세심한 손길이 필요하다는 것을 알게 됐다. 예리한 분석 능력을 갖춘 핵심 인재들은 종종 기업이 요구하는 큰 그림에 대한 답을 주는 방법에서 얻을 수 있다.

버라이즌 와이어리스의 공급망 전략 및 분석 담당 이사 앤 로빈슨은 "나는 그 사람들이 회사의 요구에 부합하고 있는지 확인하라고 가르친다. 하지만 내가 방법을 제시해 주지는 않는다"고 말했다. "당신이 분석 투자에 대한 고수익을 원한다면, 그들에게 여기저기를 탐색할 수 있는 자유를 허용해야 하기 때문이다"라고 그는 전했다.

또한 산업공학 학회인 INFORMS(the Institute for Operations Research and the Management Sciences)의 의장이자 부교수이기도 한 로빈슨은 훌륭한 팀이란 학문적인 기술력과 실제로 적용해본 경력자들이 각각 모여 있는 팀이라고 강조했다. 아이디어를 잘 표현하고 아이디어와 업무를 잘 접목시킬 수 있는 능력같은 개개인의 특성은 기업 환경에서 중요하다고 경영진들은 이야기하고 있다.

분석 팀을 잘 운영할 수 있는 CIO의 능력은 점점 더 중요해지고 있다. 이는 지난해 액센츄어 연구에서도 잘 나타나 있었다. 액센츄어에 따르면, 예측 분석이 기업에서 부수적인 역할에서 핵심 의사 결정과 과정에서 중요해진 것으로 조사됐다. 예를 들어, 예측 분석은 고객의 행동을 예측하거나 공급망을 좀더 효율적으로 바꾸도록 하는데 쓰일 수 있다.

현실 세계에서 작용하는 예측 분석
조지타운대학 교수 베시 페이지 시그먼은 관리자들이 데이터를 쪼개는 게 아닌, 데이터를 해석하는 쪽으로 경영진들이 데이터 과학자를 이끌어야 한다고 밝혔다. 시그먼은 "일부 데이터 과학자는 데이터에 너무 빠져 숲을 보지 못하고 나무만 보기 때문이다”라고 지적했다. 비즈니스 상황에서 예측할 수 있도록 데이터 과학자들을 회사의 목표에 집중시켜야 한다고 강조했다.

연 매출이 6억 7,600만 달러에 달하는 금융 서비스 및 신용 정보 회사인 FICO의 수석 예측 분석 책임자인 앤드류 제닝스는 통계 전문가들을 충분히 확보하기 어렵다고 밝혔다. 제닝스는 프로그래밍도 할 수 있으면서 사업 전략을 수립하는데 예측 분석을 이용할 줄 아는 사람을 찾고 있다. "해결하려는 문제를 이해하는 것이 절대적으로 중요하다"고 그는 말했다.

예를 들어 제닝스의 팀이 POS에서 사기 탐지율 높이기 같은 예측 분석 문제로 고심할 경우 이 팀은 해당 데이터와, 속도 요구와 최종 산출물에서 잘못된 반응 같은 실제 비즈니스 상황 요소를 분석해야 한다.

다른 특성들도 중요하다. 국제 게임 기술에서 전문 서비스를 담당하는 관리자 론 오도넬은 22억 달러의 게임 시스템 회사에서 데이터 과학자에 대한 호기심을 키우고자 했다.

오도넬은 "나는 데이터를 집계만 하기보다는 데이터의 의미를 읽을 줄 아는 사람이 필요하다”고 밝혔다. 오도넬은 사람들이 기꺼이 게임 산업을 배우고자 하길 바라고 있다.

그 다음, 높은 성과를 내는 데이터 과학자들이 계속해서 업무에 만족하도록 하려면 작업 시간을 늦추면서 과제를 제공하기 위해 그는 덜 급한 프로젝트를 따로 진행하고 있다. "CIO는 항상 데이터 과학자들의 마음 속에 들어가 있어야 한다"라고 오도넬은 말했다. ciokr@idg.co.kr


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