2015.07.15

데이터 분야에서 '핫'한 5가지 직업

Yves de Montcheuil | InfoWorld
하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면, 데이터 과학자가 21세기에서 가장 '핫'한 직업이 될 전망이다. 실제로 지난 수년간 빅데이터 시장은 폭발적으로 증가하고 있으며, 데이터 과학자의 역할 비중도 늘어나고 있다. 어마한 양의 데이터에 허덕이는 많은 기관은 경영진이 기대하는 수준으로 데이터를 토대로 한 전략을 제대로 구사하지 못하고 있으며, 이를 구현할 수 있는 데이터 과학자에 관한 수요가 높아지고 있다.

그러나 빅데이터라는 개념 자체가 정점을 찍고 난 이후 업체들은 데이터에 관한 새로운 수요에 발맞추기 위해 변혁을 시도하고 있다. 오늘날 인기를 구가하고 있는 몇 가지 직업들에 대해서 언급하고자 한다.

데이터 과학자 - 데이터 모델링 
데이터 과학자도 있다. 데이터 호수를 탐색하고, 미지의 곳을 탐험하기 위해 비즈니스 모델과 기업 프로세서를 모두 이해하는 드문 능력을 갖춘 데이터 과학자는 비즈니스와 기술 분야 모두에서 전문가다.

오늘날 일반적인 데이터 과학자 커리큘럼은 기술적인 전문지식을 배우는 데 주력하고 있다. 하둡 구조 이해하기, 파이썬과 R과 같은 데이터 마이닝 언어 학습하기, 관계형 및 NoSQL 데이터베이스 마스터하기 등 말이다.

어떤 면에서 데이터 과학자의 역할은 답을 손쉽게 구할 수 있는 빅데이터 소프트웨어의 실패를 상징하기도 한다. 이런 이유로 비즈니스와 기술 전문가를 필요로 하는 수요가 생겼다. 기술이 성숙해지면 데이터 과학자가 할 수 있는 일이 점차 줄어들겠지만, 여전히 코볼(Cobol) 개발자와 오라클 DBA 개발자가 채용되는 것에서 볼 수 있듯이 데이터 과학자의 길을 걷는 것이 무조건 장래성이 없다고 생각하지는 않는다.

데이터 랭글러(Data Wrnagler)- 유의미한 데이터 추출
수년 전, 차세대 소프트웨어가 부상하기 시작했다. 바로 엑셀과 비슷한 인터페이스에서 ETL과 통합된 데이터 발견이다. 용어로 혼동을 빚기는 했지만, 기술 산업에서는 데이터 랭글링(Data Wrangling)이라는 말을 사용한다.

데이터 랭글러는 데이터 소스를 탐색하여 데이터에 숨겨진 보석을 발견하는 비전문적인 인터페이스를 사용하는 사람이다. 일반적으로 기술적인 감각으로 무장한 비즈니스 사용자인 데이터 랭글러는 빅데이터 개발자가 스케치하고자 하는 것을 산업화할 수 있도록 프로토타이밍 모드에서 작업한다.

데이터 샤먼(Data Shaman)- 데이터 분석
데이터 샤먼은 데이터 속성을 이해하기 위한 심도 있는 지식과 비즈니스에 대한 배경지식을 토대로, 그리고 좀 더 동물적인 감각을 발휘해 비즈니스 사용자들이 데이터를 좀 더 수월하게 이해할 수 있도록 한다.

데이터 샤먼은 나쁜 상황에 대한 속성 치료제와도 같다고 볼 수 있다. 그러나 일부 샤먼은 기이하고 이해하기 어려운 결과를 도출하기도 한다.

데이터 인터프리터(Data Interpreter) - 데이터 해석
데이터 스토리텔러 또는 데이터 저널리스트로 알려진 데이터 인터프리터는 최고책임(C-level) 관리자가 데이터를 이해하도록 도와주는 역할을 한다. 이론적으로 대시보드와 레포트를 통해 데이터가 무엇을 의미하는지 알 수 있으나, 맥락을 표현하기에는 아직은 많이 부족하다. 일부 최고책임 관리자들은 훌륭한 리더이자 뛰어난 비즈니스 감각을 발휘하고는 하지만, 파이차트나 다른 비즈니스 인공 기계를 이해하고 분석하는 기술은 부족하다.

전세계 리더들이 같은 언어로 이야기한다면 더 쉽게 외교를 할 수 있는 것과 마찬가지로, 최고책임 관리자와 대시보드는 같은 언어를 이야기해야 한다. 그러나 이들은 자신들이 절대적으로 신뢰하는 사람들이 말하는 것에 전적으로 의존하기 때문에 데이터를 이해하지 못한다. 어찌 됐든, 이들이 최후 판단을 내리는 이들이기 때문에, 가장 먼저 해야 할 일은 상사의 신뢰부터 쌓아올리는 것이다.

데이터 위스퍼러(Data Whisperer)- 데이터 정제
데이터 위스퍼러는 데이터가 사람들의 문제를 해결하도록 한다. 데이터와 관련된 다른 직업들은 데이터를 이해하는 차원이지만, 데이터 위스퍼러는 데이터를 정제해서 사용할 수 있도록 한다.

익숙한 개념처럼 들릴 것이다. 빅데이터 이전 시대에서는 데이터 거버넌스(Data Governance) 또는 데이터 관리(Data Stewardship)으로 불렸다. editor@itworld.co.kr 


2015.07.15

데이터 분야에서 '핫'한 5가지 직업

Yves de Montcheuil | InfoWorld
하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면, 데이터 과학자가 21세기에서 가장 '핫'한 직업이 될 전망이다. 실제로 지난 수년간 빅데이터 시장은 폭발적으로 증가하고 있으며, 데이터 과학자의 역할 비중도 늘어나고 있다. 어마한 양의 데이터에 허덕이는 많은 기관은 경영진이 기대하는 수준으로 데이터를 토대로 한 전략을 제대로 구사하지 못하고 있으며, 이를 구현할 수 있는 데이터 과학자에 관한 수요가 높아지고 있다.

그러나 빅데이터라는 개념 자체가 정점을 찍고 난 이후 업체들은 데이터에 관한 새로운 수요에 발맞추기 위해 변혁을 시도하고 있다. 오늘날 인기를 구가하고 있는 몇 가지 직업들에 대해서 언급하고자 한다.

데이터 과학자 - 데이터 모델링 
데이터 과학자도 있다. 데이터 호수를 탐색하고, 미지의 곳을 탐험하기 위해 비즈니스 모델과 기업 프로세서를 모두 이해하는 드문 능력을 갖춘 데이터 과학자는 비즈니스와 기술 분야 모두에서 전문가다.

오늘날 일반적인 데이터 과학자 커리큘럼은 기술적인 전문지식을 배우는 데 주력하고 있다. 하둡 구조 이해하기, 파이썬과 R과 같은 데이터 마이닝 언어 학습하기, 관계형 및 NoSQL 데이터베이스 마스터하기 등 말이다.

어떤 면에서 데이터 과학자의 역할은 답을 손쉽게 구할 수 있는 빅데이터 소프트웨어의 실패를 상징하기도 한다. 이런 이유로 비즈니스와 기술 전문가를 필요로 하는 수요가 생겼다. 기술이 성숙해지면 데이터 과학자가 할 수 있는 일이 점차 줄어들겠지만, 여전히 코볼(Cobol) 개발자와 오라클 DBA 개발자가 채용되는 것에서 볼 수 있듯이 데이터 과학자의 길을 걷는 것이 무조건 장래성이 없다고 생각하지는 않는다.

데이터 랭글러(Data Wrnagler)- 유의미한 데이터 추출
수년 전, 차세대 소프트웨어가 부상하기 시작했다. 바로 엑셀과 비슷한 인터페이스에서 ETL과 통합된 데이터 발견이다. 용어로 혼동을 빚기는 했지만, 기술 산업에서는 데이터 랭글링(Data Wrangling)이라는 말을 사용한다.

데이터 랭글러는 데이터 소스를 탐색하여 데이터에 숨겨진 보석을 발견하는 비전문적인 인터페이스를 사용하는 사람이다. 일반적으로 기술적인 감각으로 무장한 비즈니스 사용자인 데이터 랭글러는 빅데이터 개발자가 스케치하고자 하는 것을 산업화할 수 있도록 프로토타이밍 모드에서 작업한다.

데이터 샤먼(Data Shaman)- 데이터 분석
데이터 샤먼은 데이터 속성을 이해하기 위한 심도 있는 지식과 비즈니스에 대한 배경지식을 토대로, 그리고 좀 더 동물적인 감각을 발휘해 비즈니스 사용자들이 데이터를 좀 더 수월하게 이해할 수 있도록 한다.

데이터 샤먼은 나쁜 상황에 대한 속성 치료제와도 같다고 볼 수 있다. 그러나 일부 샤먼은 기이하고 이해하기 어려운 결과를 도출하기도 한다.

데이터 인터프리터(Data Interpreter) - 데이터 해석
데이터 스토리텔러 또는 데이터 저널리스트로 알려진 데이터 인터프리터는 최고책임(C-level) 관리자가 데이터를 이해하도록 도와주는 역할을 한다. 이론적으로 대시보드와 레포트를 통해 데이터가 무엇을 의미하는지 알 수 있으나, 맥락을 표현하기에는 아직은 많이 부족하다. 일부 최고책임 관리자들은 훌륭한 리더이자 뛰어난 비즈니스 감각을 발휘하고는 하지만, 파이차트나 다른 비즈니스 인공 기계를 이해하고 분석하는 기술은 부족하다.

전세계 리더들이 같은 언어로 이야기한다면 더 쉽게 외교를 할 수 있는 것과 마찬가지로, 최고책임 관리자와 대시보드는 같은 언어를 이야기해야 한다. 그러나 이들은 자신들이 절대적으로 신뢰하는 사람들이 말하는 것에 전적으로 의존하기 때문에 데이터를 이해하지 못한다. 어찌 됐든, 이들이 최후 판단을 내리는 이들이기 때문에, 가장 먼저 해야 할 일은 상사의 신뢰부터 쌓아올리는 것이다.

데이터 위스퍼러(Data Whisperer)- 데이터 정제
데이터 위스퍼러는 데이터가 사람들의 문제를 해결하도록 한다. 데이터와 관련된 다른 직업들은 데이터를 이해하는 차원이지만, 데이터 위스퍼러는 데이터를 정제해서 사용할 수 있도록 한다.

익숙한 개념처럼 들릴 것이다. 빅데이터 이전 시대에서는 데이터 거버넌스(Data Governance) 또는 데이터 관리(Data Stewardship)으로 불렸다. editor@itworld.co.kr 


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