넘버스
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최근 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)는 데이터 과학자가 21세기에 가장 급부상하는 직업이 될 것으로 전망했습니다. 지난 20년간 인터넷과 컴퓨팅 기술이 발전하고, 모바일 기기와 센서 등이 진화하면서 데이터가 폭발적으로 증가한 가운데, 병렬 컴퓨팅 기술이 발달하고 데이터 모델링 도구가 정교화됨에 따라 데이터 과학자의 역할이 중요해지고 있습니다. 기업에서는 이 엄청난 양의 정보를 분석해 새로운 비즈니스 전략을 구상하길 원하고 있죠.
대개 기업에서는 R이나 SAS, STATA와 같은 도구로 빅데이터를 분석할 수 있는 사람을 인재상으로 삼고 있습니다. 빅데이터를 바탕으로 사용자의 행동을 학습하고 미래를 예측하기 위해 통계 및 수학 실력을 우선시하는 것이죠. 이 때문에 물리학자가 데이터 과학자로서 두각을 드러내는 경우가 많은데요, 현실 세계에 수학을 적용해 모델(공식)을 만드는 데 익숙해서라고 합니다.
자바, C, 파이썬, 펄 등의 처리 언어와 유닉스 및 리눅스 환경에 관한 기술적인 지식을 갖추는 것도 중요합니다. 물론, 대규모 데이터베이스를 구축하고 관리할 수 있는 기술이나 하둡이나 맵리듀스(MapReduce)와 같은 분산 처리 시스템 기술 등도 요구되고 있죠. 비정형 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 자연어 처리나 머신러닝에 관한 지식도 필요합니다.
무엇보다도 수익 창출, 즉 새로운 비즈니스 기회를 발견하기 위해서는 산업을 제대로 이해해야 합니다. 예를 들어, 웨어러블 기기를 착용한 환자로부터 수집한 데이터를 분석하려면 의학 분야에 대한 지식이나 기술 동향에 대해 알아야 할 것입니다. 과학자들이 '가설'을 세우고 검증을 하듯이, 데이터 과학자들도 해당 사업에 대한 이해를 바탕으로 가설을 세울 수 있어야 하죠. 컴퓨터 과학을 전공한 사람들이 MBA에 입학하는 것을 고려하는 이유가 바로 이것입니다.
데이터 과학자는 커뮤니케이션 기술도 길러야 합니다. 우선, 데이터 과학자가 팀 단위로 일한다는 점을 들 수 있겠습니다. 한 사람이 데이터 과학자의 자질을 모두 갖추는 것은 불가능하므로, 데이터 과학에 관한 다방면의 지식을 갖춘 전문가와 하나의 팀을 꾸려서 최상의 팀워크를 발휘해야만 효율적으로 결과물을 도출할 수 있을 것입니다.
또 다른 이유는 기업 경영진들과의 원활한 소통 때문입니다. 고위 경영진들은 훌륭한 리더십과 빼어난 비즈니스 감각을 갖추고 있긴 하지만, 수학적인 데이터를 이해하고, 분석하는 기술은 부족합니다. 이에 데이터가 무엇을 의미하는지, 어떤 트렌드를 보이는지를 제대로 설명해야 하죠. 또한, 데이터를 정확하게 분석하는 것뿐만 아니라 분석한 결과물을 시각화(visualization)해서 의미를 직관적으로 전달하는 것도 중요합니다.
데이터 과학자가 늘 100% 옳은 예측을 하는 것은 아닙니다. 절대다수의 의견이 옳은 것은 아니듯이, 빅데이터가 늘 정확한 미래를 보여주는 것은 아니기 때문입니다. 그래서 마치 과학수사관이 사건 현장을 배회하며 증거물을 수집하는 것과 마찬가지로, 데이터 과학자 또한 수많은 더미 데이터 속에서 의미를 발견할 수 있어야 합니다.
데이터 과학자는 앞으로 기업에 새로운 비즈니스 기회를 가져다줄 황금 거위 역할을 하게 될 것입니다. 특히 고객 데이터를 분석하여 기존 고객의 만족도를 높이고, 새로운 고객을 찾으려는 기업에는 그 효과가 더 클 것으로 보입니다. editor@itworld.co.kr
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