넘버스
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원본자료 다운로드바로 사람 때문이다. 문제는 항상 사람이다. 해당 설문조사에 참여한 경영진의 79%는 데이터 기반 기업으로 향하는 데 있어 가장 큰 장애물로 문화적 문제를 꼽았다. ‘데이터 기반’이라는 말은 쉽지만, 실제 구현은 말보다 훨씬 더 어렵다. 궁극적으로 비즈니스를 움직이는 것은 데이터가 아니라 사람이기 때문이다. 핵심은 데이터가 사람을 대체하는 것이 아니라, (데이터가) 사람을 지원하고 보강하도록 하는 것이다.
파이썬과 친구들
10여 년 전 가트너의 애널리스트 스베틀라나 시큘라는 많은 사람이 자주 잊어버리는 (빅)데이터의 2가지 진실을 언급했다. ‘기업에는 신비로운 데이터 과학자보다 자신의 데이터를 더 잘 아는 사람이 이미 있다는 것’ 그리고 ‘기업의 비즈니스를 배우는 것보다 하둡을 배우기가 더 쉽다는 것’이다.데이터 사용을 촉진하는 한 가지 방법은 프로그래밍 문해력의 문턱을 낮추는 것이다. 데이터 도구는 신비로울 수 있지만, 그보다 더 가치 있는 ‘도구’는 기업의 비즈니스를 이해하고 있는 직원이다. 비즈니스를 잘 이해하고 있는 직원은 기업의 데이터를 더 현명하게 활용할 수 있다.
따라서 모든 기업은 더 많은 직원이 데이터 도구에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춰야 한다. 데이터 트랜스포메이션 이니셔티브에 엑셀을 사용하려는 시도를 포함해, 마이크로소프트 엑셀을 데이터 애널리틱스의 핵심 구성 요소로 만들려는 최근의 시도는 고무적이다. 그도 그럴 것이 텐서플로우나 허깅 페이스 모델에 능숙한 사람보다는 엑셀에 능숙한 사람이 훨씬 더 많다. 이미 알고 있는 도구로 더 많은 일을 할 수 있도록 한다면 큰 효과를 얻을 수 있다.
파이썬도 마찬가지다. R과 다른 더 전문적인 언어도 여전히 가치가 있지만, 파이썬은 가장 많이 사용되는 언어다. 데이터 과학이 전사적 역량이 되고 그 영향도 훨씬 더 광범위해질 것이라는 닉 엘프린의 예측을 감안한다면, 기업 내에서 가장 많은 사람이 가장 쉽게 접근할 수 있는 언어야말로 가장 지배적인 언어가 될 가능성이 높다.
바로 파이썬이다.
물론 SQL도 있다. 인기 있는 프로그래밍 언어를 조사한 IEEE 스펙트럼의 최근 보고서에 따르면 2023년 가장 인기 있는 2가지 언어는 파이썬과 SQL이었다. 파이썬이 선두를 달리고 있으며, 그 격차는 계속 벌어지고 있다. 단, 채용 시장에서 가장 선호하는 언어는 SQL이었다. 파이썬이 근소한 차이로 2위를 기록했다. 두 언어의 공통점은 새로운 데이터 처리 방법을 배우도록 강요하는 대신, 많은 직원이 이미 보유한 기술을 활용한다는 것이다.
생성형 AI는 더 많은 직원이 데이터를 다룰 수 있도록 지원하는 또 다른 방법이다. 참고로 필자는 생성형 AI 도구(예: 챗GPT)를 사용해 공개 포럼의 질문에 답하는 업무 중 일부를 자동화하려고 해봤다. 하지만 현시점에서는 챗GPT의 답변을 수정하는 데 더 많은 작업이 필요했다. 처음부터 직접 작성하는 편이 더 나았다. 글은 멋지게 작성하지만, 기술적인 정확성은 떨어지는 생성형 AI를 조심해야 한다(최근 한 보고서에서 밝혀졌듯 사용자는 AI 기능을 좋아할 수 있지만, 실제 운영 환경에서 AI가 제안한 답변을 시도해 보면 그 효과는 반감될 수 있다).
핵심은 기술이 아니라 기술을 사용하는 사람이다. 많은 기업이 계속 실수하는 부분도 바로 이 지점이다.
사람에게 힘을
뉴밴티지 보고서에 의하면 매년 대다수의 응답자가 “데이터 기반 기업이 되기 위한 핵심 과제는 기술이 아니라 인적 요소, 즉 문화, 사람, 프로세스 또는 조직”이라고 말하지만, 매년 설문조사에서 이런 인적 문제를 극복하기 위한 진전은 거의 이뤄지지 않고 있다. 보고서는 “경영진은 데이터 현대화, 데이터 제품, AI 및 ML, 데이터 품질, 다양한 데이터 아키텍처 등 인적 요소가 아닌 문제에 지나치게 집중하고 있다”라고 지적했다.즉, 인적 요소가 문제라는 점을 알면서도 계속 기술로 문제를 해결하려고 하고 있다. 새로운 기술을 강요하고 도구에 맞춰 작업 방식과 사고방식을 바꾸도록 종용하는 전략은 실패한다. 기업에서 가장 중요한 자산은 데이터 자체가 아니라 데이터를 해석하는 사람이다. 그리고 ‘사람’은 이미 회사에서 일을 하고 있고, 관건은 직원이 이미 알고 있거나 쉽게 배울 수 있는 데이터 도구를 활용할 방법을 찾아내는 것이다.
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Surfshark
“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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