김덕기의 좋은 아침 트렌드 이 시간은 한 주간 핫(HOT)하게 돌아가는 현상을 가지고 집중적으로 분석해보는 ‘민경중의 인사이트’로 진행하는데요.

Q1.민센터장님 안녕하세요? 요즘 대학 졸업자들의 취업난이 심하다고 하는데 국내외에서 각광받는 직업이 있다구요?

A1.그렇습니다. 얼마 전 가장 인기 있는 모 대기업 직무 적성검사에 무려 10만여명이 응시해 사상 최고 경쟁률을 기록한 바 있습니다만 이처럼 좋은 직업을 갖기가 여전히 힘들죠.

그런데 절대적으로 지금 인력이 부족하고 오는 2018년쯤에는 서로 모셔가기에 바쁜 직업이 있다고 합니다.

김덕기앵커 궁금하시죠? 아나운서 직업도 아닙니다.

새로 각광받는 직업은 바로 데이터 사이언티스트 즉 데이터 과학자라고 합니다.

Q2. ‘데이터 과학자’.... 우리가 과학자라고 하면 물리학자, 천체학자, 생물학자 들을 많이 떠올리는데 데이터 과학자란 무슨 일을 하는 겁니까?

A2. 데이터 과학자란 데이터 과학과 관련된 분야를 전공하고 데이터 분석과 관련된 업무에 종사하는 사람을 말합니다.

즉 데이터 과학자는 현장에 존재하는 대량의 데이터를 모으고 분석에 적합한 형태로 가공합니다. 그리고 데이터가 의미하는 바를 이야기에 담아서 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할까지 하는 것입니다.

물론 데이터 과학이 통계학이나 데이터 마이닝 같은 개념과 크게 다르지 않아 보이지만 다른 한편으로는 큰 차이가 있습니다.

통계학은 정형화된 실험데이터를 분석 대상으로 하는 것에 비해 데이터 과학은 기업의 실무 현장에서 쌓이는 빅데이터를 대상으로 한다는 것입니다.

데이터 베이스를 통해서 유의미한 결과를 발견하는 것과 달리 데이터 과학은 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 하는 것이 다른 점입니다.

Q3. 좀 더 쉽게 사례를 들어서 설명해주시겠습니까?

A3. IBM이 최근 산호세에 위치한 알마덴 연구소내에 ‘빅데이터 연구소 Accelerated Discovery Lab)을 신설했다고 발표했습니다.

전에는 IBM이 컴퓨터같은 하드웨어를 팔아서 수익을 냈는데 요즘에는 소프트웨어와 데이터 분석에 치중하고 있습니다.

이 연구소는 단순히 빅터에터 분석을 하는 것이 아니라 데이터 집합체에서 아직까지 알려지지 않은 산업간, 영역간의 특정상관 관계를 밝히는데 의가 있다고 합니다.

예를 들어 최근 카드회사가 요일별, 시간별, 장소별, 연령별 카드 사용행태를 분석해서 소비자들에게는 다른 사람들이 많이 가는 곳과 즐기는 것을 공유하도록 제공하고 업체에게는 돈 되는 메뉴 정보를 제공해서 큰 재미를 본적이 있는데요.

이처럼 데이터 과학자가 기업이 새로운 비즈니스 기회를 창출 할 수 있도록 인사이트를 발견하고 데이터 자신을 신속하게 찾아서 이용할 수 있도록 도와주는 것입니다.

최근 서울시가 심야시간대 휴대폰을 가장 많이 쓰는 지역을 선정해서 심야노선버스를 우선 배치하지 않았습니까? 예전 같으면 공무원들이 탁상에 앉아서 순전히 개인적인 감으로 노선을 결정했지만 서울시는 늦은 귀가시간대 가족들과 가장 통화를 많이 한다는 점에 착안해
택시가 가장 몰려있고 통화량이 많은 지역을 선정해서 심야버스를 배치해 서울시가 가장 잘 한 일중의 하나로 뽑히기도 했습니다.

데이터만 무의미하게 분석하는 것이 아니라 공공기관은 정책과 연결되거나 기업 같으면 자사의 자산을 데이터와 결합함으로써 비즈니스와 연결되는 모델로 연결하는 것이 데이터 과학자의 역할인 것입니다.

Q4. 그렇다면 데이터 과학자가 되려면 어떻게 해야 하나요?

A4.“데이터 과학자가 되려면 마치 반짝이는 눈을 가진 탐험가 콜럼버스와 의심 많은 형사 콜롬보를 합쳐놓은 존재다. 데이터 과학자의 반은 해커이고 반은 분석가다.“

링크드인의 수석 과학자인 로가티는 가이언지와의 인터뷰에서 이렇게 데이터 과학자를 설명한 바 있습니다.

데이터 과학자는 기본적으로 여기 저기에 흩어져 있는 분석에 대한 데이터를 모으고 가공하는 데이터 처리능력, 분석 능력, 해당 업종에 대한 이해 세 가지 핵심기술을 가져야 한다고 합니다.

특히 데이터 과학을 예술의 경지로 진화하려면 이 외에도 데이터로부터 이야기를 만들어 내고 이를 효과적으로 전달하는 스토리텔링 능력도 갖춰야 한다고 하니 쉬운 일은 아니죠?

미국에서는 현재 데이터 과학자를 양성하기 위한 교육과정으로 노스캐롤라이나주립대학의 분석과학 석사과정, 조지메이슨대학의 데이터과학 프로그램, 시러큐스 대학교의 정보학대학원 과정이 있다고 합니다.
우리나라의 경우 충북대학교가 2012년부터 비즈니스 데이터 융합학과 석사과정을 개설한 것을 비롯해 연세대, 포항공대, KAIST 등이 이제야 관심을 갖고 발걸음을 내딛고 있는 단계입니다.

맥킨지 보고서에 따르면 미국에서만 2018년에 데이터 과학자가 14만명에서 18만명 가량 부족할 것으로 예측되고 빅데이터 관련자만 150만명정도가 필요하다고 하니까 그 수요가 얼마나 폭발적으로 늘고 있는지 엿볼 수 있습니다.

데이터 과학자의 장점은 꼭 학부에서 전공을 한 사람이 아니라 하더라도 영역 전문성을 취득할 수 있는 직장생활과 병행할 수 있다는 점에서 매력이 있습니다.

우리처럼 부존 자원이 적지만 세계 최고의 네트워크 인프라와 막대한 양의 데이터, 인재를 보유하고 있기 때문에 빅데이터 활용 강국이 될 가능성이 높습니다.

정부의 정책적 지원이 절실히 필요합니다.


Q5.민경중 센터장님 오늘 말씀 감사합니다.