1과목 2장 미래의 빅데이터, ADP 요약 및 설명 #9

해당 포스팅은 데이터 분석 전문가(ADP)와 데이터 분석 준전문가(ADsP)의 범위가 모두 포함된, 1과목 2장 5절 '미래의 빅데이터'에 관련된 내용을 요약하고 설명한 내용입니다.

빅데이터(Bigdata) 활용의 3요소

데이터

- 모든 것을 데이터화(Datafication)하는 추세로 목적없이 축적된 데이터를 통한 창의적인 분석이 가능해지기에  새로운 가치로 부상

기술

- 데이터를 보다 빠르게 처리하기 위해 알고리즘의 진화와 함께 스스로 학습하고 데이터를 처리할 수 있는 인공지능(AI, Artificial Intelligent) 기술 출현, 진화 가속화

인력

- 빅데이터를 처리하기 위한 데이터 사이언티스트(Data scientist)와 알고리즈미스트(Algorithmist)의 역할을 통해 다각적 분석을 통한 인사이트 도출이 중요해지고 있음

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데이터 사이언티스트(Data Scientist)란?

데이터 사이언티스트는 최근에 등장한 개념이며, 누군가라고 명확하게 나누기 힘든 것이 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트와 유사한 개념이 데이터 엔지니어와 데이터 분석가 정도로 나눌 수 있는데 최근 유튜브를 보면, 데이터 사이언티스트를 공부했다고 패캠 훌륭하다고 버벅거리면서 말하는 여성의 CF가 자꾸 뜨고 있다(버벅거리며 말하면서 데이터 사이언티스트라고?)

데이터 사이언티스트는 패캠과 같은 사이트에서 몇개월 공부한다고 될 수 있는 것이 아니며, 배운다고 누구나 될 수 있는 것이 아니다. 아래는 필자가 생각하는 데이터 사이언티스트의 조건이다.

1. 이해력이 상당히 높아야 된다. 여기서 말하는 이해력은 많은 것을 내포한다 (비즈니스 업무의 이해부터 기술적인 부분 포함)
2. 개발적인 능력이 일정 이상 수준이 되어야 한다. 데이터 사이언티스트는 분석을 위해서 적극적으로 알고리즘 혹은 모듈을 개발하여 데이터를 분석할 수 있는 능력이 있어야 한다. R과 파이썬을 깨작 거리는 수준이 아니라 일반적인 개발자 수준정도가 나와야 한다
3. 수학가적인 자질 역시 가져고 있어야 한다

데이터 사이언티스트를 스킬로 봤을 때 육각형 자질이라 생각한다. 바로 이점에서 특정 분야에 높은 송곳형 자질의 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어와 차이점이 존재한다.

추가적으로 데이터 사이언티스트는 통찰력과 협업 능력까지 두루 갖춘 인재이다. 데이터 분석의 스킬을 할 줄 안다고 통찰력이 있지 않는 것처럼 데이터 사이언티스트라는 명함은 본인이 내세울 수 있는 명함이 아니라 남들이 인정해주는 것이라 보면 된다.

알고리즈미스트(Algorithmist)란?

데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 인공지능 전문가 등이 만들어낸 알고리즘으로 부당한 피해를 보는 사람을 방지하기 위해서 생겨난 직업으로 이들이 만들어 낸 알고리즘을 해석하여 피해를 입은 사람을 구제하는 인력이다. 

예를 들어, 네이버나 구글과 같은 포탈 사이트에서 갑자기 블로그의 페이지 순위가 밀렸다던지 혹은 기업 검색이 안되는 케이스의 경우 알고리즘을 분석하여 불합리한 부분에 대해 소송을 할 수도 있을 것이다.

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