1과목 3장 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량, ADP 요약 및 설명 #11

해당 포스팅은 데이터 분석 전문가(ADP)와 데이터 분석 준전문가(ADsP)의 범위가 모두 포함된, 1과목 3장 2절 '전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량'에 관련된 내용을 요약하고 설명한 내용입니다.

데이터 사이언스의 의미와 역할

의미

- 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 해커의 사고방식, 데이터 시각화, 도메인에 특화된 전문 지식을 모두 포함하는 종합 학문

- 다양한 유형(정형/비정형)의 데이터를 대상으로 분석 및 효과적으로 전달하고 구현하는 과정까지를 포함하는 학문

역할

- 비즈니스의 성과를 좌우하고 핵심이슈에 답을 하며 사업의 성과를 견인해야 함

링크드인의 당신이 알 수도 있는 사람(People You May Know)

데이터 사이언스의 대표적인 사례로 링크드인(LinkedIn)의 당신이 알수도 있는 사람들 배너를 꼽을 수 있다. 스탠퍼드 물리학 박사 출신의 골드만은 이 배너를 만들며 백만 개의 새로운 View를 창출해 냈다.

데이터 사이언스의 구성요소

데이터 사이언스의 영역

• IT : 데이터 처리와 관련된 IT 영역
• Analytics : 분석적 영역
• 비즈니스 분석 : 비즈니스 컨설팅 영역

데이터 사이언스의 역할

• 데이터 소스를 찾고, 복잡한 대용량 데이터를 구조화 하며 불완전한 데이터를 연결해야 함
• 강력한 호기심을 바탕으로 문제의 이면을 파고들어 문제를 찾고 검증 가능한 가설을 세운다
• 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 글쓰기 능력 등이 필요

데이터 사이언티스트의 요구 역량

하드스킬(Hard Skill)

- 빅데이터에 대한 이론적 지식, 분석 기술에 대한 숙련

소프트스킬(Soft Skill)

- 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야간의 협력

통찰력과 인문학

데이터 사이언스는 분석기술보다 중요한 것은 소프트 스킬로 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적인 사고와 같은 인문학적인 요소들이 필요

통찰력있는 분석

- 직관과 전략, 경영 프레임워크 혼합으로 통찰력 있는 분석 수행 필요

- 전체 업계의 방향과 고객이 어떤 것을 중시하는지 넓은 시각으로 숲을 볼 줄 알아야 함

외부 환경적 측면에서 인문학 열풍 이유

- 컨버전스 -> 디버전스

: 단순세계화 -> 복잡한 세계화

- 생산 -> 서비스

: 제품생산 -> 뛰어난 서비스

- 생산 -> 시장창조

: 공급자 중심의 기술경쟁 -> 무형자산의 경쟁

기존 사고의 틀을 벗어나 문제를 바라보고 해결하는 능력, 비즈니스의 핵심가치를 이해하고 고객과 지원의 내면적 요구를 이해하는 능력등의 인문학 역량 필요

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