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빅데이터 전문가는 어떤 일을 할까?

『빅데이터 커리어 가이드북』 조성준, 김현용, 박서영, 안용대, 임성연 저자 인터뷰

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빅데이터는 단순히 하나의 기술 분야가 아니라 ‘사물인터넷’, ‘자율주행’, ‘인공지능’을 가능하게 하는 기술이라는 점에서 더욱 중요합니다. (2021.11.25)


매일같이 4차 산업혁명이 화제가 되고 가운데, 메타버스, NFT와 같은 용어나 혁신적인 인공지능 기술이 끊임없이 발표되고 있다. 이에 발맞춰 많은 기업이 빅데이터 인력을 모집하고 있지만, 아직 빅데이터가 무엇인지 그리고 빅데이터와 관련된 직업과 직무를 어떻게 정의하고 구분 지어야 하는지에 대한 논의는 계속 진행되고 있다.

『빅데이터 커리어 가이드북』은 지금까지 빅데이터 전문가로만 알려진 빅데이터 직무를 세분화해 소개할 뿐만 아니라 해당 직무에 필요한 지식과 능력, 취업 준비에 필요한 내용을 담은 책이다. 지금까지 누구도 알려 주지 않았던 빅데이터 직업과 직무를 마치 친구나 선후배로부터 전해 듣는 것처럼 생생하게 경험해보자.



대한민국 최고의 데이터마이닝 전문가 조성준 교수님과 데이터마이닝 연구원이 집필한 책인 만큼 많은 분이 기대하고 있는데요. 『빅데이터 커리어 가이드북』은 어떤 책인지 소개해주세요.

『빅데이터 커리어 가이드북』은 빅데이터 시대를 위한 진로 소개서이자 취업 준비서입니다. 4차 산업혁명이 떠오르면서 빅데이터 전문가로의 진로를 고민하는 사람이 많아졌고, 기업에서도 빅데이터 인력을 확보하기 위해 큰 노력을 기울이고 있죠. 하지만 지금까지 빅데이터 진로를 고민하는 학생이나 인사 담당자가 관련 정보를 얻기가 쉽지 않았습니다. 이런 상황에서 집필진은 저희 경험과 지식은 물론 현업에서 활발하게 활동 중인 빅데이터 전문가 인터뷰를 바탕으로 현장의 생생한 이야기를 담아 빅데이터에 관심이 있는 독자에게 멘토, 선배, 친구를 선물하고 싶었습니다. 

이 책을 통해 빅데이터 업무의 실제 상황을 엿보고, 취업 과정을 간접적으로 경험함으로써, 빅데이터 직무에는 무엇이 있으며, 어떤 일을 하고 있는지 그리고 빅데이터 전문가가 되려면 무엇을 준비해야 하는지 알 수 있을 것입니다.

『빅데이터 커리어 가이드북』은 빅데이터 시대에 새로운 진로를 꿈꾸는 학생과 부모님, 취업준비생 그리고 빅데이터 팀을 구성하고 싶은 기업의 인사 담당자와 경영진, 예비 창업자, 빅데이터 전문가와의 협업을 원하는 모든 현업 전문가를 위한 책입니다.

책의 부제이기도 한데요, 구체적으로 빅데이터는 무엇이고, 빅데이터 전문가는 어떤 일을 하나요?

데이터와 빅데이터의 차이는 ‘데이터 양(Volume)’, ‘빠른 생성 속도(Velocity)’, ‘다양성(Variety)’에 있습니다. 현재는 과거와 비교해 데이터 저장 비용이 수억 배 감소하고, 디지털 환경의 조성되면서 데이터의 양이 많아졌고(Volume), 연산 기술의 발전으로 데이터 생성과 처리 속도가 빨라졌으며(Velocity), 데이터 개방과 융합을 통해 다양한(Variety) 데이터를 활용할 수 있는 빅데이터 시대가 온 것이죠. 하지만 이것만으로 빅데이터가 주목받는 이유를 설명할 수 없습니다. 과거에도 데이터는 존재했습니다. 이것은 석유 가격이 채굴 비용보다 높아지며 경제적인 가치를 지닌 자원으로 인정받은 것과 같습니다. 빅데이터도 드디어 경제적 가치를 지니게 된 것이죠. 그리고 데이터에서 가치가 발생하는 ‘데이터 생성’, ‘수집’, ‘저장’, ‘추출’, ‘전달’, ‘분석’, ‘인사이트 발굴’, ‘가치 획득’의 여정에서 빅데이터 전문가는 여정의 각 부분을 책임지는 사람입니다.

4차 산업혁명 시대를 맞이하며 메타버스, NFT 등과 같은 새로운 용어와 기술이 매일 등장하고 있습니다. 이런 상황에서 빅데이터가 더 주목받는 이유가 있나요?

4차 산업혁명을 견인하는 핵심 기술로 ‘빅데이터’, ‘사물인터넷(IoT)’, ‘자율주행차’, ‘인공지능(AI)’ 등을 꼽습니다. 이중 빅데이터는 단순히 하나의 기술 분야가 아니라 ‘사물인터넷’, ‘자율주행’, ‘인공지능’을 가능하게 하는 기술이라는 점에서 더욱 중요합니다.

이제는 수요보다 더 많은 공급이 이뤄져 제품이 생산되는 대로 판매되는 시대가 아닙니다. 기업은 소비자의 선택을 받기 위해 경쟁력을 갖춰야 하고 그 경쟁력을 빅데이터에서 찾고 있는 것이죠. 공장의 센서 데이터로 제품의 불량을 예측하거나 소비자에게 개인화된 추천 서비스를 제공하는 데에도 데이터를 활용합니다. 빅데이터를 통해 세상을 이해하고 예측할 수 있기 때문에 빅데이터는 더욱 주목받는 것입니다.

그렇다면 빅데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요? 사례와 함께 설명해주세요,

빅데이터의 궁극적 목표는 ‘데이터에서 인사이트를 도출함으로써 가치를 창출하는 것’입니다. 빅데이터를 통해 소비자의 미래 행동이나 심리를 예측해 매출을 증가시킬 수 있고, 빅데이터로 학습한 인공지능을 활용해 그동안 사람이 담당했던 업무를 자동화할 수도 있죠. 저희가 인터뷰 한 빅데이터 전문가들은 사용자의 성별, 연령, 검색 시간, 주변 행사 정보 등의 빅데이터를 통해 맛집 추천 기술을 연구해 서비스에 적용하거나 사용자의 질문을 정확히 이해하고 답변할 수 있는 인공지능 모델을 개발합니다. 그리고 이 모든 것은 빅데이터가 없었다면 불가능했을 것입니다.

빅데이터와 인공지능이 함께 언급되는 경우가 많습니다. 이 둘 사이에 어떤 연관이 있는지 조금 더 자세하게 설명해주세요.

이미 인공지능은 ‘자연어 처리’, ‘이미지 인식’, ‘음성 인식’ 등 다양한 분야에서 기존의 방법을 뛰어넘는 성능을 보여주고 있습니다. 이 모든 것이 가능할 수 있었던 가장 핵심적인 요인은 빅데이터입니다. 인간이 새로운 대상을 파악하기 위해 많은 경험과 정보를 종합적으로 활용하는 것과 같이 인공지능은 빅데이터를 통해 학습합니다. 인공지능 학습 기술 중 하나인 딥러닝의 경우 데이터의 양이 많을수록 안정적인 성능을 발휘하는 특징이 있습니다. 양질의 데이터가 많으면 많을수록 더욱더 높은 성능을 기대할 수 있기 때문에 인공지능과 빅데이터는 떼려야 뗄 수 없는 관계이며 앞으로 빅데이터의 중요성은 더욱 강조될 것입니다.

빅데이터 전문가가 되기 위해 무엇을 공부해야 할까요?

지금까지는 단순하게 빅데이터 전문가로 소개됐지만, 데이터를 취합하고 가공하는 ‘데이터 엔지니어’, 데이터의 특징과 경향을 파악하는 ‘데이터 애널리스트’, 수집된 데이터를 통해 앞으로 일어날 상황을 예측하는 ‘데이터 사이언티스트’ 등 빅데이터 직업은 다양합니다. 그리고 각 직업에 필요한 전문 지식 역시 그 종류와 깊이가 다를 수밖에 없죠. 일반적인 머신러닝 지식과 기본적인 수학, 통계학 지식은 공통으로 많은 도움이 됩니다.

이밖에 빅데이터 전문가가 되려면 ‘빅데이터 프로젝트’, ‘시각화’, ‘데이터 분석 소프트웨어’, ‘웹 크롤링’, ‘프로그래밍’, ‘수학 및 통계학’, ‘머신러닝’, ‘데이터 파이프라인’, ‘클라우드’에 대한 지식이 필요합니다. 그리고 『빅데이터 커리어 가이드북』에 관련 지식에 대한 간단한 소개와 공부 방법을 정리했습니다. 당연히 이 모든 분야의 지식을 완벽하게 숙지할 필요는 없습니다. 희망하는 직업에 따라 선택적으로 집중할 수 있도록 ‘북맵’을 마련했으니 『빅데이터 커리어 가이드북』과 ‘북맵’을 활용해 빅데이터 커리어를 시작하세요.

유망 직종, 고액연봉 직업을 소개할 때 빠지지 않고 빅데이터 전문가가 등장합니다. 직업으로서의 빅데이터 전문가에 대해 알려주세요.

저희가 인터뷰한 빅데이터 전문가들은 한결같이 국내외 빅데이터 전문가에 대한 수요가 꾸준히 증가하리라 전망합니다. 이에 따라 빅데이터 전문가의 위상 역시 꾸준히 높아지고, 다양한 기관에서 빅데이터 인재를 육성하기 위해 더욱더 힘쓸 것입니다. 하지만 뛰어난 코딩 실력과 해박한 통계 지식을 갖춰야만 빅데이터 전문가가 될 수 있는 것은 아닙니다. 『빅데이터 커리어 가이드북』에서 분류한 빅데이터 직무 중에는 의사소통 능력이 더 중요한 직무나 자신이 속한 산업에 대해 깊이 이해하는 것이 더 중요한 직무도 있습니다. 각 직무와 개인의 성향, 장단점, 관심사를 바탕으로 적합한 빅데이터 직무를 찾을 수 있도록 필요한 지식 및 스킬, 강점이 될 수 있는 성향, 태도를 정리했습니다. 『빅데이터 커리어 가이드북』을 통해 더 많은 독자가 직업으로서의 빅데이터 전문가에 대해 상세히 파악할 수 있길 기원합니다.




*조성준

‘대한민국 최고의 데이터마이닝 전문가’ 서울대학교 산업공학과 교수로 서울대학교 산업공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 받았다. 미국 워싱턴대학교에서 인공지능 연구로 석사 학위를, 메릴랜드대학교에서 신경망과 기계학습 연구로 박사 학위를 받았다. 현재 서울대학교 데이터마이닝센터 센터장과 국무총리 산하 공공데이터전략위원회 공동위원장을 맡고 있으며, 정부3.0추진위원회 빅데이터전문위원장과 한국데이터마이닝학회 회장을 지냈다.
인공지능과 신경망을 시작으로 머신러닝과 데이터마이닝을 연구했고, 최근에는 딥러닝과 텍스트마이닝을 연구하고 있다. 국내 최고 권위자로서 빅데이터를 통해 어떻게 세상을 혁신할 수 있는지 알리는 데 힘쓰고 있다.

*김현용

현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 박사과정을 밟고 있으며, 파이낸셜 데이터옵스 기술 기반 스타트업 ㈜프리즘39의 대표를 맡고 있다. 서울대학교 응용생물화학부와 통계학과에서 학부 졸업한 후 AXA에서 프라이싱 스페셜리스트로 금융 데이터를 분석했다. 퇴사 후 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석사 학위를 취득했으며, 데이터 기반 자동화 기술과 머신러닝 기술의 금융 분야 응용에 많은 관심을 갖고 있다.

*박서영

현재 펜실베이니아대학의 와튼스쿨에서 박사과정을 밟고 있다. 듀크대학에서 공공정책학 학사 학위를 받았고, 워싱턴 디씨의 부즈 알렌 해밀턴에서 컨설턴트로 근무했다. 당시 데이터마이닝에 관심을 갖게 돼 각종 온라인 강의로 독학했다. 이후 서울대학교 산업공학과에서 석사과정을 시작해 데이터마이닝 연구실에서 다양한 연구 개발 경험을 쌓았으며, 2021년 2월 석사 학위를 취득했다.

*안용대

현재 동형암호 기술 기반 스타트업 ㈜디사일로에서 데이터 사이언스팀 팀장을 맡고 있고, 세종대학교 호텔관광대학 호텔관광경영학과 LINC 관광플랫폼 D&M 트랙 연구 교수를 겸임하고 있다. 한국과학기술원 산업 및 시스템공학과를 학부 졸업한 후 현대중공업 조선사업기획부에서 3년간 근무했다. 퇴사 후 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석·박사 통합과정으로 2021년 8월 박사 졸업했다. 대학원 과정 중에 쇼박스, LG전자, LS산전, 현대자동차 등 다양한 기업의 데이터 분석 관련 연구 과제에 참여했다.

*임성연

현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석·박사 통합 과정을 밟고 있다. 영국 임페리얼 칼리지 런던에서 수학 학사 학위를 취득했고, 홍콩 HSBC에서 비즈니스 애널리스트, 홍콩 BNP 파리바에서 시스템 애널리스트로 근무했다. 금융 데이터와 머신러닝 기술에 대한 관심으로 다양한 연구 개발 활동을 이어가고 있다.



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