우리 정부가 ‘데이터 경제 활성화’를 위한 산업 육성을 위해 2019년 1조원을 투자한다. 또 데이터 전문 인력 5만명 양성, 데이터 강소기업 100곳을 설립한다는 계획이다.
2012년부터 시작된 정부 데이터 관련 정책은 언제나 전문 인재 양성 계획으로만 귀결됐다.
소프트웨어 관련 40만, 빅데이터 52만, 인공지능(AI) 5만. 이는 정부가 양성하겠다고 홍보한 숫자다. 최근에는 블록체인 인력 20만명까지 더해진다.
하지만 결과만 보면 숫자는 온데간데없다. 빅데이터를 예로 들면 중소기업은 물론 대기업까지 관련 전문 인력이 부족하다고 아우성친다.
무엇이 문제인지 깊이 고민해야 할 때라는 지적이 나오는 이유다. 현장에서 데이터 관련 인재를 채용, 훈련하고 사업에 투입하는 실무자로서 정부가 현실적이고 세밀한 계획과 구체적인 전략으로 기업이 체감하는 정책을 펼쳐줬으면 하는 간절한 바람이다.
기업은 데이터를 활용하기 위해 데이터 기획부터 생성, 수집, 저장, 정제, 융합, 분석, 활용 과정을 거친다. 이 과정에서 다양한 전문 인력이 협업해야만 한다.
그뿐만 아니라 현재 국내서는 데이터 과학자나 인공지능, 머신 러닝 엔지니어만 주목받고 있는데, 미국의 경우 데이터 관련 직무는 활용 프로세스에 따라 상당히 다양화돼 있다.
우선 데이터 큐레이터(Data Curator)다. 큐레이터는 문제 해결이나 일의 편리함, 속도 이슈를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요할 것인지를 기획한다.
데이터 수집을 위한 코디네이터와 관리자(Data Collection Coordinator/ Collections Manager)도 존재한다. 이들은 서비스 활용에 필요한 데이터를 시스템 내·외부에서 수집해 업무와 과거 자료를 추적한다. 이를 기반으로 정확한 기록을 유지한다.
미국 대형 대학은 교무부 아래 정보관리학과를 둔다. 정확한 정보를 기획하고 수집하는 일을 사회적으로 상당히 중요하게 생각한다는 것을 알 수 있는 대목이다.
데이터 엔지니어(Data Engineer)도 필요하다. 모바일 빅뱅 이후, 데이터 양이 기하급수적으로 증가하면서 더욱 중요해진 직군이다. 데이터 분석을 효과적으로 하기 위해 막대한 데이터를 안전하고 효과적으로 저장하고, 필요할 때마다 빠르게 처리하는 과정에 관여하며 데이터 플랫폼의 안정적 운영과 데이터 품질 관리에 관여한다.
빅데이터 엔지니어(Bigdata Engineer)도 있다. 디지털 트랜스포메이션 시대를 맞아 기업 내·외부 데이터가 기하급수적으로 연결되면서 기업 데이터가 실시간으로 흐를 수 있도록 지원하는 통합 정보 관리가 더욱 중요하다. 이로 인해 대용량 데이터 관리, 데이터 처리 속도 및 전달 등 빅데이터를 처리하는 직무가 호황을 누린다.
데이터 아키텍트·개발자(Data Architect/ Developer)는 데이터를 기반으로 IT 정책, 표준화, 구조, 설계 및 이행한다. 또 개념적, 논리적, 물리적 데이터 설계를 수행한다. 데이터 종류가 늘어날수록 더욱 중요해지는 직무다.
데이터베이스 관리자(Database Administrator)는 데이터베이스 보고서와 개발 영역 문제점을 해결하고 주기적인 보수뿐 아니라 다양한 긴급 요청을 도와주는 역할을 한다.
데이터웨어하우징 전문가(Data Warehousing Specialist)도 필요하다. 이들은 여러 관리 시스템으로부터 데이터 정확성과 일관성을 유지하며 효율적인 데이터 분석과 보고를 위해 거대한 데이터를 한 곳으로 통합시키는 역할을 수행한다. 최적화된 데이터 처리와 데이터 정확성, 일관성 유지를 위해 데이터 처리 체계 개발을 한다.
비즈니스 인텔리전스 아키텍트(Business Intelligence Architect)는 비즈니스 성과 지표, 데이터 품질, 서비스의 효과적인 운영을 위한 솔루션 통합 데이터 보고와 그 검증, 개선 등에 책임이 있다. 또 개발자와 시스템 아키텍처 간 의사소통을 통해 비즈니스 인텔리전스(BI)와 분석 솔루션을 관리한다.
비즈니스 분석가(Business Analyst)는 고객과 데이터 관련 직군을 이어주는 가교 역할을 하는 사람들이다. 데이터 분석 결과를 고객 시각에서 바라보고 설명하는데 주된 책임을 갖는다. 비즈니스 문제 정의에 주로 관여하며, 비즈니스의 문제를 발견하고 해결하기 위한 방안을 제시하기 위해 이해관계자들과 소통한다. 기술적으로 데이터 사이언스나 데이터 엔지니어의 도움을 받는 위치다.
데이터 과학자(Data Scientist)는 고도화된 데이터 분석 전문 기술과 수학, 통계학, 사회학 등 다양한 전문 지식을 바탕으로 수많은 데이터 속에서 숨겨진 가치를 발견하고 비즈니스 통찰력을 제시하며 의사 결정을 지원하는 전문가다. 데이터 기획, 수집에서부터 데이터 서비스, 활용에 이르기까지 전사적 차원에서 주로 접근한다.
데이터 마이닝 애널리스트(Data Mining Analyst)도 있다. 이들은 다양한 소스로부터 데이터를 추출, 정제, 모델링해 비즈니스가 필요하는 유용한 정보를 제공한다. 업무 대부분은 의사결정권자를 설득하고 이해시키기 위해 시각적인 자료를 만든다. 비즈니스 애널리스트와 같이 분석적 사고 능력을 필요로 하지만, 이들의 역할은 기술적인 측면이 강하다.
고급 분석가는 데이터 과학자의 큰 범주에 속하며, 산업별 특성에 따른 도메인 지식을 가지고 고도화된 데이터 분석 업무를 수행한다. 예를 들면 생물통계학자 과학자들이 유전자에 표현된 데이터를 분석하고 해석하는데 도움이 되도록 DNA 정보를 분석한다. 다양한 산업별 특성에 맞게 경험이 쌓이면 마케팅 분석 매니저나 마케팅 데이터 사이언스, 최고 분석 관리자로 조직 내에서 데이터 분석에 대한 책임이 가진다. 데이터 분석 전략을 이끌고 데이터 분석에 의한 의사결정을 위해 데이터 관련 비즈니스로의 변화를 주도하는 역할로 승진한다.
미국 채용전문사이트 글래스 도어닷컴 조사에 따르면 향후 5년간 성장률이 가장 높은 직종은 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트다. 추정된 성장률은 39% 정도다.
옛날부터 교육은 백년지대계(百年之大計)다. 국가와 사회 발전의 근본 초석이기 때문에 백 년 앞을 내다보는 큰 계획이 필요하다는 뜻이다. 정식 교육을 담당하는 교육기관인 대학이 있는데도 정부가 최신 기술 관련 인재를 양성한다는 것도 어색한데 단기간에 수십만의 고급 기술인력을 양성하겠다는 정책은 더 어색할 수밖에 없다.
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김옥기 엔코아 데이터서비스센터 센터장은 국내에서 흔치 않은 데이터 사이언티스트다. 그는 세계 최대 데이터 브로커 업체인 액시엄 출신으로 지난 20년 동안 데이터를 가공해 분석하는 일만을 전문으로 해온 그야말로 빅데이터 전문가다. 데이터 중심 경영 컨설팅, 데이터 활용 분석 주제선정 컨설팅, 데이터 활용전략 수립, 고객마케팅 전략 수립, 데이터 통합, BI, 마케팅 서비스, 빅데이터 분석, 빅데이터 전략 컨설팅, 제안 PoC 제안 분석 모델, 데이터 통합 및 통계모형작업, 영업-캠페인 기획, 데이터 수집-가공-정제 프로세스 구축, 데이터 팩토리, 데이터마이닝 컨설팅, 데이터 마이닝 현업교육, 빅데이터와 데이터 마이닝 특강 등을 진행하고 있다. 중앙대학교 응용통계학을 전공하고 미국 아크론대학교에서 경제학 석사와 경영학 석사 학위를 받았다. 저서로는 데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나, 데이터 과학 무엇을 하는가 등이 있다.