앞으로의 데이터 사이언스는 어떻게 될까?

많은 사람들이 다양한 직군과 인더스트리에서 data-driven한 의사결정을 내리는 방식 (일하는 방식)에 빠르게 익숙해지고 있다. 과거에 비해서 복잡한 데이터 사이언스 알고리즘들은 점차 패키지나 배포가 용이한 기술에 편입될 것이고, 예전보다 더 적은 통계/cs 지식을 가지고 더 빠르게, 더 좋은 퀄리티의 분석과 알고리즘 적용이 이루어지고 있다. 이런 현상이 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있다.

마찬가지로 기업들도 당연히 비즈니스를 근본적으로 바꿀 수 있는 ML, AI 관련 기술에 끊임없이 투자를 할 것이다. 따라서, 관련 분야 인력은 증가하게 될 것이고, 대학들은 대학 수업들에 더 많은 cs, 통계적 방법론 등을 추가할 것으로 보인다. 이런 거시적인 변화를 고려하면, 취업 시장에서 결국 경쟁력을 높이기 위해서는 이런 지식을 갖추는 것이 중요할 것으로 보인다. 쓴이도 당연히 앞으로 점점 더 많은 학생들이 통계, 수학, ML, 공학적 지식을 대학에서 접할 수 있을 거라고 예상한다.

 

 

그럼 앞으로 데이터 사이언티스는 어떻게 될까요?

 

쓴이는 데이터 사이언티스트의 역할에 크게 두 가지 길이 있다고 생각한다.

 

 

1. 현재 일하는 데이터 사이언스 팀에서 요구하는 지식과 기술 이상을 필요로 하는, 리서치 중심적인 역할

현재 나와있는 알고리즘을 개선한다거나 새로운 알고리즘 개발하는데 적극적으로 투자하여, 기술 격차로 차별화를 노리는 전략이다. 이를 통해서 해당 기업은 다른 players 대비 기술적 우위를 가질 수 있을 것이다. 그리고 이런 역할을 수행하기 위해서 데이터 사이언티스트는 상대적으로 높은 수준의 ML, AI 관련 지식을 필요로 한다.

 

 

2. 전통적으로 기업들이 경영학과 또는 mba 졸업생으로 채우던 포지션을 데이터 분석이 가능한 인력들로 대체

 

데이터 사이언스의 발전으로 비즈니스 문제와 근본적인 기술을 연결하는 능력에 대한 가치가 높아지고 있다.

예를 들어보자.

아마존에 데이터 사이언티스트로 주로 마케팅 데이터를 주로 분석한다고 해보자. 매출 증대를 위해서 어떤 제품을 같이 팔 수 있을까를 고민하면서 cross-selling을 위해서 market basket analysis도 진행하고 있다. 이 분석을 바탕으로 기저귀 산 사람들한테 분유 쿠폰을 뿌린다거나 하는 캠페인을 디자인 할 수 있겠다. 또 이런 비슷한 고객들을 한 세그먼트로 묶기 위해서 군집 분석 (cluster analysis)도 진행할 수 있다. 

이런 정량 분석에 대한 트레이닝을 받았고, 거기에 더불어 확실한 커뮤니케이션 스킬과 비즈니스 감각을 가진 사람들에게 기회가 올 것이다. 단순히 기술적인 이해만 이루어져서도 안되고, 도메인과 기술 그리고 그것을 다른 타 분야 사람들과 소통할 수 있는 사람들 말이다. 그래서 일부 비즈니스 업무들을 정량적인 접근이 가능한 석/박사들이 MBA 출신들보다 더 많아지게 될 것이다.

그렇다고 비즈니스 스쿨도 가만히 있을까? 아니다. 실제로 미국의 비즈니스 스쿨에서도 이에 대응하여 데이터 분석 관련 수업/프로그램을 대폭 증가시키는 이유도 바로 경쟁력을 잃지 않기 위함이다. 중요한 점은 이런 트렌드가 가속화 될수록 전통적인 업계에 있는 기업들도 기술 중심의 기업 문화와 채용을 시작하게 될 것이다. 만약 이런 트렌드를 따르지 않으면서 인력을 채용한다면, 회사가 마치 데이터를 이해하는 사람과 이해하지 못하는 사람 둘로 나뉘게 될 수도 있기 때문에, ML/DL 등으로 대표되는 데이터 경쟁력과 장점이 사라지게 된다.

 

 

 

 

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