직업과 관련학과
(8) 빅데이터
기존의 일자리가 사라지고 새로운 일자리가 생겨나는 4차 산업혁명 시대, 전 세계는 일자리 창출의 보고인 빅데이터 분야를 주목하고 있다. 독일의 기계산업 ‘인더스트리 4.0’, 미국의 ‘ICT산업’ 등 선진국에서는 빅데이터를 접목해 다양한 주력산업을 육성하기 위해 데이터 관련 법제도를 빠르게 정비하며 일자리 창출에 집중하는 모습이다. 이번 호는 빅데이터와 관련된 미래의 직업에 대해 알아본다.
1)속도·다양성·대용량이 특징인 빅데이터
빅데이터란 디지털환경에서 빠른 속도(velocity)로 생성되는 다양한 형태(variety)의 방대한(volume) 정보를 말한다. 빅데이터 발생 과정을 보면 일상에서 하는 말은 음성데이터로, 글은 텍스트데이터로, 자동차 블랙박스의 영상은 영상데이터로 처리되고, 스마트폰이나 일상 기기의 센서를 통해 실시간 인터넷으로 데이터센터에 저장된다. 빅데이터는 인간의 행동, 시장의 변화, 특정 산업의 문제점과 해결책 파악에 기반이 되어 새로운 비즈니스를 창출한다. 미국에서는 병원에서 블루투스 청진기를 통해 환자의 진단 데이터가 자동 업데이트되고, 환자의 위치기반서비스와 수액 및 소변량 모니터링서비스, 낙상·욕창 방지시스템을 통해 환자의 상태 데이터가 축적된다. 분석 결과에 따라 병원은 환자에게 최적화된 편의를 제공하고 새로운 비즈니스를 창출한다.
2) 빅데이터와 관련된 일자리는 크게 늘어날 듯
‘2017년 데이터산업 현황조사’(한국데이터진흥원)에 따르면 일반산업에서 빅데이터 인력은 현재보다 127.5% 많은 4628명이 필요하다. 빅데이터 개발자(36.5%), 빅데이터 분석가(23.9%), 빅데이터 엔지니어[하둡·NoSQL](16.9%), 데이터 컨설턴트(8.8%), 데이터 사이언티스트(7.3%), 빅데이터 기획·마케터(6.6%)의 인력 수급이 더 많이 필요하다. 산업으로는 IT(정보기술), 물류·유통, 금융, 의료업, 제조업 순으로 향후 빅데이터 활용이 유망하고, 업무로는 트렌드 분석업무, 고객관리 및 모니터링·마케팅 적용업무, 위험요소 예측을 통한 리스크관리업무, 실적 및 성과관리 분석업무가 유망하다. 또한 최근 유럽의 일반개인정보보호법(GDPR, 시행 2018년 5월 25)은 가명정보 개념(추가 정보 없이 특정 개인에 대한 식별이 불가능한 개인신용정보)을 도입했다. 이는 개인정보의 사용 범위 및 조건이 확장된 것으로, 기업의 데이터 사용에 대한 규제 완화 양상이다. 데이터 관련 직업군의 전망은 밝다.
3) 빅데이터 분석가 등은 인문계학생에게 유리
① 빅데이터 분석가가 유리하다. 통계나 수치 데이터를 바탕으로 분석하고, 특정 비즈니스에 도움이 되는 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 분석 결과를 상대방에게 쉽고 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 능력과 시각화 능력이 중요하다. 비즈니스문제에 대한 해결이 포인트이지, 대량의 데이터를 처리 문제나 수학적 알고리즘 및 모델링 관련 문제는 다루지 않는다. 데이터사이언스 영역인 머신러닝 등의 기술과 분석알고리즘으로 확장되는 경향이다.
② 기업의 장단점을 파악하고 빅데이터 측면에서 문제점과 해결책을 제시하는 ‘빅데이터 컨설팅’과 빅데이터 분석이 기업의 기획과 마케팅에 특화된 ‘빅데이터 기획마케터’도 좋다. 금융(은행, 보험회사 등)산업에서는 신용리스크 고객 예측, 유통산업(백화점, 대형 할인마트 등)에서 계절에 따른 변화상품 예측과 진열방식의 변화, 제조산업에서는 제품별 불량률 예측 등을 말한다. 통계학과, 경영학과, 경제학과, 사회학과, 심리학과 등 사회계열에 유리하다.
4) 데이터 엔지니어 등은 이공계학생에게 유리
① 데이터 엔지니어(데이터 시스템 개발자)는 데이터를 수집·집적·추출하는 시스템을 개발하고 구축한다. 대용량 데이터를 수집·관리·처리하는 인프라 툴인 ‘Hadoop, MapReduce’나 데이터베이스를 다루는 ‘MySQL’ 그리고 프로그래밍 등 대량의 데이터에서 필요한 부분을 추출하는 능력이 필요하다. 개발이 아닌 데이터 분석이나 머신러닝 분야의 능력은 포인트가 아니다. 산업공학과, 컴퓨터학과, 컴퓨터공학과 및 소프트웨어학과에 유리하다.
② 데이터 사이언티스트는 수학과 통계지식을 바탕으로 프로그램을 구현하고, 특정 산업에 대한 전문지식을 바탕으로 산업별 데이터의 특징과 분석알고리즘을 다루는 전문가다. 머신러닝, 수학적 분석알고리즘, 파이썬, 통계 등 데이터 분석 능력과 특정 산업에 적합한 의미를 도출하는 능력이 모두 필요하다. 경영학과 또는 경제학을 부전공하면 유리하다.
(8) 빅데이터
기존의 일자리가 사라지고 새로운 일자리가 생겨나는 4차 산업혁명 시대, 전 세계는 일자리 창출의 보고인 빅데이터 분야를 주목하고 있다. 독일의 기계산업 ‘인더스트리 4.0’, 미국의 ‘ICT산업’ 등 선진국에서는 빅데이터를 접목해 다양한 주력산업을 육성하기 위해 데이터 관련 법제도를 빠르게 정비하며 일자리 창출에 집중하는 모습이다. 이번 호는 빅데이터와 관련된 미래의 직업에 대해 알아본다.1)속도·다양성·대용량이 특징인 빅데이터
빅데이터란 디지털환경에서 빠른 속도(velocity)로 생성되는 다양한 형태(variety)의 방대한(volume) 정보를 말한다. 빅데이터 발생 과정을 보면 일상에서 하는 말은 음성데이터로, 글은 텍스트데이터로, 자동차 블랙박스의 영상은 영상데이터로 처리되고, 스마트폰이나 일상 기기의 센서를 통해 실시간 인터넷으로 데이터센터에 저장된다. 빅데이터는 인간의 행동, 시장의 변화, 특정 산업의 문제점과 해결책 파악에 기반이 되어 새로운 비즈니스를 창출한다. 미국에서는 병원에서 블루투스 청진기를 통해 환자의 진단 데이터가 자동 업데이트되고, 환자의 위치기반서비스와 수액 및 소변량 모니터링서비스, 낙상·욕창 방지시스템을 통해 환자의 상태 데이터가 축적된다. 분석 결과에 따라 병원은 환자에게 최적화된 편의를 제공하고 새로운 비즈니스를 창출한다.2) 빅데이터와 관련된 일자리는 크게 늘어날 듯
‘2017년 데이터산업 현황조사’(한국데이터진흥원)에 따르면 일반산업에서 빅데이터 인력은 현재보다 127.5% 많은 4628명이 필요하다. 빅데이터 개발자(36.5%), 빅데이터 분석가(23.9%), 빅데이터 엔지니어[하둡·NoSQL](16.9%), 데이터 컨설턴트(8.8%), 데이터 사이언티스트(7.3%), 빅데이터 기획·마케터(6.6%)의 인력 수급이 더 많이 필요하다. 산업으로는 IT(정보기술), 물류·유통, 금융, 의료업, 제조업 순으로 향후 빅데이터 활용이 유망하고, 업무로는 트렌드 분석업무, 고객관리 및 모니터링·마케팅 적용업무, 위험요소 예측을 통한 리스크관리업무, 실적 및 성과관리 분석업무가 유망하다. 또한 최근 유럽의 일반개인정보보호법(GDPR, 시행 2018년 5월 25)은 가명정보 개념(추가 정보 없이 특정 개인에 대한 식별이 불가능한 개인신용정보)을 도입했다. 이는 개인정보의 사용 범위 및 조건이 확장된 것으로, 기업의 데이터 사용에 대한 규제 완화 양상이다. 데이터 관련 직업군의 전망은 밝다.
3) 빅데이터 분석가 등은 인문계학생에게 유리
① 빅데이터 분석가가 유리하다. 통계나 수치 데이터를 바탕으로 분석하고, 특정 비즈니스에 도움이 되는 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 분석 결과를 상대방에게 쉽고 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 능력과 시각화 능력이 중요하다. 비즈니스문제에 대한 해결이 포인트이지, 대량의 데이터를 처리 문제나 수학적 알고리즘 및 모델링 관련 문제는 다루지 않는다. 데이터사이언스 영역인 머신러닝 등의 기술과 분석알고리즘으로 확장되는 경향이다.
② 기업의 장단점을 파악하고 빅데이터 측면에서 문제점과 해결책을 제시하는 ‘빅데이터 컨설팅’과 빅데이터 분석이 기업의 기획과 마케팅에 특화된 ‘빅데이터 기획마케터’도 좋다. 금융(은행, 보험회사 등)산업에서는 신용리스크 고객 예측, 유통산업(백화점, 대형 할인마트 등)에서 계절에 따른 변화상품 예측과 진열방식의 변화, 제조산업에서는 제품별 불량률 예측 등을 말한다. 통계학과, 경영학과, 경제학과, 사회학과, 심리학과 등 사회계열에 유리하다.
4) 데이터 엔지니어 등은 이공계학생에게 유리
① 데이터 엔지니어(데이터 시스템 개발자)는 데이터를 수집·집적·추출하는 시스템을 개발하고 구축한다. 대용량 데이터를 수집·관리·처리하는 인프라 툴인 ‘Hadoop, MapReduce’나 데이터베이스를 다루는 ‘MySQL’ 그리고 프로그래밍 등 대량의 데이터에서 필요한 부분을 추출하는 능력이 필요하다. 개발이 아닌 데이터 분석이나 머신러닝 분야의 능력은 포인트가 아니다. 산업공학과, 컴퓨터학과, 컴퓨터공학과 및 소프트웨어학과에 유리하다.
② 데이터 사이언티스트는 수학과 통계지식을 바탕으로 프로그램을 구현하고, 특정 산업에 대한 전문지식을 바탕으로 산업별 데이터의 특징과 분석알고리즘을 다루는 전문가다. 머신러닝, 수학적 분석알고리즘, 파이썬, 통계 등 데이터 분석 능력과 특정 산업에 적합한 의미를 도출하는 능력이 모두 필요하다. 경영학과 또는 경제학을 부전공하면 유리하다.
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