Data Science 거스를 수 없는 시대의 흐름

미지의 AI

 

서론

 

AI, 빅데이터 등으로 대변되는 현대 급변하는 시대입니다. Data Science는 거스를 수 없는 시대의 흐름에서 필수적인 요소입니다. 모든 정보들을 우리가 활용할 수 있는 형태로 가공하고, 다루는 것은 복잡한 상황에서 적절한 판단을 할 수 있도록 도와줍니다. 이런 정보들을 데이터라고 표현하며, 데이터는 관찰, 측정, 실험, 조사 등을 통해 수집된 정보를 의미하며, 다양한 형태와 형식으로 존재합니다.

 

Data

 

데이터는 숫자, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태로 표현될 수 있으며, 이는 컴퓨터, 스마트폰, 센서 등 다양한 방법을 통해 수집될 수 있습니다. 데이터는 다음과 같은 특성을 가집니다:

 

1. 원시성(Raw): 데이터는 원시적인 형태로 수집되며, 이는 아직 가공되지 않은 상태를 의미합니다. 예를 들면, 설문조사 결과, 센서에서 측정한 수치, 사진 등이 있습니다.

 

2. 구조화 및 비구조화: 데이터는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터로 나뉩니다. 구조화된 데이터는 테이블 형태의 데이터베이스에 저장될 수 있는 정형 데이터를 말하며, 비구조화된 데이터는 텍스트, 이미지, 음성 등의 비정형 데이터를 말합니다.

 

3. 대량성(Big): 현재의 디지털 시대에는 데이터가 매우 대량으로 생성되며, 이는 '빅 데이터'라는 개념을 만들어냈습니다. 빅 데이터는 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 가치를 창출하는 것을 의미합니다.

 

데이터는 우리가 세상을 이해하고 의사결정을 내리는 데 필요한 근거를 제공합니다. 데이터 분석을 통해 패턴을 발견하고 예측을 수행하며, 이는 비즈니스 전략 수립, 과학적 연구, 사회 문제 해결 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터의 수집, 저장, 관리, 분석은 매우 중요한 작업으로 간주되며, 이를 위한 다양한 기술과 방법론이 개발되고 있습니다.

 

이러한 데이터를 다루는 직업들은 그 효율을 위해 분류되어있고, 전문화되어 있습니다. 그 분야와 직무 환경에 따라 정의, 용어, 범위가 달라지지만, 통상적인 의미는 크게 달라지진 않습니다.

 

데이터 사이언티스트(Data Scientist)

 

데이터 사이언티스트는 다양한 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 통계, 머신러닝, 데이터 시각화 등의 기술을 사용합니다. 이들은 비즈니스 문제를 해결하고 새로운 전략을 개발하는 데 필요한 정보를 추출하기 위해 대용량의 데이터를 분석합니다. 필요한 역량으로는 통계학, 머신러닝, 프로그래밍 언어(R, Python 등), 데이터 시각화, 문제 해결 능력 등이 있습니다.

 

데이터 엔지니어(Data Engineer)

 

데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처, 데이터베이스 관리, ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 등을 담당합니다. 이들은 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석을 위한 시스템과 파이프라인을 구축하고 관리합니다. 필요한 역량으로는 데이터베이스 시스템, 클라우드 기반 기술(AWS, Google Cloud 등), 빅 데이터 기술(Hadoop, Spark 등), 프로그래밍 언어(Python, Java 등) 등이 있습니다.

 

데이터 제너럴리스트(Data Generalist)

 

데이터 제너럴리스트는 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어의 역할을 모두 수행할 수 있는 전문가를 의미합니다. 이들은 데이터를 수집하고 처리하는 동시에 분석하여 통찰력을 얻는 업무를 수행합니다. 따라서 데이터 제너럴리스트는 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어의 역량을 모두 갖추고 있어야 합니다.

 

차이점

 

데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 제너럴리스트의 주요 차이점은 업무의 범위와 집중 영역입니다. 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하여 통찰력을 제공하는 데 중점을 두고, 데이터 엔지니어는 데이터 관리와 처리 시스템을 구축하고 유지하는 데 초점을 맞춥니다. 반면, 데이터 제너럴리스트는 두 영역 모두에 걸쳐 작업합니다.

 

결론

 

데이터를 다루는 일이 중요한 이유는 다음과 같습니다

 

1. 의사 결정 지원: 데이터 분석은 비즈니스의 의사 결정을 지원합니다. 데이터를 통해 고객의 행동, 시장의 트렌드, 제품의 성능 등을 이해하고 예측할 수 있습니다.

 

2. 효율성 증가: 데이터를 통해 비즈니스 프로세스의 효율성을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 불필요한 비용을 줄이고, 작업 흐름을 개선하고, 자원을 최적화할 수 있습니다.

 

3. 새로운 기회 발견: 데이터 분석은 새로운 비즈니스 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 새로운 고객 세그먼트를 찾거나 새로운 제품 개발 아이디어를 얻을 수 있습니다. 데이터 사이언스는 이러한 데이터 분석을 수행하는 핵심 도구입니다. 데이터 사이언스는 통계, 머신러닝, 컴퓨터 과학 등의 기술을 활용하여 데이터에서 통찰력을 얻고 문제를 해결하는 분야입니다. 이는 데이터를 통해 비즈니스 가치를 창출하고 사회적 문제를 해결하는 데 큰 기여를 합니다.

 

하지만, 이러한 데이터 분석은 다양한 데이터가 필요한 만큼, 많은 협조가 필요하며, 이를 위해서는 곳곳에 시티즌 데이터 사이언티스트가 많아져야합니다.

 

오늘은 Data Science 거스를 수 없는 시대의 흐름을 주도하고 있는 데이터 분석가들을 알아보았습니다.