빅데이터분석가

빅데이터분석가는 대량의 빅데이터를 관리하고, 분석해서 이 결과를 바탕으로 통계모델을 만들어 사람들의 행동패턴이나 시장경제 등을 예측할 만한 정보를 제공한다. 구체적으로는 데이터 수집, 데이터 저장 및 분석, 데이터 시각화 등을 통한 정보 제공 등의 과정을 담당한다고 보면 된다.

이들의 업무는 빅데이터를 어떻게 추출하고, 어디에 활용할 것인지 기획을 하는 일부터 시작한다. 기획을 통해 분석할 빅데이터 자원이 확보되면 품질을 관리해 빅데이터 플랫폼을 개발하고, 실제 빅데이터를 분석하는 작업을 거친다. 대용량의 데이터를 처리하는 플랫폼 개발 및 빅데이터 분석 업무를 할 때는 다양한 알고리즘을 분석하고 이를 시각화하는 일을 해야 한다. 이렇게 나온 분석 자료들은 다양한 분야에서 사용된다. 기업에서는 신제품 출시를 앞두고 빅데이터 분석 결과로 중요한 의사 결정을 하기도 하고, 생산이나 마케팅 전략을 짤 때 유용한 자료로 활용하기도 한다. 이밖에도 사기방지, 위험관리, 보안 등을 위한 자료로도 쓰이고 있다.

이 일을 하려면 대학에서 컴퓨터공학, 통계학 등을 전공하는 것이 도움이 된다. 현재 우리나라에는 데이터 분석가, 통계분석가 등이 빅데이터 분야에서 활동 중이다. 그래서 재직자 대상의 전문 교육이 이뤄지고 있는 실정이다. 따라서 기존 IT업계 종사자를 대상으로 하는 교육을 받거나 최근 개설된 교육 과정 등을 통해 교육을 받고 진출할 수 있다. 빅데이터는 데이터아이닝이나 인공지능 분야의 기계학, 통계학 등에서 시작했기 때문에 이런 학문들과 연관성 있는 직업 분야에서 연구 경험이 있는 사람들의 진출이 활발하다.

데이터 과학은 컴퓨터 공학과 통계학 등 다양한 관련 학문이 통합돼 있기 때문에 기본적으로 통계학에 대한 지식과 비즈니스 컨설팅에 대한 이해, 데이터 분석을 위한 설계 기법 활용 등에 관한 전문적인 역량이 필요하다. 여기저기에 흩어져 있는 데이터를 모아 가공하는 데이터 처리 능력, 분석에 필요한 모형을 만들고 결과를 도출하는 분석 능력, 해당 업종에 대한 이해라는 세 가지 능력도 중요하다.

최신 트렌드를 다루기 때문에 최신 동향 등도 수시로 파악해야 한다. 최근 트렌드 및 빅데이터와 관련한 새로운 기술 내용, 관련 기사나 논문 등을 발빠르게 파악하려는 노력도 필요하다. 의사소통 능력, 협업, 리더십, 창의력, 규율, 열정이라는 요소도 겸비된다면 데이터 과학이 예술의 경지로 승화될 수 있다.

  

빅데이터분석가는 보통 대기업의 빅데이터 관리부서, 검색 포털사이트 업체, 사설 데이터분석 업체 등에서 활동한다. 관련 업계에서는 빅데이터를 전문적으로 관리할 수 있는 인력의 수가 약 100여 명 될 거라고 예측한다.

정부와 기업이 생산성 향상을 위해 빅데이터를 적극 활용하면서, 전문 인력 수요가 급증하고 있다. 기업들은 빅데이터를 도입해 수익을 늘리고 있고, 국내의 경우 공공분야에서만 빅데이터 활용 효과가 10조 원 이상이 될 거라는 연구결과가 있을 정도로 전망이 밝은 상황이다. 이렇게 빅테이터의 활용이 공공, 민간 구분 없이 확대되고 있지만 전문 인력은 턱없이 부족하다. 디지털 금맥인 빅데이터 사업을 선도하기 위한 기업들의 경쟁이 서서히 뜨거워지는 시점이라 공공 부문뿐 아니라 민간 차원에서도 빅데이터전문가의 수요는 크게 늘 것으로 전망된다.