알기 쉽게 설명한 데이터 사이언티스트의 모든것

데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다
노무라종합연구소 데이터사이언스랩 외 지음, 전선영 옮김 / 머스트리드북 / 2024년 11월

다년간 IT 쪽 일을 해오고 있는데, 전에는 데이터가 돈이 된다는 말을 이해하지 못했다. 나에게 있어 데이터는 그냥 코딩 시 저장되거나 불려오는 자료 정도였다. 물론 그걸로 그래프도 그리고 통계 결과 같은 걸 만들긴 했지만, 내 머릿속에서는 그게 얼마나 중요한지를 잘 몰랐었다. 

그러다 빅데이터 시대가 오면서 내가 참 바보처럼 미련했구나 하는 반성을 하게 되었다. 데이터 로 인해 무궁무진한 비즈니스를 창조할 수 있다는 것을 깨닫게 되었다. 데이터 = 돈이 맞았다. 이걸 일찍 깨달은 사람들은 많은 돈을 벌 수 있는 기회를 잡았다. 최근에 유행하는 각종 인공지능 서비스에 큰 역할을 하고 있는 것도 데이터다. 그래서 데이터 사이언스, 데이터 사이언티스트의 역할, 중요성이 높아졌다.

중요성은 얼추 알겠으나, 그쪽 일을 하는 것이 아니다 보니, 데이터 사이언스나 데이터 사이언티스트라는 단어가 입에 잘 붙지 않는다. 그래서 데이터 사이언티스트가 정확히 무엇인지, 무얼 하는지 궁금해서 이에 대해 알기 쉽게 설명한 '데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다'를 보게 되었다.

보통 데이터 사이언스라는 주제를 다루게 되면, 복잡한 이론 설명들이 많이 나오는데, '데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다'는 이론보다는 전반적인 이해를 목적으로 하고 있어서, 설명이 쉽게 되어 있는 것이 특징이다. 누구나 부담 없이 읽을 수 있게, 소주제 별로 2 ~ 4쪽 정도의 분량에 설명과 도표 등을 담아 설명하고 있다.

'데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다'는 내용을 6장으로 나눠 구성하고 있다.

1장에서는 데이터 사이언티스트가 무엇인지 알려주고, 데이터 사이언스의 실제 활용 사례를 보여준다. 분량의 비중은 크지 않으나, 이 책 전반을 이해하는 데 있어, 1장의 역할을 매우 중요하다. 데이터 사이언티스트가 무엇인지 이 책에 시작부에 나온 글을 그대로 옮기면 데이터를 수집, 가종, 분석하는 사람이 아니라 데이터를 비즈니스에 활용할 수 있는 사람을 의미한다고 한다.

데이터 사이언티스트에게 요구되는 세 가지 역량 도표를 보면 데이터 사이언티스트가 무엇인지 더 확실해진다. 즉 단순히 운리가 알고 있는 DB 설계자나 DB 관리자가 아니라는 거다. 관련 업무를 전체적으로 꿰뚫어 문제를 찾아내고, 해결하는 능력이 필요한 것이다.

2장에서는 데이터 사이언티스트가 알아야 할 지식을 다룬다. 자료를 다루는 일인 만큼, 통계 지식이 당연히 필요하며, 인공지능도 활용할 줄 알아야 한다. 프로그래밍 능력이 필수는 아니지만, 어느 정도 이해도는 필요하다. 모집단과 표본부터 평균, 분산, 상관계수, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 용어 설명들을 담고 있어, 비중이 높은 파트다.

3장은 데이터 사이언티스트가 어떻게 데이터를 가공해서 사용하는지 다루며, 4장에서는 데이터 사이언티스트가 직면할 수 있는 여러 상황들이 나온다. 좀 더 필요한 구체적인 실무 자질은 6장에서 다룬다. 이것들을 통해 보다 구체적으로 데이터 사이언티스트가 무엇을 하는지 알게 된다.

5장은 데이터 사이언티스트가 된 사람들의 이야기가 담겨있다. 어떤 사람들이 어떻게 해서 데이터 사이언티스트가 되었는지 여러 사람들의 에피소드를 통해서 알려주고 있다. 그들 대부분 전문 IT 인력이 아님을 알 수 있다. 업무 개선을 위해 누군가를 설득해야 하는 일이 많다 보니, 컨설팅 역할도 하고 있다. 그만큼 친화적인 대화 능력, 문해력이 필요하다 느낀다. 50대 이상의 데이터 사이언티스트 비율이 늘고 있는 이유도 알 수 있다.

'데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다'를 통해 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트에 대해 보다 구체적으로 알 수 있었다. 읽고 나니, 왜 데이터 사이언티스트가 기업에 많이 필요한지 명확히 알게 됐다. 그저 무심코 쌓아 놓은 데이터 속에서 더 나은 업무 개선, 마케팅 방법도 찾을 수 있고, 새로운 비즈니스도 도출해 낼 수 있었다. 데이터를 돈으로 만들어 주는 사람이 데이터 사이언티스트라 해도 과언이 아니었다. 책을 통해 데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다는 이유를 잘 알 수 있었다.