우리 주변의 데이터 사이언티스트를 발견하고
이들을 지원하는 방법

모든 부서에서 분석적 사고 방식을 갖기 위한 분석의 대중화 방안

글: 버나드 블라이스(Bernard Blais), SAS Global Technology Practice의 수석 관리자

대다수의 조직에서는 이미 데이터 사이언티스트들이 조직 전체에 걸쳐 다양한 부서에서 그들의 역할을 수행하고 있습니다. 이들은 데이터 사이언티스트 이면서 조직 내에서 연구를 진행하고 개선하기 위해 필요한 호기심과 모험심, 판단력 등의 기질을 가진 평범한 회사원이기도 합니다.

데이터 사이언티스트들이 갖는 특징에는 무엇이 있을까요? 이들은 매일매일 똑같은 보고서를 보며 지루해 할 때가 많습니다. 모든 데이터를 직접 다루면서 필요한 해답을 얻기 위해 새로운 방법을 찾고자 합니다. 때문에 새로운 개발 방식을 익히거나 새로운 툴을 사용하는데 대한 거부감이 없습니다. 또한 흔히 ”통계 전문가에게 조언을 구하고 싶지는 않아! 내 스스로 답을 얻고 싶을 뿐이야. 어떻게 하면 해답을 찾을 수 있을까?”라고 생각 하기도 합니다.

이렇게 분석적으로 생각하는 작업자를 다른 용어로 일컫기도 하지만 데이터 사이언티스트라는 명칭이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이 명칭을 만들어낸 애널리스트 회사인 가트너(Gartner)는 데이터 사이언티스트를 ‘예측적 또는 지시적 분석을 활용하여 모델을 만들어내지만 기본적인 담당 업무가 통계와 분석 분야가 아닌 사람’ 이라고 정의 하고 있습니다.

조직 내에서 어떻게 하면 이러한 데이터 사이언티스트를 찾아낼 수 있는지, 어떻게 하면 이들의 수를 늘리고 올바른 방향으로 이끄는 데 도움이 되는 정책을 도입할 수 있을까요? 다음 단계를 순서대로 실행해 보십시오.

일반 데이터 사이언티스트는 실험자, 프로토타이퍼(prototyper)이면서 예측자 이기도 합니다.
  • 분석용으로 데이터 및 도구에 액세스할 수 있도록 하여 힘을 실어 주기
  • 데이터 사이언티스트의 공헌에 대해 인정하고 장려하며 보상하기
  • 높은 분석적 잠재력을 가진 사람을 파악하고 이들에게 교육과 개발 과제 제공하기
  • 데이터 사이언티스트가 늘 똑같은 업무를 하고 있다고 느끼지 않도록 해주기
  • 기존의 비즈니스 문제를 해결하는데 있어 창의적이고 혁신적인 방법에 대해 보상하기

데이터 사이언티스트를 지원하고 장려하는 모든 프로그램은 분석의 대중화를 위한 계획부터 세워야 합니다. 분석의 대중화는 탐색 프로세스를 변환하기 위해 사용할 데이터와 도구에 대한 액세스 권한을 부여할 때 이루어집니다. 다수의 인원이 적극적으로 새로운 해답을 찾으려고 하면 조직 내에서 보다 많은 인원들이 탐색을 하게 되고, 이는 발상의 전환을 꾀하는데 큰 몫을 차지하게 됩니다. 그러면 R&D 또는 분석 담당 직원뿐만 아니라 특정 분야를 막론하고 사람들은 주도적으로 탐색을 실행하게 됩니다.

분석의 대중화에 대해 자세히 알아보기

탐색을 통한 결과 도출

탐색은 흥미로운 과정이지만 새로운 인사이트를 통한 비즈니스 결정을 내리고 행동으로 옮기기 전까지는 비즈니스 결과를 실현할 수 없습니다. 본격적인 배포에 앞서 다음과 같이 다양한 단계를 거칩니다.

  • 비즈니스 프로세스와 워크플로우에 예측 모델 포함시키기
  • 새로운 정보를 바탕으로 작업하고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 교육하기
  • 분석 애플리케이션을 라이브 데이터 세트와 함께 정보 도출에 투입하기
  • 필요한 모든 비즈니스 관리, 제어 및 측정 방법을 구현하기

데이터 사이언티스트의 성공을 돕기 위해서는 배포를 담당하는 팀에 그들의 인사이트와 방법을 쉽게 구현할 수 있도록 해야 하고, 새로운 분석을 사용하는 방법에 대해 동료들을 교육하는 데 이들이 중책을 맡도록 해야 합니다. 데이터 사이언티스트는 실험자, 프로토타이퍼(prototyper)이면서 예측자 입니다.

밀레니엄 세대인 데이터 사이언티스트

데이터의 탐색 프로세스가 보다 널리 보급됨에 따라 사람들이 서로 다른 방식으로 탐구하고 탐색하게 되었습니다. 밀레니엄 세대인 이들은 ‘게임 세대’로, 즉각적인 반응 및 원활하고 직관적인 인터페이스를 기대합니다. 일반적으로 사람들은 필요를 느낄 때 인위적인 학습을 해야 하고 새로운 도구 사용법을 익혀야 하지만 이들은 게임을 통해 탐구하는 습관을 가지고 있습니다. ‘계획 후 실행(plan-and-execute)’보다 ‘테스트를 통한 학습(test-and-learn)’을 훨씬 자연스럽게 여깁니다. 탐색과 속도에 적응되어 있는 이들은 실제 업무에서도 이러한 태도가 유지됩니다.

대부분의 기업 규범에 비춰 보면 밀레니엄 세대는 태도가 약간 불량해 보일 수도 있습니다. 이들은 비즈니스를 단순히 순응해야 할 대상으로 보지 않고 평소 방식대로 비즈니스에 이의를 제기합니다. 이러한 태도를 부정적으로만 볼 것이 아니라 이 세대의 사고방식이 조직에 어떤 도움이 될 수 있는지를 고려해 봐야 합니다. 밀레니엄 세대의 대다수가 데이터 사이언티스트가 될 수 있는 적합한 태도와 기술적 재능을 가지고 있는 반면, 비즈니스와 고객, 프로세스에 대한 경험과 지식은 부족할 수 있습니다.

밀레니엄 세대인 직원을 경험 많은 데이터 사이언티스트와 같은 팀에 배치하여 이들에게 기술 권한을 부여해 보세요. 그런 다음 그 팀이 어떤 식으로 함께 생각하고 작업하며 프로토타입(prototype)하고 탐색하는지, 얼마나 빨리 성과를 도출해 내는지 살펴보십시오. 밀레니엄 세대를 길들이려 하지 마시고 오히려 이 세대의 방법을 널리 사용하고 분석 기술에 게임 방식을 적용해 보십시오.

조직 변화와데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트를 수용하면 조직의 기존 시스템을 조정하는 원동력이 됩니다. 전문 분석 그룹, IT 조직, 조직의 리더십에서 이러한 조정을 통해 긍정적인 결과를 얻을 수 있습니다. 그럼 각 경우를 살펴보겠습니다.

전문 분석가. 분석의 대중화(democratization of analytics)를 이루면 통계 전문가와 데이터 사이언티스트가 그렇게 많이 필요하지 않게 될까요? 그 반대입니다. 분석 기술과 함께 조직 성숙도가 증가함에 따라 사람들은 분석의 효과를 잘 알고 있기 때문에, 보다 수준 높은 질문을 하고자 하고 구축할 수 있는 것보다 더 첨단화된 기능을 갖춘 분석 모델을 구상합니다. 그래서 하고자 하는 일의 유효성을 검증하고 한계를 초월하기 위해 데이터 사이언티스트와 협력해야 합니다. 데이터 사이언티스트를 장려할수록 분석에 대한 전반적인 요구도 증가하게 됩니다. 전문 분석가인 직원들은 데이터 사이언티스트의 위협 요소가 아니라 협력자(또는 촉매자)로 인식해야 합니다.

IT 조직. 데이터 사이언티스트는 IT 조직에도 새롭고 다양한 요구를 합니다. 이들은 필터링 되지 않은 데이터를 포함해 더 많은 데이터를 필요로 하며 요약이나 변형 되지 않은 비즈니스 성과 정보와 업무용의 상세한 트랜잭션 데이터를 원합니다. 그리고 데이터 실험과 분석, 모델과 애플리케이션의 프로토타이핑을 할 수 있는 컴퓨팅 환경을 요구합니다. 이러한 환경에는 대규모의 프로세싱 기능이 필요하기도 합니다. 또한 데이터 사이언티스트는 최신 도구와 기술을 사용할 수 있는 권한을 원합니다(만약 시장에서 쉽게 구할 수 있다면 이러한 도구를 직접 들여오는 것도 마다하지 않을 것 입니다). IT 조직은 이 새로운 파워 유저를 인식하고 육성해야 합니다. 일반 데이터 사이언티스트의 등장은 많은 유형의 기술이 대중화 되고 조직 외부에서 보다 쉽게 사용할 수 있게 될 것이라는 전조입니다.

비즈니스 리더십. 비즈니스 리더는 분석의 대중화를 수용해야 합니다. 분석의 대중화는 현재 나타나고 있는 현상으로 앞으로는 일반화될 것입니다. 이는 좋은 현상입니다만 경영진이 제어할 수 있는 성질의 것이 아닙니다. 따라서 “경영진에서 조직의 데이터 사이언티스트를 지정하고 교육시킬 것이다” 라는 식의 하향식 접근법은 사용하지 마십시오. 대신, 데이터 사이언티스트를 알아보고 이들에게 보상할 수 있도록 관리자들을 가르쳐야 합니다. 데이터 사이언티스트들이 조직 내 어디에 있는지 살펴보십시오. 대체로 재무, 제조 및 마케팅 부문에 있을 가능성이 큽니다. 그리고 분석 기술을 사용하여 협업과 로테이션을 통해 성과가 떨어지는 기능 부서를 강화할 수 있는 방법을 찾아보십시오.

리더는 데이터 사이언티스트가 키워낼 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 한편으로는 이들이 실험할 수 있는 시간과 라이센스를 제공하고, 다른 한편으로는 “내 사업 분야에 대해 내가 모르고 있는 것을 알려달라”는 식으로 이들의 도전의식을 자극해야 합니다. 사업 분야에서 실험 정신과 게임 정신을 가진 재능 있는 젊은이들에게 특별히 관심을 쏟으면서 이들에게서 배울 수 있는 점을 살펴보십시오. 데이터 사이언티스트가 다른 사람들에게 영향력을 행사하면 조직의 분석적 성숙도가 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 분석 챔피언이라는 씨앗를 뿌리고 조직이 유기적으로 변화하도록 조성해야 합니다.

Four citizen data scientists discuss an issue

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