빅데이터 산업이 미래예측과 전략수립 분야에서 급부상하고 있다. 빅데이터로부터 유용한 정보를 추출하고, 그 결과로부터 지식집약형 서비스와 정책을 창출하는 새로운 사회·경제적 패러다임이 도래한 것이다. 사람들이 어떤 분야에 관심이 있는지, 자주 찾는 정보는 무엇인지, 한번 찾으면 얼마 동안 머무는지 등 경쟁사회에서 살아남으려면 기업이건 개인이건 빅데이터를 부가가치가 높은 소중한 자산으로 만들어야 한다. 빅데이터(Big Data)는 정보화 사회의 원유(Oil)로 기름이 없으면 기계가 작동하지 못하고 부가가치가 높은 각종 제품을 만들어내지 못하듯, 디지털 시대에 빅데이터만큼 중요한 자산은 없다.

빅데이터분석가는 대량의 빅데이터를 분석하여 사람들의 행동 패턴 또는 시장의 경제상황 등을 예측하며 데이터 속에 함축된 트렌드나 인사이트를 도출하고 이로부터 새로운 부가가치를 창출한다. 이들의 업무는 실시간 쏟아지는 빅데이터를 어디에, 어떻게 활용할지 기획하는 일에서부터 시작된다. 예를 들어, 모바일 쇼핑몰을 운영한다면 요즘 수요층이 즐겨찾는 키워드는 무엇이고, 어느 사이트에서 얼마나 머물며, 실제 구매할 때는 가격과 상품 평가 중 어떤 요인이 영향을 미치는지 등을 사전에 분석하는 것이다. 기획이 끝나면 분석할 빅데이터 자원을 찾고, 프로그램을 짠 뒤 통계적으로 분석하는 작업을 거친다. 대용량의 데이터를 처리하는 플랫폼을 통해 빅데이터를 처리한 뒤에는 결과물을 시각화한다.

분석방법에 따라 마이닝(데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝), 계량정보
분석(계량서지학, 계량정보학, 웹계량화), 네트워크 분석(사회 네트워크 분석, 지식 네트워크 분석, 언어 네트워크 분석), 복잡계기법 분석(복잡계 네트워크 분석, 행위자 기반 모형, 시스템 다이나믹스), 클러스터 분석(비슷한 특성을 가진 개체를 합해서 유사그룹을 발굴) 등을 활용한다.

이들은 최신 유행이나 트렌드를 많이 다루기 때문에 세계 각 기업이나 분야별 시장동향을 수시로 파악할 수 있어야 한다. 또 세계 각국의 빅데이터와 관련한 새로운 기술과 내용, 기사와 논문 등을 신속하게 찾아내는 것도 중요하다. 트위터와 인터넷에 떠도는 자신들의 회사 관련 검색어와 댓글을 분석하거나, 자사제품과 서비스에 대한 고객 반응을 실시간 파악해 즉각 대처하는 것도 일상적인 일이다. 또한 온라인몰 등 쇼핑업계와 카드사들은 구매이력 정보와 위치기반 서비스(GPS) 등을 결합해 근거리 맛집 등 소비자가 정보를 원하면 적절한 시기에 적합한 장소로 안내한다. 정부와 공공기관 입장에서 빅데이터는 국민과 시민이 요구하는 서비스를 파악하여 제공하는 데 도움을 준다.

빅데이터분석가는 ‘데이터분석가’로도 불리는데, 데이터분석가는 정형과 비정형 데이터를 모두 포괄하여 업무를 수행하기 때문이다. 데이터분석가 중 비정형데이터를 중심으로 분석하는 사람이 빅데이터분석가이다.

한편 유사한 직업으로 데이터사이언티스트(Data Scientist)가 있다. 이들은 1) 조직 내외부 데이터의 관리·활용·분석 체계를 새롭게 만들고, 프로세스 혁신 및 신제품 개발, 마케팅 전략 결정 등의 의사결정을 이끌어 내는 직무 2) (빅)데이터에서 데이터 간 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내 모형화하고 이에 적용하는 알고리즘을 개발하는 업무 3) AI 모델 설계 및 실무 적용, AI 최신 기술 연구와 구현 및 적용 업무를 수행하는데, 주로 연구개발에 초점을 두고 있다. 아직은 빅데이터분석가의 업무와 크게 구분되지 않기도 한다. 한편 이들 업무 중에서 딥러닝 등 인공지능기술을 기반으로 모델설계 등을 할 경우 AI전문가와도 영역이 중복되는 등 구분이 어렵다.

| 업무 환경 | 주로 실내에서 데이터를 다루기 때문에 쾌적한 환경에서 근무한다. 데이터분석 결과가 사업수립, 의사결정 등에 사용되고 분석을 위해 전처리, 시각화 등의 업무가 장기간 요구되어 스트레스를 받기도 한다.

빅데이터분석가 되기 위해서는 빅데이터를 활용하기 위한 고도의 지식과 기술이 필요하다. 분석데이터의 구조와 내용에 대해 충분히 이해해야 하고 분석을 위해 R 또는 Python, DB(SQL, PostgreSQL, Mongo DB) 등을 다룰 수 있어야 한다. 대학에서 통계학, 컴퓨터공학, 산업공학 등을 전공하면 기술적인 토대를 갖추는 데 도움이 된다. 경영학이나 마케팅 분야의 지식과 경험을 쌓아두면 기술적인 역량과 융합해 시너지 효과를 발휘할 수 있다. 인문학 전공자라면 통계학을 추가로 공부하면 된다.

각 대학의 빅데이터 관련 학사나 석박사 과정에서 준비할 수 있다. 연세대학교 정보대학원, 충북대와 울산과기대 석사과정, 이화여대 석박사 통합과정, 카이스트, 국민대학교 등 여러 대학에 빅데이터 교육과정이 개설되어 있다. 서강대학교, 한국데이터베이스진흥원에도 단기교육과정이 있고, 빅데이터활용센터, 빅데이터아카데미에서도 전문가를 양성하고 있다.

관련 학과 경영학과, 수학과, 심리학과, 컴퓨터공학과, 통계학과, 경영학과 등
관련 자격 빅데이터분석기사, 데이터분석전문가(ADP), 데이터분석준전문가(ADsP),
정보처리기사, 사회조사분석사

| 적성 및 흥미 | 경제, 통계, 수학, 심리 등 다방면에 고도의 지식을 갖추고 호기심과 아이디어가 풍부한 사람, 오랜 분석과정을 끈기 있게 견디는 사람에게 적합하다.
빅데이터분석가는 최신 유행이나 트렌드를 많이 다루기 때문에 세계 각 기업이나 분야별 시장동향을 수시로 파악할 수 있는 능력이 필요하다. 때문에 세계 각국의 최근 트렌드 및 빅데이터와 관련한 새로운 기술 내용, 관련 기사나 논문 등에 호기심과 관심을 갖고 발 빠르게 파악하려는 자세가 필요하다. 또한 오랜 시간이 걸리는 분석과정을 인내해야 하므로 끈기가 요구된다. 한편, 분석을 통해 인사이트를 도출하고 성과로 이어지기 위해서는 논리력과 문제해결능력이 있어야 한다.

| 경력 개발 | 빅데이터분석가는 데이터를 다루는 기업, 연구소, 기관 및 단체 등에서 근무한다. 대체로 대기업의 빅데이터 관리부서, 검색포털사이트 업체, 사설 데이터분석 업체 등 다양한 기업 및 기관으로 진출할 수 있다. 이들은 데이터과학자, 데이터시각화전문가, 데이터기획자로 이동할 수 있고 계량적 분석 등이 필요한 분야로 이동할 수 있다.

[ 향후 10년간 취업자 수 전망 ]

향후 10년간 빅데이터분석가의 일자리는 증가할 것으로 전망된다.
「2021-2031 중장기인력수급전망」(한국고용정보원, 2021)에 따르면, 빅데이터분석가가 포함된 데이터전문가는 2021년 약 20천 명에서 2031년 약 31천 명으로 향후 10년간 약 11천 명(연평균 4.5 %) 증가할 것으로 전망된다.

빅데이터분석가 등 데이터 인력에 대한 현황은 데이터산업실태조사(한국데이터산업진흥원)에서 확인 가능하다. 동 조사에 따르면 2021년 기준 데이터직무종사자는 122,431명으로 나타나 전년 대비 20.1% 증가하였다. 전 산업에 종사하는 데이터직무종사자는 2016년 102,375명에서 2021년 180,873명으로 지속적으로 증가하고 있다.

직무별로 보면 데이터분석가는 16,396명으로 향후 5년(2021-2026)간 2,821명이 필요할 것으로 전망되었다. 유사한 직무를 수행하는 데이터과학자는 3,977명으로 향후 5년(2021-2026)간 1,989명이 필요할 것으로 조사되었다.

한편, 데이터산업은 지속적으로 성장추세에 있으며 향후에도 성장할 것으로 예측된다. 국내 데이터산업 시장규모는 2020년 20조 24억 원으로 전년 대비 18.7% 성장하였으며, 중분류별로 증가폭이 큰 분야는 데이터 판매·중개 서비스업(41.7%), 데이터 관련 컨설팅 서비스업(31.5%), 데이터 보안 솔루션 개발·공급업(29.5%) 순이었다.

시장조사기관인 IDC에 따르면 국내 빅데이터 및 분석 시장의 매출규모는 지속적으로 늘어날 것 으로 전망되었다.

지능정보사회로의 급격한 전환에 따라 데이터 중요성은 커지고 있다. 지능정보사회에서는 신규 제품과 서비스 생성, 공정의 최적화 및 자동화, 마케팅 개선, 새로운 조직 관리 방식 혹은 의사결정 방식의 개선, 연구개발 개선 등 거의 모든 비즈니스 영역에 걸쳐 데이터 분석이 중요해 질 것이다.

이처럼 데이터 분석의 중요성이 커지는 배경에는 기존 PC 기반의 온라인 서비스로 제공되던 데이터베이스 서비스가 모바일 환경으로 전환되고, 사회미디어(Social Media)가 개인의 소통 도구에서 그치지 않고 기업의 혁신적인 마케팅, CRM도구로 진화하면서 모바일 기반의 비즈니스가 확산되고 있기 때문이다. 스마트폰을 비롯한 모바일기기의 폭발적인 증가는 데이터사용의 폭증으로 이어지고 이는 자연스럽게 고객만족을 추구하는 기업들의 실시간 대용량 데이터 분석에 대한 수요로 이어졌다.

이러한 빅데이터 환경의 도래로 전 산업에서 빅데이터를 활용한 데이터베이스 분석 기법이 발전하고 있으며, 빅데이터의 실제적인 활용은 향후 관련 산업의 안정적인 수요로 작용할 것으로 전망된다. 특히 데이터베이스 관련 기술은 최근 관심이 집중되고 있는 딥러닝, 패턴인식과 같은 인공지능기술과 데이터 분석 및 데이터과학의 기초가 된다.

정부에서도 데이터 산업 발전 기반을 조성하고 데이터 경제활성화를 추진하고 있으며 관련하여 데이터 기본법(데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 법)을 제정(2021.1012)하여 데이터산업을 육성하고자 한다. 동 법에는 국가 전체의 데이터 지휘 본부 확립, 데이터 거래분석제공 사업자 등 데이터 전문기업 체계적 육성, 데이터 경제 시대 촉진자로서 데이터 거래사 양성 등을 제시하고 있다.

이에 앞서 2020년에는 ‘데이터 3법’으로 불리는 ‘개인정보보호법’, ‘신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률’, ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률’ 등의 개정안을 통과하는 등 4차 산업혁명 시대에 맞춰 개인과 기업이 데이터를 활용할 수 있도록 폭을 한층 넓게 만들었다. 이에 따라 기존에 하지 못했던 데이터 활용사업(마이데이터9) 사업)들을 추진할 수 있게 되었다. 예컨대 마이데이터 사업자는 개인의 정보를 공통플랫폼에 제공하고 이 플랫폼을 통해 개인의 금융정보 빅데이터를 추출하고 이를 활용하여 개인의 신용과 소비 트렌드 등을 분석하여 재태크 상품 등을 추천할 수 있다.

종합하면 향후 데이터의 중요성이 커지면서 기업, 기관들은 데이터를 경영에 적극적으로 활용할 것으로 보이며 이를 위해서는 데이터를 분석하는 전문인력이 필수적인바, 이에 빅데이터분석가의 일자리는 향후 10년간 증가할 것으로 전망된다.

*에듀진 기사 URL : http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=44298
기사 이동 시 본 기사 URL을 반드시 기재해 주시기 바랍니다.