데이터 분석가를 양성하기 위해서는?

데이터 분석가는 어떻게 양성해야 할까?

( Winter 2011 )

 

전용준 리비젼컨설팅 대표 | 경영학 박사    xyxonxyxon@empas.com

빅 데이터와 빅 데이터 분석, 말은 무성한데 [관련글: http://cafe.daum.net/revisioncrm/Lcbg/287 ]

여전히 (적어도 국내에서는) 소프트웨어, 하드웨어에 대한 기술적 논의에서 벗어나지 못하는 것 같은 것이 현실.

이미 적어도 십년 이상을 실무에서 데이터 분석 내지는 데이터 마이닝 까지에 대한 작업들이 프로젝트 성으로 또는 일상적인 프로세스로 이루어져 왔고, 상당히 느린 속도라고는 하지만 확대되어 왔것만.

적용분야도 CRM, 품질, 리스크 등 다양하게 확대되어 온 것도 사실이건만. 

혹자는 데이터 분석을 위한 인력이 부족함에 대해 지적하기도 하지만 그에 대한 구체적 해결 대안 제시는 이루어지지 못하고 있다는 생각이 든다.

지난 십년여를 하루 이틀 기간에 걸쳐 데이터 분석의 전반을 강의하는 주입식 교육과정을 진행해 왔지만, 그 과정을 통해 얼마나 많은 양질의 데이터 분석가를 양성할 수 있었던가에 관해서는 스스로 질문을 던지게 된다.

 

데이터 분석은 이론과 경험을 모두 필요로 한다. 대상이 되는 업무에 대한 이해도도 필요로 할 뿐더러 분석 방법 자체에 대해서도 이해가 필요하다. Art and Science라고 하는 이야기가 맞는 것 같다.

 

결국 기본적인 이론과 기술의 사용 방법에 대한 교육이 선행되어야 한다.

데이터 분석의 개념, 데이터 분석의 프로세스에 대한 공부가 필요하다.

분석 대상 업무의 설정, 분석에 사용할 데이터의 준비,

데이터에 대한 실제 분석, 그리고 분석 결과에 대한 해석과 평가

이 네가지 기본 단계에 대한 개념적 이론적 이해가 첫번째가 될 것이다.

이 후에는 분석과정에서 사용할 수 있는 기법들에 대한 이해가 필요하다.

다음으로는 분석을 위해 사용할 수 있는 적어도 몇가지의 서로 다른 소프트웨어 도구에 대한 운용방법을 익혀야 할 것이다.

 

이와 같은 기초를 숙지한 이후에는 사례 중심의 훈련이 반복적으로 이루어져야 할 것이다.

스스로 분석 대상 업무를 설정하고 분석을 마치기 까지의 일련의 과정을 수행해 가면서 단계별 결과에 대한 검토를 받아야 한다. 이 사이클이 수없이 반복되어야 분석의 전체 과정이 몸에 배이게 될 것이다.

 

단, 훈련의 강도와 깊이는 단계적, 주기적으로 심화되어야 할 것이다. 예를 들면 1주일 정도의 기본적인 이론과 기술 사용방법에 대한 교육을 마치고, 1주일 정도의 첫번째 사례해결 트레이닝 (Case Solving Workshop)이 이루어 졌다면 실무에 투입되어 분석 업무를 수행하다가 한 6개월 후에 다시 일주일간의  사례해결 트레이닝 2차 훈련이 이루어져야할 것이다. 경험이 쌓이면서 난이도가 같이 높아져야만 흡수가 가능할 터이니. 다시 1년 후에는 또 한번의 1주일간의 트레이닝이 필요할 듯 하다.

이정도의 교육과 트레이닝, 그리고 실무 수행을 거쳤다면 어느 정도 독자적인 감각을 가지게 될 것이다.

이후에는 연 1~2일 정도의 데이터 분석 사례 세미나 참가를 매년 해주는 보수 교육 정도가 있다면 좋을 듯 하다. (마치 SAS의 연례로 열리는 사용자 세미나 SUGI와 같은)

 

적성에 맞지 않는 사람은 이런 긴 과정을 끝까지 이수하지 못할터이고, 출발한 사람의 일부만이 이 과정을 마치게 될 텐데...

 

결국 데이터 분석가 한 사람을 양성하기 위해서는 수년에 걸친 양성 과정이 준비되어야 한다는 결론이 나온다. 어느 정도 큰 조직에서도 이 정도의 준비된 과정을 마련하기란 쉽지 않을 듯 하다. 마치 비행기 조종사를 양성하는 것과 같은 체계가 필요하기 때문이다.

상당한 인내심과 투자를 요구함에 틀림 없어 보인다. 한 기업이 감당하기에는 큰 부담이다.

 

또 그러한 인내심과 투자가 전제된다고 하더라도, 누군가가 이런 체계를 만들려고 한다고 해도 문제는 누가 이 과정을 준비하고, 지도해나갈 것인가가 또 다른 숙제가 된다. 어쩔 수 없이 기존의 단지 책과 스스로의 경험에 의해서 스스로 방법을 터득했던 선배 분석가가 이 지도를 맡을 수 밖에 없을터인데. 한동안은 그 지도의 과정과 내용이 다소는 부족함도 있을 수 밖에 없을 것이다. 하지만, 시간이 지나면 그런 문제는 줄어들게 될 것이다.  

 

그저 이런 골치아픈 과정을 거쳐서라도 잘 훈련된 데이터 분석가가 많이 양산되고 그들이 실무에서 큰 기여를 해나가는 날이 빨리 오기를 바라는 마음.

 

- 끝 - 2011. 전용준. 리비젼컨설팅/아카데미 (http://cafe.daum.net/revisioncrm )