빅데이터 구성원의 요구역량

빅데이터 구성원은 다양한 역할과 전문성을 가지고 있어야 하며 다음과 같이 데이터 사이언스 역할과 데이터 사이언티스트(Scientist)의 역량에 대하여 알아보고자 한다.

데이터 사이언스 의미와 역할

• 데이터 사이언스는 정형 또는 비정형을 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상정보 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 한다.
• 데이터 사이언스가 기존의 통계학과 다른 점은 데이터 사이언스는 총체적 접근법을 사용한다는 점이다.
• 데이터 사이언스는 전략적 통찰을 추구하고 비즈니스 핵심이슈에 답을하고, 사업의 성과를 견인해 나갈 수 있다.

---

데이터 사이언스의 구성요소

[ 데이터 사이언스 핵심 구성 요소 ]

1. IT (Data Management)
2. Analytics (분석적 영역)
3. 비즈니스 컨설팅 (도메인 영역)

---

데이터 사이언티스트(Scientist)의 역량

[ 데이터 사이언티스트 요구역량 ]

• 빅데이터 환경에서 일하는 데이터 사이언티스트들은 주고 데이터처리 분석기술과 관련된 하드스킬만 요구되는 것처럼 보인다.  
• 이러한 하드스킬은 데이터 사이언티스트가 갖추어야 하는 능력의 절반에 불과하며, 나머지 절반은 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 협력 등 소프트스킬이다.

역량	설명
Hard Skill	빅데이터에 대한 이론적 지식 : 관련 기법에 대한 이해와 방법론 습득
	분석기술에 대한 숙련 : 최적의 분석설계 및 노하우 축적
Soft Skill	통찰력있는 분석 : 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판
	설득력있는 전달 : 스토리텔링, Visualization
	다분야 간 협력 : Communcation

---

마치며

이러한 요구 역량을 갖춘 빅데이터 구성원은 데이터를 활용하여 문제를 해결하고 의사 결정을 지원할 수 있으며, 비즈니스에 가치를 제공하는 역할을 수행할 수 있다.