4INTERVIEW

Q) 빅데이터분석가로서 현재 어떤 일을 하고 계신가요?
A) 숭실대학교에서 겸임교수로 빅데이터 과정을 담당하고 있고, 한국예탁결제원에서 증권결제 시스템을 담당하고 있습니다. 한국예탁결제원에서는 증권결제 시스템 설계 업무를 맡고 있습니다. 또 증권결제 시스템으로부터 의미 있는 패턴을 발견해내서 그게 향후에 어떤 리스크를 발생시키는지를 분석하는 일도 하고 있고요. 많은 데이터 사이에 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견해서, 미래에 실행 가능한 정보를 추출하고 의사 결정에 이용하는 걸 ‘데이터마이닝’이라고 부르는데요. 석사 때 이런 데이터마이닝을 전공하고 데이터 분석 작업을 했었습니다. 그때부터 치면 데이터 분석을 접한 기간만 12년 정도 됩니다.

Q) 빅데이터라는 단어는 많이 생소한데요. 언제 이 분야가 등장했나요?
A) 빅데이터는 2011년부터 나온 말입니다. 작년부터 사람들에게 인식되기 시작해서 올해 들어 정부의 관심을 많이 받아 부각이 되고 있습니다. 과거와 비교할 때 데이터 자체가 거대해지면서 기존 데이터를 다루는 방식과는 다른 프로세스(처리절차)가 필요해졌습니다. 빅데이터는 그런 배경에서 나왔습니다. 한 마디로 대용량의 데이터를 처리하기 위한 기술과, 프로세스, 방법론과 사람, 이 모든 것을 포함한 개념입니다.

Q) 빅데이터를 관리하는 수요층은 누구인가요?
A) 크게 두 곳입니다. 첫 번째는 정부기관입니다. 정부 예산 중 빅데이터 사업으로 할당된 예산이 올해부터 점점 늘어나고 있고 앞으로도 늘어날 전망입니다. 두 번째 수요층은 대기업입니다.
빅데이터를 잘 활용해 기업 가치를 창출하고 마케팅에 이용하는 것이죠. 대기업 위주의 프로젝트가 많이 추진되고 있지만 아직 우리나라는 초기단계입니다. 글로벌 기업인 구글, 야후, 페이스북 같은 경우, 빅데이터 활용 사례가 굉장히 많이 나오고 있습니다. 인터넷 기업일수록 빅데이터 분석이 필수적이지만 우리나라는 아직 그 정도까지는 아닙니다. 올해부터 시범사업으로 조금씩 진행되고 있습니다.

Q) 어떤 과정을 거쳐서 이 일을 하게 되셨나요?
A) 대학에서 컴퓨터 공학을 전공했습니다. 석사 때도 컴퓨터 공학을 전공했는데 인공지능 중에서도 데이터마이닝을 세부 전공했습니다. 졸업 후 데이터 분석 소프트웨어를 만들어 컨설팅하는 창업을 했었는데, 결국 잘 안됐습니다. 그 후 회사에 입사해서 계속 데이터 분석 활동을 하면서 정보처리기술사 시험에 합격했습니다. 3년 정도 공부를 더 해서 운이 좋게도 정보관리기술사, 컴퓨터시스템 응용기술사, 이렇게 2개의 기술사 자격증을 더 땄고요. 데이터 분석을 했던 원천지식과 경험에 공식적인 기술사 자격증이 더해져 역량이 강화됐고, 본격적으로 빅데이터분석가로 활동을 시작했습니다.

Q) 빅데이터분석가를 육성하는 교육과정 등이 별도로 있나요?
A) 육성과정은 크게 두 가지로 나눠집니다. 대학을 통해서 배출되는 방법이 있고, 기존에 IT업계에 종사하면서 데이터베이스를 다뤘다거나 데이터마이닝을 해본 사람들, 통계학을 전공했던 사람들이 빅데이터분석가로 교육을 받은 후 활동하는 경우가 있습니다. 현재 충남대에는 빅데이터전문 대학원 과정(석사 과정)이 마련돼 있습니다. 또 일반 대학교에서도 빅데이터에서 포함되는 기술들, 예를 들어 데이터마이닝 같은 세부 과목들을 가르치는 학과가 개설돼 있습니다. 기존 학과 중에서는 컴퓨터공학과, 통계학과가 빅데이터 분석 쪽으로 적합한 학과입니다.

Q) 이 직업만의 매력은 뭔가요?
A) 기존에 알지 못했던 것을 제일 먼저 발견한다는 점에서 매력이 있습니다.
‘유레카!’를 외칠 때의 희열이 있다고 해야 할까요. 예를 들면, 금융 도메인에 빅데이터 분석을 적용하면 특정 기업의 주가에 대해 미리 예측할 수 있습니다. 이 예측이 맞아 떨어졌을 때 희열이 느껴집니다.

Q) 힘든 점도 있고, 보람을 느끼는 순간도 있을 것 같습니다.
A) 강의, 프로젝트 실행, 리서치 업무 등이 한 번에 몰릴 때 힘듭니다. 데이터 분석 후 내가 원치않는 결과가 나왔을 때 조언을 해줄 사람이 없다는 점도 힘들고요. 분석 작업 결과에 대한 두려움도 있습니다. 예를 들어, 주식에 대한 정답을 예측했는데 그 결과가 실제 결과와 다를 때도 있습니다. 특히 우리나라처럼 결과를 중시하는 사회에서는 예측과 다른 결과가 나왔을 때 부담감이 큽니다. 가장 보람 있을 때는 역시 예측했던 결과와 실제 결과가 딱 맞아 떨어졌을 때가 아닐까 싶습니다.

Q) 일을 하면서 기억에 남는 에피소드가 있다면 소개해주세요.
A) 재미로 로또 복권의 여섯 자리 숫자의 데이터 패턴을 분석해 봤습니다. 그 여섯 자리 숫자에 연관성이 없어서 그 결과가 ‘맞다’, ‘틀리다’ 증명하기 어렵지만 기술적으로는 접근이 가능하거든요.

Q) 앞으로 이 직업의 전망은 어떨까요?
A) 지금은 수요에 비해서 공급이 부족한 상황입니다. 빅데이터분석가가 많지 않고, 빅데이터분석가를 배출하는 시스템이 형성되는 단계이기 때문에 지금부터 차근차근 준비하면 이 분야에서 선구자로 활동할 수 있는 좋은 기회가 올 겁니다. 미국의 경우, 2018년까지 50만 명의 빅데이터분석가가 필요하지만, 기존의 산업계에서 유입되는 인력을 포함하더라도 약 40~50%가 부족할 거라고 예상하고 있습니다. 미래창조과학부는 2017년까지 빅데이터전문가 2,000명 양성을 목표로 잡았습니다. 이런 움직임을 봤을 때, 앞으로 이 직업의 전망이 밝지 않을까 싶습니다.

Q) 이 직업을 선택하려는 후배들에게 한 말씀 해주신다면?
A) 제가 데이터마이닝을 전공할 때 사람들은 별로 이 기술에 대해 관심이 없었습니다. 시장에 대한 수요도 많지 않았지만 저는 궁극적으로 데이터는 많이 쌓일 것이고, 그걸 분석하는 일이 분명히 필요할 것이라고 생각했었습니다. 이처럼 단기간의 유행을 따라가기 보다는 장기적으로 그 직업이 미래에 얼마나 발전할 것인지 등을 고려하고, 내 성향에 적합한지 등도 생각하여 두 가지가 교집합이 됐을 때 해당 직업을 선택하면 좋겠습니다.