*이 글은 외부 필자인

권정민님의 기고입니다.

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(출처=게티이미지뱅크)[/caption]

기업들이 '데이터 활용 가능한' 인력을

찾기 시작한 지는 꽤 지났지만, 최근 들어

더욱 본격적으로 움직이는 듯합니다.

채용 공고를 보면 SQL 사용자를 우대한다든지

직무기술서(JD)에 간단한 데이터 분석이 포함되는 등

직군에 상관없이 데이터를 어느 정도 다룰 수 있는

인력을 찾는 기업이 많습니다.

이런 트렌드는 누구든지 스스로

데이터를 활용해서 업무를 할 수 있는 상태인

'데이터 민주화'에 필요한

'시민 데이터 과학자'를 지향하는 형태라고

정리할 수 있겠습니다.

(참조 - 떠다니던 데이터를 제대로 이용하려는 노력, '의사결정 인텔리전스(DI)')

데이터 민주화는 피할 수 없는 흐름입니다.

분야를 막론하고 데이터를 요하는 빈도는 늘었지만,

데이터 전문가는 항상 부족합니다.

데이터를 전문적으로 다루지 않는 직종이더라도

스스로 데이터를 조회하고, 나아가

데이터 분석 도구를 직접 다루기 위해

배워야 하는 상황이 점차 늘었습니다.

'시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist)'가

본격적으로 떠오르기 시작한 배경입니다.

시민 데이터 과학자는

ㅇ 통계나 데이터 과학 전문가는 아니지만

ㅇ 범용 데이터 과학 도구 및 기술을 활용해

ㅇ 비즈니스 문제를 해결하는 사람

을 지칭하기 위해 가트너에서 제시한 용어입니다.

전문 훈련을 받지 않은 사람들이

자발적으로 과학 연구에 참여한다는 뜻인

'시민 과학(Citizen Science)'에서

확장된 형태라고 볼 수 있습니다.

보통 데이터 분석 경험이 어느 정도 있고,

데이터 과학을 활용한 업무 개선에 관심 있는

현업 비즈니스 사용자가 해당하겠네요.

HR, 재무, 마케팅, 디자인 등 다양한 분야에서

보다 적극적으로 데이터를 활용하는 인력을

시민 데이터 과학자라고 생각하시면 될 것 같습니다.

시민 데이터 과학자

확산을 이끈