*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 요즘 데이터 관련 기사에서 '데이터 라벨러'라는 단어를 어렵지 않게 볼 수 있습니다. 자율주행차, 안면 인식, 챗GPT 같은 각종 인공지능 서비스가 급부상하면서 이 직업도 빠른 속도로 친숙해졌습니다. 하지만 갑자기 떠올랐다보니 정작 직업 자체에 대해서는 피상적으로 알려진 감이 있지 않나 싶습니다. 먼저 '데이터 라벨링'이 무엇인지 살펴보겠습니다. '데이터 라벨링'이란 작업은 일종의 문서 분류나 자료의 수를 세는 것과 유사한 맥락입니다. 즉, 갑자기 새롭게 만들어진 일은 아닙니다. 다만 '사람이 필요한 이유'가 달라졌습니다. 예전에는 많은 자료를 집계하고 정리하기 위해 필요했다면, 이제는 기계가 데이터를 학습하기 위해 필요해졌다고 정리할 수 있습니다. 인공지능은 기계학습(머신러닝) 알고리즘으로 만듭니다. 말 그대로 '기계'가 '데이터'를 '대량으로 학습'하는 알고리즘입니다. (참조 - AI, 머신러닝 그리고 딥러닝의 변천사) 그런데 기계가 동시다발적으로 학습하는 엄청난 분량의 데이터를 사람이 하나하나 관리하긴 힘듭니다.

요즘 어느 업계를 보더라도경영 의사 결정, 마케팅, 서비스 개발 등‘데이터 분석’이 중요하다고 말을 합니다. 요즘 데이터 분석가 전문과정을가르치는 학원들도 하나, 둘 늘고 있죠. 그런데 정말 ‘데이터 분석’이기업의 성과를 올리는데 도움이 될까요? 과연 어떤 사람이 이 일을 하고 있을까? 그리고 성장하는 기업인 스타트업에는어떤 인재가 과연 필요할까 등여러 궁금증을 풀기 위해 찾아온 이곳은... 기업 정보 플랫폼 잡플래닛의 한 회의실! 2014년 잡플래닛 초창기 멤버로 합류해BI팀을 이끌고 있는 정다솔 매니저님과인터뷰 시간을 가졌습니다. 여기서 BI는 Business Intelligence의 약자로기업이 보유한 데이터를 정리하고 분석해기업 의사결정에 활용하는 활동을 뜻합니다. 이번 인터뷰를 통해 데이터 분석 실무에대한 여러 이야기도 들을 수 있었지만 역시 좋은 스타트업은 성실한 인재가자신의 커리어를 발전시킬 수 있는우수한 성장판이 된다는 생각이 들었는데요. 정 매니저도 처음에는 ‘엑셀’로한 땀 한 땀 데이터를 모으다 회사의 구성원들의 도움과스스로의 노력으로 이제는 아래와 같은 툴을 이용해 기업 경영 관련 데이터를 수집 분석하는 한 명의 훌륭한 데이터 전문가로 성장했다고 하더군요. Google Analytics- 방문자 등 일반적인 웹 로그 분석