매출 올리는 데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트의 차이는 데이터의 의미를 읽고 해석할 줄 아는 능력에 있다 이제 세상은 빅데이터와 AI 기술의 싸움이다. 이것을 명확하게 알고 다루는 기업과 그렇지 않은 기업은 점점 그 역량과 결과 면에서 뚜렷한 차이를 보일 것이다. 비즈니스 시장은 이미 소위 ‘데이터를 좀 다룬다’는 사람들을 크게 주목하고 있으며, 특히 빅데이터를 활용하는 ‘데이터 사이언티스트’에 대한 관심을 점점 높이고 있다. 그러나 데이터를 다룰 수 있는 기술력과 데이터에서 의미를 뽑아내고 그 의미를 해석하는 일은 전혀 차원이 다른 능력이다. 통찰력과 역량 있는 데이터 사이언티스트를 가르는 기준이 바로 여기에서 결정된다. 《매출 올리는 데이터 사이언티스트》는 현업에서 일하고 있는 저자의 실제 사례와 자료 조사를 통해 기업이 진정으로 원하는 데이터 사이언티스트에 대해 전반적으로 다룬다. 또한 기업이 데이터 사이언티스트와 협력하기 위해 기본적으로 알아야 할 AI에 대한 지식과 활용법, 비즈니스를 성공적으로 이끄는 유능한 데이터 사이언티스트의 핵심 역량도 담고 있다. 비즈니스 현장에서 인정받는 전문가가 되고 싶다면, 넘쳐나는 데이터 속에서 고객의 핵심 니즈를 캐내는 유능한 직원이 필요하다면 이 책을 놓지 않길 바란다. 데이터는 뉴 오일(New Oil)이다! 매출 10배 올리는 데이터 사이언티스트의 비밀 빅데이터가 중요하다는 사실은 이미 많은 이들이 알고 있다. 그러나 빅데이터를 어떻게 다뤄야 하는지는 여전히 잘 모르는 사람들이 많다. 넘쳐나는 정보 속에서 금과 같은 데이터를 어떻게 발굴하느냐에 따라 기업이 앞으로 어떤 시장에 뛰어들 것인지까지도 판단될 수 있다. 이에 따라 데이터 애널리스트, 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어 등 데이터를 다루는 직업군이 각광을 받고 있으며, 기업에서도 관련 업무자를 계속해서 영입하고 있다. 그런데 과연 데이터만 잘 다루면 되는 것일까? 그저 나온 데이터만 분석하는 것에 그치고 소비자가 원하는 ‘니즈’를 찾아내지 못하는 데이터 전문가라면, 기업이 원하는 매출 증대를 끌어내지 못하는 사람으로 전락할 수 있다. 유능한 데이터 전문가는 데이터를 비즈니스에 활용할 줄 아는 사람이다. 《매출 올리는 데이터 사이언티스트》는 그런 데이터 전문가를 영입하고 싶은 기업, 그런 데이터 전문가를 꿈꾸는 사람들을 위해 쓰였다. 1장에선 기업이 무턱대고 AI를 도입해 빅데이터 분석부터 하는 일이 없도록 AI에 대한 기본 지식을 다뤘다. 머신러닝, 딥러닝, 지도·비지도 학습 등 미리 알고 있으면 비즈니스 시장에서 데이터를 효율적으로 다루는 데 도움이 될 내용도 담았다. 2장에선 데이터 사이언티스트에 대해 다루었다. 기업이 가지고 있는 데이터 전문가들에 대한 막연한 환상 대신, 정확히 이들이 어떤 일을 하고 있는지에 대해 설명한다. 이 장을 읽고 나면 어떤 관점에서 이들과 협력해야 하는지 알 수 있다. 3장에서는 본격적으로 매출을 올릴 수 있는 데이터 사이언티스트만의 무기가 무엇인지 다루었다. 효과와 효율에 대해 구분해서 추구할 것, 파괴적 기술의 특성을 파악할 것, 의견과 데이터를 구분할 것 등 다른 데이터 사이언티스트와는 차별화된 관점을 소개한다. 이 장은 관련 업계 종사자들 누구에게나 도움이 될 만한 내용이다. 4장에는 3장에서 언급한 내용을 토대로 AI와 데이터를 활용했을 때 비즈니스 시장에서 성공한 사례를 담았다. ‘스타벅스 드라이브스루’, ‘넷플릭스 추천 시스템’ 등 실제 일상에서 직접 경험한 사례들을 다뤄 AI, 데이터와 비즈니스의 상관관계를 쉽게 이해할 수 있다. 5장은 저자의 일화를 통해 데이터 사이언티스트가 지녀야 할 역량에 대해 다루었다. 데이터 전문가 직종에 대해 관심이 있다면 이 장이 도움이 될 것이다. 앞으로 데이터의 가치는 점점 더 높아질 것이다. 이 책과 함께 넘쳐나는 데이터 속에서 비즈니스를 꿰뚫고 문제를 해결할 만한 가치인 ‘뉴 오일’을 발견하길 바란다.