빅 데이터 전문가, 제대로 채용하려면 ‘이것’을 꼭 확인하셔야 합니다!

개발 테크

2023. 11. 18

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데이터-분석가-채용-공고

지금은 그야말로 데이터의 시대! 우리가 흔히 말하는 알고리즘도 모두 빅데이터를 기반으로 이뤄지는데요. 내가 무엇을 검색하고, 무엇을 보고, 말하는지 모든 기록들이 데이터로 보관되고 분석돼서 여러 분야의 비즈니스모델로 활용되는 시대입니다. 다르게 말하면 빅데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라서 기업의 실적이 달라지는 시대가 되었다는 이야기겠죠?

요즘 가장 핫한 숏폼 컨텐츠조차 내가 평소에 관심 있게 보았던 컨텐츠들을 중심으로 비슷한 카테고리의 영상들이 알고리즘으로 지속적으로 추천됩니다. 인터넷 광고나 모바일 광고도 마찬가지입니다. 이제는 무작위로 광고에 노출되는 것이 아니라 데이터를 활용해서 사람들의 니즈를 효율적으로 공략하는 바야흐로 ‘빅데이터 시대’가 열린 것이죠.

이제는 데이터를 얼마나 효율적으로 다루느냐에 따라서 서비스의 효과도 달라지게 되었는데요. 그래서 일 잘하는 빅데이터 전문가를 원하는 기업들도 많아지고 있다는 사실! 그렇다면 데이터를 활용한 탁월한 전략 구축으로 새로운 가치를 만들어내는 ‘빅데이터 전문가’는 어떤 일을 하는 사람일까요?

24년간 데이터를 활용해 대한민국 No.1 IT 프리랜서 매칭 플랫폼으로 자리 잡고 있는 이랜서에서 빅데이터 전문가가 하는 일과 더불어, 제대로 된 전문가를 뽑는 방법까지 알려드리겠습니다!

빅데이터 전문가란?

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빅데이터 전문가는 수집한 빅데이터를 기반으로 사람들의 행동 패턴과 시장의 경제 상황을 미리 예측하는 역할을 하는 전문가로, 데이터 속에 함축돼 있는 트렌드와 현재 주목받고 있는 인사이트를 도출하고 이것에서부터 새로운 가치를 창출하기 위해 끊임없이 빅데이터를 관리하고 분석하는 사람입니다.

기업에서는 새로운 프로젝트를 실행할 때에도 빅데이터를 기반으로 해당 아이디어가 시장에서의 효용가치가 있는지를 분석하여 의사 결정을 하고, 마케팅 전략을 세울 때에도 소비자들에게 지금 핫한 키워드가 무엇인지를 빅데이터를 통해 도출합니다.

이 밖에도 분석 목표에 따라서 다양한 가치를 창출할 수 있으며 모든 분야에서 빅데이터는 적재적소의 역할을 하고 있는데요. 그래서 미래가 더욱 주목되는 직업이고, 이제는 기업 경영에 반드시 필요한 인재이기에 모든 IT기업이 제대로 된 빅데이터 전문가를 채용하는데에 열을 올리고 있습니다.

기업에서 빅데이터 전문가를 주목하는 이유

빅-데이터-분석

회사에서 아이디어 회의를 할 때 혹은 신제품 출시를 앞두고 있을 때 처음부터 딱 하나의 아이디어만 생성될까요? 아니면 하나의 프로젝트만 제안이 될까요? 아닙니다. 정말 수많은 아이디어가, 프로젝트 기획이, 그리고 의견이 날아드는데요.

거기에서 어떤 것으로 선택하고 결정하느냐가 결국 기업의 가치와 미래를 결정합니다. 그리고 이럴 때 가장 최선의 선택을 하도록 만들어주는 것이 바로 ‘빅데이터’입니다. 데이터를 기반으로, 소비자들의 원하고 시장이 원하는 확률이 가장 높은 아이디어를 선택할 수 있기 때문인데요.

이를 제대로 활용하기 위해 기업들은 ‘빅데이터 전문가 채용’에 더욱더 주목하고 있습니다. 기업들은 빅데이터 분석을 통해 효율적인 의사 결정을 내리며 성공률 높은 프로젝트 진행과 동시에 실패 확률을 낮춰 시장 변화에 민첩하게 대응하고 경쟁사 대비 우위를 점할 수 있습니다.

또한 성과 분석 과정에서도 데이터 분석을 활용해 정밀한 서비스를 구축할 수 있어 ‘빅데이터 전문가’의 수요는 나날이 높아지고 있는데요. 제대로 된 빅데이터 전문가를 채용하기 위해 빅데이터 전문가는 기업에서 어떤 업무를 하는지 함께 알아보겠습니다.

빅데이터 전문가의 직무

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빅데이터 전문가라고 해서 데이터와 관련된 모든 일을 통틀어서 수행하는 것이 아닙니다. 다양한 방면에서 워낙 많은 데이터를 활용하다 보니 각자의 역할을 분리되고 있는데요. 또한 기업이 속한 성격이나 업무 구분에 따라서 조금씩 명칭이 달라지기도 합니다.

하지만 보편적으로는 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가 이렇게 3가지로 직무가 나뉘어 있는데요. 각각 어떤 역할을 수행하고 있는지 설명해 드리겠습니다.

1) 데이터 사이언티스트

데이터 과학자라고도 불리는 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하고 예측 모델링을 만들어 의사 결정을 돕는 직무를 수행하는데요. 여러 데이터를 분석하고 예측하는 만큼 한 다양한 분야의 전문성을 갖고 있는 경우가 많습니다.

그러한 전문성과 과거의 데이터를 기반으로 앞으로의 추세를 파악하고, 성공 사례들은 무엇 때문에 성공하게 되었는지에 대한 이유를 분석하는데 집중하는데요. 지금까지 명확하게 밝혀지지 않았던 성공 사유를 파악하여 앞으로의 전략을 수립하는데에 활용해 성공률을 높여나가는 것이 바로 ‘데이터 사이언티스트’입니다.

또한, 과학자들은 당연히 공식을 만들어야겠죠? 데이터 사이언티스트는 분석만 하는 것이 아니라 데이터간의 관계나 규칙등을 찾아내서 모형화시키고 이런 기법들을 어떻게 서비스에 도입시킬지 고민하는데요.

앞서 설명드렸던 SNS플랫폼들의 맞춤 광고 추천이나 알고리즘으로 뜨는 영상들, 이런것들을 어떤 공식과 패턴으로 머신 러닝에 적용할 수 있을지 고민하는 것이 바로 데이터 사이언티스트의 진짜 역할입니다.

2) 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 쉽게 말하면 데이터가 잘 활용될 수 있도록 관리하는 직무입니다. 흔히 데이터 파이프라인을 구축하는 과정의 중심이라고도 하는데요.

기업 내부는 물론 외부의 데이터도 모조리 수집하여서 불완전하거나 부정확한 데이터는 제거하고 필요한 데이터만을 추출하여서 적재하여 하나의 파이프라인을 구축하는 것이 데이터 엔지니어입니다.

이처럼 데이터 엔지니어는 누구보다도 많은 양의 데이터를 효과적으로 처리하여서 다른 데이터 사이언티스트나 데이터 분석가가 활용하기 편한 환경을 구축해 주는 기반을 다져주는데요.

데이터 엔지니어가 데이터 수집과 관리를 제대로 해야 데이터 분석가와 사이언티스트가 의미있는 결과를 만들어낼 수 있기에, 모든 직무와 끊임없이 소통하고 중심을 잡아주는 역량을 가진 사람이어야 합니다.

3) 데이터 분석가 (데이터 애널리스트)

데이터 분석가는 말 그대로 데이터를 직관적으로 분석하는 전문가입니다. 파이썬이나 SQL을 활용하여서 필요한 데이터를 추출하고 다양한 각도로 분석하며 이러한 결과를 바탕으로 인사이트를 도출하여서 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 브리지 역할을 수행합니다.

그리고 수많은 데이터를 분석하고 가공하면서 유의미한 결과를 도출해야 하기 때문에 데이터 분석 툴과 통계기법에 대한 이해도가 높아야 하며, 구성원들이 필요한 데이터를 도출하고 전달하기 위해 커뮤니케이션 능력과 리포팅 능력이 요구됩니다.

또한, 분석한 데이터를 바탕으로 제품을 개발할 때나 서비스를 진행할 때에는 어떤 전략을 구축해야 하는지에 대해서 의사결정에 참여하기도 하고, 프로젝트 구성원들이 분석한 자료를 쉽게 이해할 수 있도록 시각화한 리포트를 제공하기도 하는데요.

분석한 데이터를 바탕으로 제품을 개발하며, 서비스를 진행할 때 어떤 전략을 구축해야 하는지에 대해 의사결정에 참여하기도 하고, 프로젝트 구성원들이 분석한 자료를 쉽게 이해할 수 있도록 시각화 한 리포트를 제공하기도 합니다.

이렇게 빅데이터 전문가도 그 안에서 각자의 역할이 다양하게 나눠지고 있는데요. 역할이 다양한 만큼 사용하는 툴도 다양합니다. 그렇다면 빅데이터 전문가들은 어떤 툴을 주로 사용할까요? 함께 알아보겠습니다.

빅데이터 전문가가 사용하는 툴

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1. R 언어

빅데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어로 가장 많이 활용되는 것이 2가지가 있는데, 바로 ‘R’과 ‘파이썬’입니다. 그중에서도 R은 통계 분석과 그래픽을 위한 언어이자 환경이라는 공식 사이트의 문구처럼 대표적인 오픈소스 통계 패키지로 통용되고 있는데요. 공식 사이트에서 자신 있게 말한 내용답게 R은 통계 분석에 있어서는 단연 최고의 프로그램이라 칭송받습니다.

통계학자가 만든 언어답게 기초적인 통계 분석 알고리즘에서부터 시작하여서 복잡한 알고리즘까지도 R에서는 단 몇 줄의 코드만으로도 구현이 가능합니다.

하지만 그만큼 난이도가 높고 속도가 느려 사용하는데에 어려움이 있는 것도 사실인데요. 그럼에도 불구하고 무료로 제공되는 ‘오픈소스’인 만큼 활용도가 높고, 커뮤니티가 활성화되어 있어서 빅데이터 전문가들이 많이 활용하는 언어 중 하나입니다.

물론 오픈소스더라도 R 프로그램을 활용해서 상용 제품을 만들어낼 때에는 라이선스 비용을 지불해야 하지만, 그러한 목적이 아니라면 학생이나 개인이 자유자재로 활용 가능하고 개발자들끼리 자유롭게 서로의 소스를 공유할 수 있는데요.

게다가 R은 그래프 기능이 뛰어나서 머리로 생각해낼 수 있는 그래프라면 문제없이 깔끔하게 시각화가 가능합니다. 단순 코딩만으로도 표나 차트 그리고 지도와 그래픽에 이르기까지 모든 종류의 그래프를 지원하고 있다는 장점까지 가지고 있어 많이 활용되어지고 있습니다.

2. Python(파이썬)

R과 함께 대표적인 툴로 언급되는 ‘파이썬’은 마찬가지로 오픈소스이기에 모든 서비스를 무료로 이용해 볼 수 있는데요. 또한 간단하고 직관적인 인터페이스로 누구나 쉽게 사용할 수 있는 환경을 제공한다는 점에서 진입장벽이 매우 낮은 편입니다. 항상 R과 비교되는 경우가 많지만 파이썬은 R과는 명확히 다른 장점을 제공하는데요.

R이 통계 측면에서 우수하다면 파이썬은 통계분석 이외의 모든 분야에서 상대적인 우수성을 자랑합니다. 특히 가장 큰 특징은 바로 최신 머신러닝과 딥러닝의 알고리즘을 높은 수준으로 제공한다는 것인데요. AI 알고리즘 측면에서 매우 시간을 단축할 수 있으며 활용할 수 있는 라이브러리 종류가 많아 활용도 또한 높다는 장점이 있습니다.

게다가 파이썬 역시 커뮤니티가 전 세계적으로 활성화되어 있어 문제가 발생했을 때나 새로운 기능을 개발할 때 도움을 쉽게 받을 수 있고, 다른 사용자들과 편리하게 공유할 수 있는데요. 파이썬은 현재 딥러닝과 머신러닝에도 두각을 나타내고 있다 보니 자연스럽게 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 툴로도 주목받고 있습니다.

3. SQL

SQL은 데이터베이스에서 활용되는 표준 언어 툴이라 할 수 있는데요. 위의 언어들이 빅데이터 처리를 위함이었다면, ‘SQL’은 데이터를 확보하고 추출하며 분석할 때 사용하는 언어입니다.

예전에는 데이터를 엑셀이나 수작업으로 분석하였지만 다뤄야 하는 데이터의 수가 많아지면서 데이터 분석을 위한 새로운 툴의 사용이 필요해졌습니다. 이때 도입된 것이 SQL입니다. SQL을 활용할 경우 서버에 저장된 데이터들을 효율적으로 정리하고 추출할 수 있어 기업들은 필요한 데이터를 편리하게 수집하여 효율적으로 데이터를 분석할 수 있습니다.

저장된 데이터들을 효율적으로 추출할 수 있기 때문에 SQL은 기업이 수집한 데이터를 활용해 분석하는 대표 툴로 자리 잡게 되었으며, 현재 많은 기업에서 SQL을 도입하여 소비자의 니즈를 파악하고 개개인에게 맞는 전략을 구축해 고객 유치 및 홍보 전략을 수립하고 있습니다.

4. Tableau

데이터를 모두 분석하고 결과를 만들어냈다면 그다음은 어떻게 해야 할까요? 바로 구성원들이 이해하기 쉽게 시각화하여 표현하는 것이 필요한데요. ‘Tableau(태블로)’는 이럴 때 활용하기 좋은 대표적인 데이터 시각화 툴입니다.

다양한 데이터 시각화 기능을 제공하여 누구보다 신속하게 결과를 만들어낼 수 있는 것은 물론, 시각화 화면끼리 상호작용도 가능하여 세부적인 작업도 가능케 만듭니다. 또한 내장되어 있는 분석 툴을 활용해 기본적인 분석도 실행이 가능하여 의사결정을 하는 데에 좋은 도움이 될 수 있는데요. 주로 조직 내에서 자동 시각화를 통한 모니터링 목적으로 활용되고 있습니다.

이렇게 빅데이터 전문가의 역할에 대해서 세세히 알아보았는데요. 현대에서는 빠르게 변화하는 시장에서 성공 확률을 높이기 위해서는 빅데이터가 중요한 역할을 차지하게 된 만큼 제대로 된 빅데이터 전문가를 채용해야 효율적인 분석 및 전략을 구축할 수 있는데요. 하지만 많은 기업들이 제대로 된 전문가를 채용하지 못해 어려움을 느끼고 있습니다. 그렇다면 빅데이터 전문가를 채용하기 위해서는 어떤 점을 중점적으로 고려해야 하는 걸까요?

빅데이터 전문가 채용 시 확인해야 될 사항

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전문성(Professionalism)

‘전문가’란 타이틀이 붙는 만큼 전문성은 당연히 확인해 보아야 하는데요. 기본적으로 통계 분석과 툴에 대한 이해도가 잡혀 있어야 합니다. SQL은 얼마나 능숙하게 다를 수 있는지, 그리고 실무에 활용되는 파이썬이나 R과 같은 언어에 대한 활용도는 어느 정도 되는지를 반드시 파악해야 하는데요. 또한, 도메인과 비즈니스에 대한 이해도도 체크해 보시는 것이 좋습니다.

결국 데이터를 분석하고 활용하는 이유는 거시적으로 보았을 때 비즈니스를 성공시키기 위함입니다. 큰 그림에 대한 이해도가 없이 주어지는 업무만 열중하는 전문가라면 성장에 제한이 있을 수밖에 없습니다. 그러니 데이터를 분석하는 능력과 더불어 이것을 어떻게 통계 내어서 결과를 도출할 것인지, 그리고 그 과정에서는 어떤 툴을 얼마만큼 활용할 수 있으며, 비즈니스에는 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 전문성을 갖춘 사람이어야겠죠?

인성(character)

빅데이터 전문가는 데이터에 관련된 직무라고 해서 혼자 일하는 것이 아닙니다. 그렇기에 무엇보다 중요한 역량은 바로 ‘커뮤니케이션’인데요. 빅데이터 전문가는 조직 내에서 다양한 직무의 팀원들과 협업을 해야 합니다. 사람들은 아무래도 통계학의 개념이나 빅데이터의 원리 자체에 대한 지식수준은 전문가보다 낮을 수밖에 없는데요.

그래서 모두가 잘 이해할 수 있고 쉽게 받아들일 수 있는 소통 능력을 갖추어야 합니다. 게다가 이에 대한 결과를 누구나 잘 이해할 수 있도록 시각화하여 보고서를 만들어낸다면 더욱 금상첨화겠죠?

더불어 빅데이터 전문가는 문제가 발생했을 때 이에 대해서도 빠르게 파악하여 구조를 잡고 논리적으로 문제를 해결하는 능력을 갖추어야 하는데요. 현실 조직에서는 수많은 변수가 생겨나고 아이디어가 날아들기도 합니다. 그리고 이러한 환경 속에서 문제를 해결하기 위해서 얼마만큼 구조적인 사고를 하여 근본적인 문제의 원인을 찾아, 모두가 원하는 해결책을 제시하는가가 매우 중요한 키포인트가 됩니다.

이처럼 결국 전문성과 인성을 두루 갖춘 빅데이터 전문가가 영입되어야 다른 직군의 직원들과 함께 모두 하나가 되어 조직으로서의 목표를 이뤄낼 수 있다는 점을 기억해 주시기를 바랍니다. 전문성과 협업 능력, 모두 검증된 빅데이터 전문가를 찾고 계시나요? 대한민국 NO.1 프리랜서 매칭 플랫폼 이랜서에 프로젝트를 등록하고 IT 프리랜서를 매칭 받으세요.

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제품이나 서비스를 구매할 때 제품이 도움이 되는 제품인지 아닌지 가장 먼저 보게 되는 객관적인 데이터가 무엇일까요? 바로 ‘사용자 리뷰’겠죠. 구매자들이 남긴 리뷰에는 구매한 제품이 진짜 도움이 되는 제품인지 아닌지 상세페이지와 다른 점은 없는지 직접 경험하며 남긴 것이라 구매자의 반응을 통해 제품의 필요성을 알 수 있는 가장 객관적인 정보인데요.

IT 프리랜서 매칭 능력을 확인할 수 있는 가장 객관적인 정보 또한 이랜서를 사용한 기업들의 프로젝트 재의뢰율을 보면 확인 할 수 있는데요. 이랜서를 사용한 기업들의 프로젝트 재의뢰율은 현재 놀랍게도 98%에 이르고 있습니다.

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이랜서를 사용하는 기업의 문제를 해결하기 위해 이랜서는 고민해왔습니다. 어떻게 하면 기업들이 IT 프로젝트 개발 시 겪는 어려움을 해결해 줄 수 있을까? 23년 동안 고민한 결과 정답은 ‘인성’과 ‘전문성’ 모두 검증된 IT 프리랜서를 매칭해 주는 것임을 깨달았습니다.

"제대로 된 IT 전문가가 없어 프로젝트가 진행이 안됩니다”

한때 개발자 붐이 일어났을 정도로 IT 인재를 찾는 기업들이 많아지고 있습니다. ‘IOE (Internet of Everything)’이란 말이 생길 정도로 이제 IT 기술은 어떤 기업에서나 필요한 기술이 되었는데요. 이에 수많은 기업들이 IT 인재들을 찾지만 제대로 된 전문가를 찾지 못해 어려움을 겪고 있습니다. 이유는 바로 ‘전문성’만 확인했기 때문입니다. IT 전문가의 경력만 보고 채용한 결과, 프로젝트에 제대로 적응하지 못해 프로젝트가 난항을 겪게 된 것인데요.

"IT 전문가, 전문성 뿐만 아니라 인성까지 확인해야”

IT 프로젝트는 다른 어떤 프로젝트보다 협업을 많이 합니다. 다양한 기술이 모여 진행되는 만큼 여러 부서의 사람들이 모여서 프로젝트를 진행하기 때문인데요. 그렇기 때문에 IT 전문가를 채용할 때는 커뮤니케이션 능력, 협업 능력, 문제 해결 방식 등 ‘인성’에 관한 부분을 확인해야 합니다.

채용 대상자의 인성을 확인해야 기업의 문화와 프로젝트 진행 방식에 맞는 성향을 가지고 있는지 확인할 수 있는 건데요. 하지만 인성적인 부분은 한두 번의 면접으로 확인하기에는 어려움이 있습니다.

[약 1.5억 개의 서비스 데이터]

[350만 개의 프리랜서 평가 데이터]

'전문성’ 뿐만 아니라 ‘인성’까지 확인하는

검증된 IT 프리랜서 매칭 서비스

이랜서는 기업들이 IT 전문가를 채용할 때 겪는 어려움을 해결하기 위해 23년 동안 IT 프리랜서들의 데이터를 구축해왔습니다. 24년 동안 수집한 1.5억 개의 서비스 데이터와 350만 개의 프리랜서 평가 데이터를 활용하여 ‘전문성’ 뿐만 아니라 ‘인성’까지 검증해서 프로젝트에 가장 적합한 IT 프리랜서를 매칭하였고, 그 결과 이랜서를 사용한 기업들의 프로젝트 재의뢰율이 98%에 이를 정도로 좋은 평가를 받고 있습니다.

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기업의 어떤 요구에도 적합한 IT 프리랜서를 매칭하기 위해 이랜서는 대한민국에서 가장 많은 IT 프리랜서 회원을 보유하고 있습니다. Java, Java Script, Node js, Next JS, React, Vue 개발자부터 Oracle, MS SQL, My SQL, Maria SQL 등 서버에서 데이터를 다루는 서버 개발자, UX/UI 디자이너, 기획자까지 다양한 분야의 전문성을 가진 약 40만 명의 IT 프리랜서 회원 중 프로젝트에 가장 적합한 IT 프리랜서를 매칭합니다.

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많은 인사 담당자들이 프로젝트 개발을 위한 전문가 채용 시 까다로운 점이 확인해야 될 사항은 많으면서도 빠른 시간 내에 적합한 전문가를 채용해야 하는 것이라고 말합니다.

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“프로젝트 개발이 끝나고도 계속되는

IT 프리랜서 매칭 서비스에

이래서 IT 전문가 채용은 이랜서라 감탄합니다!”

IT 프로젝트는 프로젝트 개발이 끝나고 나서도 유지보수를 위해 많은 점검이 필요합니다. 고객들의 빠른 피드백 반영과 더불어 최고의 컨디션으로 서비스를 제공해야 되기 때문에 유지보수 관리자가 꼭 필요한데요. 이럴 때도 이랜서에서 유지보수에 적합한 IT 프리랜서를 매칭 받을 수 있습니다. 이랜서를 사용한 기업이라면 언제든지 IT 프리랜서 매칭에 대한 서비스를 제공하기 때문이죠.

“전문성과 인성 모두 검증된 IT 프리랜서 매칭 서비스에

고객들이 웃음으로 화답하는 그날까지”

데이터-분석가-포트폴리오

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