안녕하세요! '분데데분' 입니다!

지난 주 HR Analytics에 대한 정보를 다루었습니다. 이번에 다루어 볼 소재는 'Citizen Data Scientist' 입니다.

오늘도 핵심만 빠르게~!

[Citizen Data Scientist]

Citizen Data Scientist는 어떤 사람인가요?

Gartner 사의 Carrer interview에 의하면 '예측 또는 처방 분석을 활용하되 주요 직무는 통계 및 분석 분야가 아닌 모델을 생성하거나 생성하는 사람'으로 정의하고 있습니다.

Citizen Data Scientist는 왜 나오게 된 걸까요?

점점 더 많은 비즈니스 리더가 데이터 및 분석에 대한 수요와 현재 시장에서 숙련된 데이터 사이언티스트의 제한된 공급 사이의 격차를 메우기 위해 시티즌 데이터 사이언티스트로 눈을 돌리게 되었습니다.

Data Scientist과 비교해보면 어떤가요?

Citizen Data Scientist는 긴급한 비즈니스 요구 사항을 충족하고 데이터를 실행할 수 있는 부족한 모델링 및 분석 기술을 제공할 수 있는 조직의 가장 좋은 기회입니다. 오늘날의 기업 및 단체는 데이터 사이언티스트와 시티즌 데이터 사이언티스트를 모두 포함하는 데이터사이언스팀을 고용합니다. 그러나 시티즌 데이터 사이언티스트의 목표는 데이터 사이언티스트를 대체하는 것이 아니라 이를 보완하고 데이터와 비즈니스를 이해하는 데 있어 기술 격차를 메우는 것입니다.데이터 과학 분야로 생각하고 있되, 학위를 취득하는 데 드는 시간과 비용이 부담이 된다면  Citizen Data Scientist 역할이 적합할 것 같습니다.

Citizen Data Scientist는 어떤 역량이 필요한가요?

[출처 : https://blogs.gartner.com/carlie-idoine/2018/05/13/citizen-data-scientists-and-why-they-matter]

첫째, 강력한 비즈니스 통찰력

말 그대로 비즈니스에 대한 통찰력을 갖는 것입니다. 통찰력이 부족하면 데이터 사이언티스트팀이 해결해야 하는 문제와 잠재적인 문제를 식별하지 못할 수 있습니다. 새로운 비즈니스 기회를 찾기 위해 일하는 조직에게 많은 도움이 되겠죠?

둘째, 의사 소통 기술

다음은 커뮤니케이션입니다. 데이터 과학자는 데이터를 추출, 이해 및 분석하는 방법을 명확하게 이해하려 합니다. 이로부터 자신의 프로젝트 성공적으로 수행하죠, 그러나 조직이 해당 프로젝트로부터 혜택을 받으려면 전문적 배경을 가지고 있지 않은 팀원들을 포함해 도출된 결과를 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다.

셋째, 뛰어난 데이터 직관

Citizen Data Scientist에게 아마도 가장 중요한 기술 중 하나로써, 자신만의 데이터 통찰력으로 큰 데이터셋에서도 적용할 수 있어야 합니다. 경험과 지식이 쌓이고 나면 자신의 직관으로 통찰력 있는 정보를 발견할 수 있습니다. 직관과 통찰력은 쉽게 얻어지는 것이 아니기에 수많은 경험과 노력이 필요할 것 같습니다.

이외에도 프로그래밍, 적합 모델 생성 능력 등이 있습니다.

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현재 국내에서는 Data Scientist 채용이 대부분 인 것 같습니다. Citizen Data Scientist가 새롭게 정의된 것이기도 하고, Business에서 풍부한 통계 및 수학지식을 가진 Data Scientist를 우선적으로 고려하고 있는 건 아닌가 싶습니다. 그러나 점점 Data Scientist의 필요성이 강조되고 있으며 이를 보완해 줄,

'Citizen Data Scientist'가 필요할 것입니다.

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'본 포스팅은 데이콘 서포터즈 “데이크루" 1기 활동의 일환입니다'

reference

https://www.samsungsds.com/kr/insights/cds.html

https://blogs.gartner.com/carlie-idoine/2018/05/13/citizen-data-scientists-and-why-they-matter/