1. Data Scientist 란?

l 다양한 학문적 배경으로 무분별한 데이터 속에서 새로운 것을 찾아내고(Mining) 비즈니스에 필요한 통찰력(Business Insight)을 제공하는 사람 l 데이터에 숨겨진 가치를 발견하여 수익 창출에 기여하는 데이터 분석 전문가

2. 전세계적인 Trend

l 세계적인 SPA 브랜드 ZARA - 빅데이터를 활용하여 최대 매출 달성을 위한 ‘재고(在庫) 분배 시스템 개발’ - 5년간 연평균 17%에 달하는 매출 증가 l Netflix 는 고객 맞춤형 추천 시스템 개발 - 고객 확보(560만 → 1,000만), 주요한 매출 발생 지점(전체 매출의 약 60%)으로 활용

l 미국 의류업체 치코스 파스(Chico’s FAS) : 빅데이터로 고객 소비패턴을 분석 - 2017년까지 120개의 매장을 축소하기로 결정해 5500만 달러를 절감하고, 새로운 장소에 2015년에만 40개의 매장을 신설해 새로운 매출을 창출

l 인터넷 경매업체인 eBay - 임직원 1만 7,000여 명 중 데이터 사이언티스트를 포함해 약 6,000명이 데이터 관련 업무 l 세계 최대 전자상거래업체인 아마존 - 창업주 제프 베조스는 “우리는 어떤 데이터도 버리지 않는다”며 데이터 중심 조직 문화 l 페이스북, 구글, 그루폰 등 세계적인 정보기술(IT)업체들 역시 데이터 사이언티스트 모시기에 혈안

l 오바마 정부는 ‘빅데이터 R&D 이니셔티브’ 인력 양성 계획을 마련하는 등 체계적으로 인재 확보 l 일본과 싱가포르도 데이터 사이언티스트 양성 계획을 추진

l Data Scientist를 양성하는 美 대학 - (MIT) Data-Science Institute에서 2016년부터 박사과정 모집 - (스탠포드 大, 버지니아 大) 데이터과학자 학위과정 개설

3. ‘Data Scientist’가 왜 필요한가? (전통적인 데이터 분석 전문가와의 차이)

l 다양한 내외부의 고객의 요구사항을 전통적인 방식(설문, FGI, 작업/생산 일보 등)으로 수집하고 분석하는 것의 효율성과 효과성에 대한 재고(再考)로 부터 시작 l 빅데이터 분석의 주요 목적은 기존의 전통적인 BI(Business Intelligence) 프로그램이 시도하지 않았던 웹서버 로그, 인터넷 클릭 정보, 소셜미디어 활동 보고서, 이동전화 통화기록, 또는 센서들이 감지한 정보 등의 새로운 종류의 데이터(Data Sources)나 많은 양의 트랜잭션 데이터(Transaction Data)를 분석할 수 있도록 하여 기업이 경영과 관련하여 더 좋은 의사결정을 하도록 도와주는 것이다.