AI에 꼭 필요한 빅 데이터와 데이터 관련 유망한 직종

최근, IT에 관련된 기업들 중에서 AI를 하지 않은 기업들은 눈을 씻고 찾아봐도 찾기 어려운 시대가 왔다. 나 역시도 회사가 제조업이 주업인 회사이지만, 여기서도 AI를 이용해서 업무 효율화 및 콘텐츠를 발굴해 내려고 열을 올리고 있다.

 

그에 따라서 어떤 데이터를 수집하고, 어떻게 분석해야 할지, 또 어떤 식으로 이용해야 할지 등 여러 가지 의사결정을 하며 데이터 관련 업무를 진행하고 있다.

 

이러한 데이터 관련 업무를 하다보니, 이 분야가 앞으로도 굉장히 유망할 것이라는 생각이 든다. 결국 AI라는 것도 양질의 데이터를 많이 학습한 모델들이 더욱 성능이 좋아지니 말이다.

 

그래서 오늘은 AI와 빅데이터의 관계를 간단하게 알아보고 데이터 관련 유망한 직종을 공유해보고자 한다.

 

인공지능의 뇌가 되는 Big data

 

먼저 빅데이터에 대해서 간단하게 설명해본다.

빅데이터(Big Data) 란?

 

 

빅데이터는 대량의 데이터 세트를 의미하며, 그 규모가 매우 크고 복잡하여 전통적인 데이터 처리 방법으로는 분석하기 어렵다. 또 한 빅데이터는 보통 다음의 "3V" 특성을 가지고 있다고 할 수 있다.

 

1. Volume (규모): 데이터의 양이 방대

2. Velocity (속도): 데이터 생성과 처리 속도가 매우 빠르다.

3. Variety (다양성): 데이터의 형태가 다양하다 (구조화된 데이터, 비구조화된 데이터 등).

 

 

그렇다면, 빅데이터와 AI 관계는 어떤 것이 있을까.

빅데이터와 AI의 관계

 

 

 

먼저, 데이터의 역할이다.

• AI 시스템이 학습하고 성능을 향상하기 위해서는 대량의 데이터가 필요하다. 빅데이터는 AI 알고리즘이 학습할 수 있는 풍부한 데이터를 제공하기 때문이다.

다음으로, 실시간 분석에 쓰인다.

• 빅데이터 기술은 실시간 데이터 스트리밍과 분석을 가능하게 한다. AI 시스템은 이러한 실시간 데이터를 활용하여 즉각적인 의사결정과 예측을 수행할 수 있다.

마지막으로, 새로운 인사이트 도출에 도움을 준다.

• 빅데이터와 AI는 함께 새로운 인사이트를 도출하는 데 강력한 도구 된다. 빅데이터에서 AI 알고리즘을 적용하여 숨겨진 패턴과 트렌드를 발견할 수 있다. 예를 들어, 소비자 행동 분석에서 마케팅 전략을 최적화하는 데 활용될 수 있다.

 

이 처럼, 현대 기술 발전의 중요한 두 축으로, 서로 밀접하게 연관이 되어있다고 할 수 있다.

 

글을 읽다 보면 느끼겠지만, AI는 데이터를 받고 나서 무언가를 한다. 사과나무를 보면 결국엔 뿌리가 자라나서 나무가 되고 결국 열매까지 맺는데, 여기서 데이터가 바로 뿌리가 되는 것이다.

 

 

그럼 이제 본격적으로 데이터 관련 유망한 직종을 알아보자.

 

 

데이터 분석가 (Data Analyst):

• 주요 역할: 데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하여 유의미한 통찰을 도출한다. 다양한 분석 기법을 사용하여 데이터를 시각화하고 보고서를 작성하여 기업의 의사결정을 돕는다.
• 필요 기술: SQL, Python/R, Excel, 데이터 시각화 도구(예: Tableau, Power BI).

데이터 과학자 (Data Scientist):

• 주요 역할: 데이터 과학자는 복잡한 데이터를 분석하고 머신러닝 알고리즘을 개발하여 예측 모델을 만든다. 데이터의 패턴을 찾아내고 이를 바탕으로 새로운 비즈니스 기회를 제시한다.
• 필요 기술: Python/R, 머신러닝 알고리즘, 통계학, 빅데이터 기술(예: Hadoop, Spark), 데이터 시각화.

데이터 엔지니어 (Data Engineer):

• 주요 역할: 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 시스템을 설계, 구축, 관리한다. 데이터 파이프라인을 개발하고 데이터 저장소를 최적화하여 데이터가 원활하게 흐르도록 한다.
• 필요 기술: SQL, NoSQL 데이터베이스, 빅데이터 프레임워크(예: Hadoop, Spark), 데이터 파이프라인 도구(예: Apache Kafka, Apache Airflow).

데이터 관리자 (Data Administrator):

• 주요 역할: 데이터 관리자는 데이터베이스의 관리, 유지보수, 보안을 담당한다. 데이터베이스의 성능을 모니터링하고 최적화하며, 백업 및 복구 전략을 수립한다.
• 필요 기술: SQL, 데이터베이스 관리 시스템(예: MySQL, PostgreSQL, Oracle), 보안 프로토콜.

 

 

이렇게 크게 4가지 정도의 직종으로 나눌 수 있을 것 같다. 간혹 이직 생각이 날 때, 모집하고 있는 공고들을 잘 살펴보면, 데이터 관련 업무는 이 4가지로 전부 설명될 수 있는 선이다. 

 

흔히, 직장인들의 페이스북 같은 링크드인에서도 해당 업무로 등록해 놓으니 간혹 이직 콜드 메일이 오고 있다. 앞으로 IT 쪽으로 이직 생각이 있다면, 이런 업무 관련해서 경험을 쌓아두면 도움이 많이 될 것이라 생각한다.