교육연구단 필요성
◼ 시장 조사 기관인 가트너(Gartner)는 2019년 11월 데이터 및 애널리틱스 Top 10 트렌드를 발표하면서 기업 및 공공기관의 일반적인 구성원이 편리하게 사용할 수 있는 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 것에 관련된 기술을 개발하는 것이 향후 핵심적인 트렌드가 될 것으로 전망함
▪ 시장에서 살아남기 위해 모든 종류의 조직과 기업은 디지털 트랜스포메이션을 위해 다양한 종류의 거대한 양의 데이터를 수집/저장/관리/분석하여 가치를 창출하는 도전에 직면해 있음
▪ 적시에 데이터 기반의 정확한 의사결정을 위한 증강 애널리틱스(augmented analytics) 및 증강 데이터 관리(augmented data management)에 대한 수요가 증가하고 있음
▪ 이에 더하여 기존의 수치화된 정형데이터 뿐만 아니라 자연어 및 그래프 데이터에 대한 분석 및 활용 수요가 증가하고 있음
◼ IDC의 2019년 자료에 의하면 국내 빅데이터 및 분석 시장은 연평균 10.9%씩 성장하여 2022년 약 2조 2천억원의 규모에 이를 것으로 전망됨
[국내 빅데이터 분석 시장 전망 (서비스, 소프트웨어, 하드웨어 관점에서)]
▪ 디지털 트랜스포메이션(지능형 비즈니스를 기존 비즈니스에 통합)을 국내 빅데이터 및 분석 시장의 가장 중요한 성장 동인 중 하나로 꼽음
▪ 글로벌 데이터스피어(Datasphere)는 데이터의 양이 2025년 175제타바이트(ZB)까지 증가할 것으로 전망
▪ 서비스 시장이 연평균 16.6%의 성장세로 가장 높은 시장 성장률을 보일 것으로 전망
▪ 데이터 분석 인력 부족으로 데이터 사이언티스트 및 데이터베이스 엔지니어 등 빅데이터 분석 서비스 수요 비중이 높음
◼ 빅데이터 관련 산업은 산업의 직접적인 효과뿐만 아니라 데이터 생산 및 분석 활동이 타 산업에 미치는 후방 간접 효과 역시 빠르게 증가하는 추세임
▪ 미국의 경우 2016년 약 82억 달러 규모에서 2018년에는 96억 달러를 기록하며 연평균 8% 내외의 증가 추세를 보이고 있음
▪ 유럽연합의 경우 2016년 31억달러 규모에서 연평균 20% 가까운 성장세를 보이며 2018년 45억달러까지 상승함
◼ 빅데이터 관련 비즈니스는 제조, 유통∙물류, 금융, 헬스케어, 농축산, 자동차, 도시∙환경 등의 분야에서 다양한 성공 모델들이 발굴되고 있음
▪ 제조 분야에서는 빅데이터뿐만 아니라 클라우드, 인공지능, 사물인터넷, 5G 등의 기술을 융합한 스마트팩토리 구축을 통해 제조기업의 고도화를 시도하고자 움직임이 전세계적으로 활발하게 일어나고 있음
▪ 이미 고령사회로 진입한 우리나라는 저출산 고령화 등의 사회구조적인 변화에 따른 제조업 경쟁력을 확보하기 위해 대기업 뿐만 아니라 중소기업 규모에서도 스마트팩토리로의 전환이 시급하게 요구되고 있음
▪ 금융 분야에서는 개인의 신용정보 관리를 돕고 소비패턴 등을 분석해 신용관리와 자산관리 서비스를 제공하는 본인신용관리업에 대한 서비스들이 활발하게 제공되고 있으며, 신용평가시스템 고도화, 맞춤형 금융상품 추천, 금융 사기거래 탐지 등에서도 빅데이터 분석이 중요한 역할을 수행하고 있음
▪ 헬스케어 분야에서는 유전체 데이터, 병원정보시스템, 개인건강기록, 라이프로그 및 개인 생산 건강데이터를 활용한 다양한 비즈니스 모델들이 개발되어 서비스되고 있음
◼ 한국데이터산업진흥원이 2019년 9월에 발간한 『2019 데이터산업 백서』에 따르면 데이터 분석가 및 데이터 과학자에 대한 심각한 인력난이 예상됨
[향후 5년 이내 전 산업의 데이터 직무별 인력 부족률]
▪ 2018년 기준 전 산업의 데이터직무 인력은 총 11만 7,727명으로 조사되었으며 향후 5년 내 추가로 필요한 데이터직무 인력은 총 2만 2,607명, 평균 부족률은 16.1%가 될 것으로 추정
▪ 이 중, 데이터 분석가에 대한 부족률이 26.7%, 데이터 과학자에 대한 부족률이 24.1%로 빅데이터를 전문적으로 분석할 수 있는 고급 인력의 수요가 매우 높음을 알 수 있음
▪ 전세계적으로도 데이터 전문 인력은 2018년도 기준 미국이 1,449만명(인구 대비 4.39%), 유럽연합이 722만명(인구 대비 1.41%), 일본이 411만명(인구 대비 3.26%)으로 조사된 반면, 우리나라는 12만명(인구 대비 0.23%)에 불과하여 총 인구 대비 인력 구성 비중으로 미국의 1/19, 일본의 1/14, 유럽연합의 1/6 수준임
총 213개의 기업, 정부, 대학, 연구소를 대상으로 실시한 설문조사 결과 데이터산업의 최고 이슈는 데이터 전문 인력 확보 및 유지의 어려움이 가중되는 것으로 나타남
◼ 미국 및 유럽의 유수 대학들은 이러한 사회 및 산업의 요구에 부응하기 위하여 빅데이터 관련 고급 인력을 양성하기 위한 교육 프로그램을 운영하고 있음
▪ MIT는 Statistics & Data Science Center를 설립하여 통계 및 데이터 과학에 대한 부전공부터 박사학위까지 아우르는 다양한 커리큘럼을 개발하여 제공하고 있음
▪ University of Washington은 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 인근 글로벌 IT 기업들과 연계된 빅데이터 전문인력양성 프로그램을 운영하고 있음
▪ Carnegie Mellon University의 경우 대학 내 6개 부서에서 총 9개의 데이터과학 관련 학위 프로그램을 운영하면서 학생의 학부전공, 연구희망 분야, 선호진로에 따라 다양한 방식의 교육 시스템을 제공함
▪ Stanford University의 경우 통계학 기반의 데이터사이언스 관련 학위 프로그램과 산업공학 기반의 Operations and Analytics 관련 학위 프로그램을 통해 현업에서 필요한 전문적인 문제해결 능력을 갖춘 인력을 양성하고 있음
▪ Georgia Institute of Technology는 Institute for Data Engineering and Science를 설립하여 실제 현장 데이터를 활용한 집약적 문제 정의 및 해결 역량을 갖춘 인재를 양성하고 있음
▪ 이러한 프로그램들은 학문적 문제 해결 뿐만 아니라 지역사회의 다양한 기업들과의 긴밀한 협업 (MIT-IBM, 마이크로소프트/구글/아마존-University of Washington, Bosch-CMU 등)을 통해 현장 지향형 교육과정을 제공한다는 공통점을 가지고 있음
◼ 국내의 경우 석∙박사급 이상의 빅데이터 전문인력을 양성하기 위한 학위 과정은 소수에 불과하며 연간 배출 인력도 산업계의 요구에 비해 턱없이 부족한 수준임
▪ 서울대학교 데이터사이언스대학원의 경우 2020년 석사학위 대상자 40명을 처음으로 선발함
▪ 고려대학교의 빅데이터융합학과, 연세대학교의 빅데이터 석박사과정 등의 학위과정 또한 연간 수십명 내외의 인력을 양성하는 수준임
▪ 빅데이터와 밀접하게 연계된 인공지능으로 범위를 확장해도 과기정통부에서 지원하는 AI 대학원이 총 5개교 연간 200명의 인력을 배출하는 수준이며(2020년 3월 기준), 산업통상자원부에서 지원하는 산업인공지능 전문인력양성사업 또한 매년 20명 내외의 신입생을 선발하는 수준에 그치고 있음
◼ 빅데이터에 대한 분석기술과 함께 기업과의 밀접관 관계 유지를 통해 제조, 물류, 헬스케어, IT 등의 다양한 산업에 진출할 수 있는 현장 밀착형 고급 빅데이터 전문가 양성이 절실히 요구됨