무작정 따라하기

• 문과생 출신 데이터 사이언티스트, 나만의 장점을 가지기 위해 노력
• 현실과 이상의 차이 속에서 느끼는 동기 부여, 향상심이 가장 필요한 자세

말로만 듣던 4차 산업혁명이 서서히 생활속으로 침투하고 있다. 수요가 감소하는 직업도 있을 것이고, 새롭게 생겨나는 직업도 있을 것이다. 어떤 직업이 미래에 유망할까? 매년 유망 직업 50개를 발표하는 미국 글래스도어에서 2016년부터 2019년까지 4년 연속 1위를 차지한 직업은 바로 데이터 사이언티스트다.

데이터 사이언티스트는 데이터를 중심으로 의사결정을 할 수 있도록 돕고, 데이터를 바탕으로 제품 개발에 필요한 논리를 만든다. 시장의 반응을 분석해 무엇이 잘되고 있고 잘못되고 있는지 신호를 잡아내는 역할도 한다.

데이터에서 아이디어를 얻은 제품이 나오는 것도 보고, 데이터에서 소비자의 마음을 찾아내 서비스가 개선되는 과정에도 참여한다. 회사 안의 여러 부서 사람들을 만나 데이터가 무엇인지 설명하고 데이터로 할 수 있는 일에 대한 얘기를 주고받기도 한다.

한마디로 소비자의 데이터를 활용할 수 있는 거의 대부분의 프로젝트에 데이터 사이언티스트가 필요하다.

스타벅스 1호 데이터 사이언티스트이자 <문과생, 데이터 사이언티스트 되다> 저자 차현나는 데이터 사이언티스트로 일하다 보면 종종 받는 질문이 있다고 한다. 어떻게 문과생이 이 일을 선택하게 되었느냐는 것이다.

“제가 숫자와 접점이 있다면 아빠가 IT 계열에 종사하셔서 어릴 때부터 집에 컴퓨터가 있었다는 것, 소비자 심리학을 전공했다는 것 정도입니다. 소비자 심리학은 사람의 마음을 읽어내기 위해 통계를 활용하기 때문에 숫자가 필수입니다. 덕분에 통계로 만들어져 눈에 보이는 ‘숫자’와 눈에 보이지 않지만 원하는 것을 표현하는 사람들의 ‘언어’를 함께 공부할 수 있었죠.”

그는 직업을 고민할 때도 데이터 사이언티스트라는 직군도 몰랐지만, 새로운 것을 발견했을 때의 기분이나 생각을 객관적으로 확인하는 단계를 좋아했고 이런 성향과 선호가 시대적으로 데이터 사이언티스트라는 직업과 잘 맞아 데이터 사이언티스가 되었다고 한다.

데이터 사이언티스가 된 이후 ‘상상하는 것 중에서 불가능한 건 없다’는 신념을 가졌다는 그녀는 컴퓨터공학을 전공하지 않은 팀원으로서의 역할에 대한 고민이 많았다고 한다. 

10살부터 코딩을 해온 공대 출신 A급 데이터 사이언티스트와 나를 비교하며 좌절했지만 그들을 직접 인터뷰하면서 그들이 가지고 있는 좋은 마인드는 가지기 위해 노력했고, 가지지 못한 장점을 찾기 위해 노력하여 스스로 성장할 수 있었던 계기가 되었다고 말한다.

“작가가 쓰는 글의 장르가 다양하듯 데이터 사이언티스트가 하는 일도 저마다 다릅니다. 문과생 데이터 사이언티스트여서, 공과대학 출신 데이터 사이언티스트들을 따로 인터뷰해 공통점과 차이점을 살펴보고 데이터 사이언티스트로서 하는 일이 어떻게 다른지 프로젝트를 진행했었죠.”

“동기는 현실과 이상의 차이를 느낄 때 부여된다. 이상이 없으면 현실에서 더 나아지기 위한 노력의 필요도 못 느낀다. 꿈을 꾸는 건 그래서 중요한 일이다.”

그는 향상심, 즉 지금보다 나아지고자 하는 마음을 데이터 사이언티스트에 가장 필요한 자세 중 하나라고 말한다.

주변의 뛰어난 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어들은 늘 호기심이 끊이질 않고 더 발전하기 위해 스스로 공부하며 정신없게 바쁘지 않으면서도 부지런하다고 말한다. 하지만, 향상심은 성과를 내고 승진하고 싶어하는 ‘욕심’과는 다르다고 말한다.

“진심으로 지금보다 나아지길 바라는 마음, 지금 있는 문제를 해결하고 더 나은 방법을 찾고 싶은 마음, 새로운 기술이 나왔을 때 기꺼이 자신의 시간을 들여 습득하려는 마음, 이런 마음을 향상심이라고 부르고 싶어요.”

- 호기심: 현상을 관찰해 문제를 파악하는 힘

“좋은 데이터 사이언티스들은 호기심이 많다. 주변의 온갖 것에 ‘왜?’라는 질문을 던질 줄 안다. 그래야 그 질문에 답하기 위해 데이터를 찾아볼 수 있고 그 데이터에서 답을 찾아내 현실을 바꿀 단초를 제공할 수 있기 때문입니다.”

- 사교성: 사람들이 원하는 것을 파악하는 능력

“좋은 데이터 사이언티스트가 되려면 견고한 성에 갇혀 있는 것이 아니라 성문을 열고 마을로 나와 사람들과 함께해야 한다고, 자신만의 분석이 아닌 고객이 원하는 분석을 하기 위해서는 영업 조직과 친밀해야 합니다.

스스로 제품의 개선점을 찾아낼 수 없다면 무엇을 개선하면 좋을지 가장 잘 알고 있는 사람들과 교류하면서 끝없이 분석 주제를 찾아내야 하죠.”

- 주도권: 데이터에 대한 주인 의식

“데이터만큼은 내게 주도권이 있다는 의식을 갖고 적극적으로 분석하는 자세가 필요합니다. 새로운 기술이 나왔을 때 적용해보고 새로운 모델을 공부해 어떻게 활용할 수 있을지 고민해보면서 데이터 사이언티스트가 성장하면 회사의 데이터 보유와 분석도 성장할 수 있다는 사고방식이 좋습니다.”

- 경험: 기획과 변형, 해석의 바탕

“바로 해석이 중요하기 때문입니다. 데이터 분석 결과를 다른 사람들과 공유하고 실제 시장에 도움이 되는 모습으로 옷을 입히는 단계죠. 이 단계에서 경험이 부족하면 사람들이 뭘 원하는지 알기가 어렵습니다.”

“슬램덩크라는 만화에서 보면 이런 대사가 나옵니다. ‘수비는 경험에서 나온다. 경험으로 상대가 어떻게 할지 예측하고 수비하는 것이다’ 데이터 분석 결과를 해석하는 일도 마찬가지입니다. 스스로 해온 경험이 필요합니다.”

이런저런 이유와 팍팍한 인생 탓에 좋아하는 직업을 갖지 못했다면 현재 자신이 좋아하는 지점을 찾아내면 좋겠다는 게 그의 얘기다.

“상상만으로 고민하지 않길 바란다. 딱 10시간만이라도, 엑셀로라도 분석 과정을 경험해보길 바란다. 직업을 선택하는 것은 향후 몇 년 혹은 남은 미래 전체가 걸린 결정을 하는 일이니 신중해야 한다. 만약 당신이 좋아하는 그 부분이 데이터 사이언티스트라는 직업의 어느 부분과 맞닿아 있다면 도전해볼 만하다.”

‘나’라는 데이터의 분석 결과를 현실과 연결해보면서 직업에서 즐거운 부분들을 찾았으면 한다는 데이터 사이언티스트 차현나는 하와이의 공항에서 세관 직원과 나눈 대화를 생각하며 하는 일에서 즐거움을 찾으면서 살아가고 싶다고 말했다.

• 직원: 너 직업이 뭐야?
• 나: 데이터 사이언티스트.
• 직원: 그게 뭐 하는 건데?
• 나: 빅데이터를 분석하고 사람들한테도 말해줘.
• 직원: 그 일 하는 거 좋아해?
• 나: 응, 난 재밌어.
• 직원: 정말 좋겠다, 많은 사람들이 자기 일을 좋아하지 않잖아.