오늘날 많은 사람들이 컴퓨터나 스마트폰을 사용해 물건을 구매하거나 SNS를 사용하고, 은행 업무를 보는 등 다양한 활동을 하고 있는데요. 이런 모든 활동이 데이터로 축적되고 있습니다. 빅데이터 전문가는 이렇게 축적된 데이터를 분석해 의미를 찾아내고 가치를 창출하는 사람들로, 크게 엔지니어와 분석가로 분류할 수 있습니다.
현재 저는 웹사이트나 앱에서 발생하는 사용자 반응 정보를 분석해 고객 관심사를 발굴하고, 그에 따라 개인화된 마케팅이 이루어지는 마케팅 자동화 서비스를 기획하고 있습니다.

데이터를 다루는 영역이기 때문에 꼼꼼하고 인내심이 있어야 합니다. 데이터를 정제하고 분석하는 일이 쉽지 않고, 의미를 찾아내기는 더욱 쉽지 않기 때문에 데이터를 다루는 것에 흥미를 느끼고 오랜 분석 과정을 견딜 수 있어야 합니다. 신기술을 배우는 것을 즐기는 성격이면 좋을 것 같습니다. 데이터 분석 분야는 새로운 알고리즘과 분석 방법, 도구들이 지속해서 출시되고 있으므로 항상 꾸준한 관심을 가지고 학습해야 합니다. 대학에서 컴퓨터 공학이나 통계학을 전공하는 것이 도움이 됩니다. 여기에 경영이나 마케팅 분야의 지식을 더하면 더욱 좋을 것 같습니다. 자격증으로는 직무 역량을 검증하는 데이터 분석 전문가 자격 검정 시험이 있으나 반드시 자격증이 필요한 것은 아닙니다.
데이터 분석 쪽에서는 빅데이터를 해석할 수 있는 능력이 무엇보다 중요합니다. 데이터에 어떤 의미 있는 패턴이 있는지 숫자를 분석해 통찰력 있는 스토리를 만들어 낼 수 있어야 합니다. 여기에 데이터를 다루는 관련 프로그래밍 언어나 툴을 다룰 수 있는 능력이 있으면 더욱 좋을 것 같습니다.

일반 기업에서는 신제품 출시를 앞두고 생산과 마케팅 전략을 세울 때 활용합니다. 은행이나 보험 등의 금융업에서는 사기 방지, 보안을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 있습니다. 인공 지능 왓슨이 빅데이터 분석을 통해 암 진단을 내리는데 그 정확도가 전문의보다 높다는 뉴스를 들어보셨을 것으로 생각됩니다. 이처럼 빅데이터 분석은 특정 산업 영역에 국한된 것이 아니고, 모든 산업과 다양한 업무 분야에 적용되고 있습니다.

얼마 전 국내 한 글로벌 여행사의 구매 전환율을 제고하고자 빅데이터 분석 작업을 진행했습니다. 기존에는 MD들이 수작업으로 추천 상품을 결정해서 같은 목적지를 예매한 고객 모두에게 동일한 내용의 메일을 보내는 방식이었는데요. 이번 프로젝트에서 이를 개선하기 위해 여행사 홈페이지에서 고객들의 웹 행동 데이터를 수집하기 시작했고 조회, 구매 내역, 상품별 평점 등을 바탕으로 개개인에게 가장 적합한 추천 상품이 자동 실시간으로 선정될 수 있도록 했습니다. 그 결과 구매 전환율이 40배 정도 증가하는 효과를 볼 수 있었습니다. 이후 고객사가 다른 내용의 분석을 추가로 요청할 만큼 효과가 좋았다는 점에서 오랫동안 기억에 남을 것 같습니다.

데이터 분석 결과가 적중했을 때 보람을 느낍니다. 힘든 점은 분석 결과가 항상 원하는 대로 나오지는 않는다는 점입니다. 특히 웹 행동 데이터는 사용자 패턴이 매우 다양하므로 어려운 점이 많은 것 같습니다.

빅데이터 전문가는 엔지니어, 분석가, 기획자 등 각자의 전문 분야가 있으니 자신에게 맞는 분야를 선택해 실력을 키워보세요. 특히 데이터 분석과 관련한 일을 커리어로 삼고 싶으시다면 분석적 사고와 문제 해결 능력을 키우라는 말씀을 드리고 싶습니다. 해결해야 하는 문제를 직접 정의하고, 데이터를 수집·분석해 가능한 해결책을 도출하는 일련의 과정을 많이 경험해 보시기 바랍니다.