"기업, 빅데이터 제대로 못 쓰고 있다"

빅데이터를 효과적으로 활용하기 위한 기업들의 준비가 부족하다는 연구결과가 나왔다.

EMC는 데이터 과학 커뮤니티에 대한 역대 최대 규모의 연구 결과를 6일 발표했다.

미국, 영국, 프랑스, 독일, 인도, 중국에서 실시된 EMC 데이터 과학 연구결과에 따르면, 기업들에게 빅데이터와 데이터 분석을 결합할 경우 발생하는 기회를 활용하기 위한 선행기술이 전반적으로 부족한 것으로 나타났다. 비즈니스 의사 결정, 경쟁우위 확보, 생산성 증대 촉진, 혁신의 추진 및 고객 통찰력 파악을 위해 데이터를 효과적으로 사용하는 기업은 전체의 3분의 1에 지나지 않은 것으로 나타났다.

비즈니스 인텔리전스 전문가 및 데이터 과학자들 중 오직 38%만 고객에 대한 이해도를 높이기 위한 목적으로 데이터를 사용하고 있다고 답했다.

데이터 과학 채택에 있어 가장 많이 언급된 방해 요인으로는 기술 또는 훈련의 부족(32%), 예산과 자원의 부족(32%), 잘못된 조직 구조(14%), 기술과 툴의 부족(10%) 순으로 나타났다.

이 연구는 모바일 센서, 소셜 미디어, CCTV, 의학 영상 자료, 스마트 그리드 등의 디지털 데이터를 이런 데이터 분석도구와 결합함으로써, 데이터로부터 가치와 통찰을 이끌어 낼 수 있는 기회도 폭발적으로 성장시킨다는 점을 밝혀냈다.

이에 따라 데이터 과학자에 대한 기업들의 수요가 인재 공급을 빠른 속도로 추월하고 있는 것으로 나타났다. 데이터 과학자 중 65%가 향후 5년 동안 데이터 과학 인재에 대한 수요가 공급을 뛰어넘을 것으로 내다봤으며, 가장 효과적인 인력 충원지는 이제 갓 대학을 졸업한 사회 초년생 그룹이라고 답했다.

전체 응답자 중 83%가 새로운 툴 및 신기술로 인해 데이터 과학자에 대한 필요성이 증대될 것이라고 답했다. 또한, 데이터 과학자가 석사 또는 박사 학위를 가지고 있을 비율이 비즈니스 인텔리전스 전문가보다 3배 더 높았다. 모든 응답자들은 자사에 데이터 과학자의 필요성이 증가하고 있다고 답했으나, 현직 비즈니스 인텔리전스 전문가 중 그 수요를 충족할 수 있다고 응답한 이는 전체의 12%에 불과했다.

직원들이 데이터를 갖고 실험할 수 있도록 데이터 접근 권한을 가지고 있는가라는 질문에 비즈니스 인텔리전스 전문가의 12%, 데이터 과학자의 22%만이 “매우 그렇다”라고 응답했다. 이는 아이디어를 빠르게 테스트하고 입증함으로써 혁신을 시도하는 데 있어, 기업들의 역량이 부족하다는 점을 대변한다.

데이터 과학자는 현직 비즈니스 인텔리전스 전문가보다 훨씬 더 높은 수준의 비즈니스 및 테크니컬 기술을 필요로 한다. 데이터 과학자는 비즈니스 인텔리전스 전문가에 비해 고급 알고리즘을 적용하는 비율이 2배 더 높았으며, 해당 데이터에 기초해 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있는 비율은 37% 더 높은 것으로 나타났다.

데이터 과학자들은 비즈니스 인텔리전스 전문가들에 비해 데이터 라이프사이클에 대한 관여도가 더욱 높은 것으로 나타났다. 이는 데이터 시각화, 데이터를 통한 스토리텔링, 데이터 필터링 및 조직화를 포함한다.

데이터 과학자들은 비즈니스 인텔리전스 전문가보다 파이썬, 펄, 오크 등 스크립팅 언어를 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 여전히 데이터 과학자와 비즈니스 인텔리전스 전문가가 가장 많이 사용하는 툴은 엑셀이었으며, SQL이 근소한 차이로 뒤를 이었다.