메타비경영연구원, "디지털 기업으로 가려면 데이터 트랜스레이터(Data Translator)가 필요"

정승훈 2021. 3. 2. 10:00
음성재생 설정
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

사진= 메타비경영연구원(MBI). 제공

디지털 기술의 혁신적 발전과 더불어 새롭게 창출되는 디지털 상품 및 서비스 비중이 커지는 이른바 디지털 경제의 새로운 패러다임에 맞춰 기업들도 디지털 전환(Digital Transformation)을 진행 중에 있다.

세계적인 IT분야 리서치 및 컨설팅 기업인 가트너(Gartner)는 디지털 전환을 위한 세계 10대 기술에 빅데이터, IoT, 데이터 분석과 같은 키워드를 매년 빼놓지 않고 있으며, 세계적 석학이나 수많은 경영자들도 이구동성으로 데이터 활용과 분석의 중요성을 강조하고 있다.

그럴만한 이유로는 데이터 홍수의 시대가 되었기 때문이다. 여기저기에서 쏟아져 나오는 방대한 데이터를 어떻게 모을지, 데이터를 어떻게 분석을 할지에 대한 근본적인 고민을 하고 있는 것이다. 이러한 경영자들의 고민은 필연적으로 누가 이러한 중요한 일을 할 수 있을지에 대한 고민으로 이어지고 있다.

데이터와 관련된 일을 수행할 수 있는 인력을 보유하고 있지 못한 기업의 상황에서는 일반적으로 두 가지의 옵션이 있다. 데이터 전문가를 스카우트하거나 데이터 전문 컨설팅 회사를 이용하는 것이다. 컨설팅 회사를 이용하자니 단기적으로는 데이터 분석이 용이하나, 이는 장기적인 대안이 되지 못할 것 같아 어느 회사든 내부 육성을 고려하게 된다.

여기서 문제는 데이터 전문인력을 어떻게, 어느 정도 규모로 육성해야 할지 갈피가 잘 잡히지 않는다는 것이다. 그래서 많은 경영자들은 우리 회사의 데이터 문제를 빨리 해결해 줄 수 있는 데이터 전문가를 확보하기 위해 헤드헌터를 통해 전문 인력을 구한다. 데이터 전문가들은 이러한 임원들의 급한 마음을 만족시키기 위해 해당 기업의 데이터를 수집하고 분석하여 보고를 하지만 다수의 경우 임원들의 반응은 싸늘하게 변한다.

어디서부터가 잘못 되었을까? 데이터 전문가들이 잘못했을까? 그렇지 않다. 그들은 데이터를 전문적으로 분석하는데 능통하며 데이터 분석 결과를 근거로 제시했을 것이다. 그럼 임원들의 요구가 잘못된 것일까? 그럴 리가 없다. 여기서 문제는 임원은 데이터의 세계를 잘 몰랐고 데이터 전문가는 해당 산업과 기업에 대한 이해도가 부족했기 때문이다. 즉, 모두가 영역에서의 전문가 이지만 서로를 이해하기에는 힘든 부분이 있었던 것이다.

최근에 경영자들이 흔히 가지고 있는 이러한 고민을 해결하기 위해 필요한 인력은 바로 데이터 트랜스레이터(Data Translator)이다. 이들은 데이터의 세계와 분석의 세계 그리고 비즈니스의 세계를 연결해주는 능력을 가지고 있으며 데이터 관련 프로젝트의 프로젝트 매니저 역할을 해 주는 사람들을 일컫는다. 이들의 핵심역량은 비즈니스 리더가 데이터 기반의 의사결정 시 가장 높은 가치를 창출하는 우선순위를 정할 수 있도록 해당 산업에 대한 지식(Domain Knowledge)을 지니고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있다는 것이다. 글로벌 컨설팅 회사 맥킨지 보고서에 의하면 이러한 데이터 트랜스레이터가 2027년까지 2~4백만 명이 필요하다고 예측하고 있다.

일반적으로 데이터에 대한 전문성을 갖추면서 우리 회사의 미래 비즈니스에 중요한 인사이트를 도출할 수 있는 사람은 외부에서는 구하기 어려운 희귀한 자원이다. 이에 대해 데이터 분석 및 조사 방법론의 대표 석학인 고려대학교 명예교수 이자 메타비경영연구원(MBI)의 채서일 원장은 "기업 입장에서는 여러 가지 고려 사항이 있겠지만 결론적으로 말하면 해당 기업이나 동종 업계에서 약 5년 이상 근무한 산업에 대한 지식(Domain Knowledge)가 있는 인재를 선발하여 체계적인 교육을 통한 데이터 트랜스레이터를 양성하는 방법이 가장 바람직하다고 할 수 있다"고 전하며, 그 이유는 "데이터 트랜스레이터에게는 통계 전문가와 같은 데이터를 분석하는 전문적인 스킬 보다는 우리 회사의 의사결정에 필요한 데이터가 무엇인지를 제대로 정의하고 이를 데이터 프로젝트로 연결하고 관리할 수 있는 역량이 더욱 요구되기 때문이다"라고 말했다.

한편, 메타비경영연구원(MBI)은 데이터 사이언스(Data Science) 전문가를 양성하는 데이터 에널리틱스(Data Analytics) 과정과 미래 디지털 조직을 리드해 나갈 데이터 트랜스레이터(Data Translator)교육 과정을 진행할 최고 수준의 전문가 그룹과 실무 중심 콘텐츠를 보유하고 있으며, 디지털 기업 환경에서의 고객사 요구와 상황에 맞는 맞춤형 교육 커리큘럼을 제공하고 있다. 더욱 자세한 내용은 MBI 공식 홈페이지에서 확인이 가능하다.

정승훈기자 april24@dt.co.kr

Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.

이 기사에 대해 어떻게 생각하시나요?