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빅데이터에 익숙한 인재가 연봉도 높다

관리자 0 719 2014.09.01 12:19

빅데이터에 익숙한 인재가 연봉도 높다

By Nikki Waller 월 스트리트 저널 2014. 7. 16

 

http://online.wsj.com/news/articles/SB10001424052702304819004579489541746990638?mod=WSJ_TechWSJD_moreTopStories

 

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빅데이터 이야기가 지겨운가? 익숙해져라. 분석 기술이 지겨운 비즈니스계 유행어라고 생각하든, 미래 기업 성장의 핵심이라고 생각하든, 수백 개 기업들은 양적 분석 기술을 가진 인재들을 찾고 있으며 후한 임금을 주고 있다.

임원 리크루팅 업체 ‘버치 웍스’를 30년 간 이끌어 온 린다 버치는 데이터를 이해하고 조작할 수 있는 인재들의 수요가 증가하고 있는 것을 목격했다. 그녀는 다든 레스토랑, 잭인더박스, 레오 버넷 월드와이드, 풋 락커 등의 대형 기업들과 함께 일하며 마케팅이 소비자 행동에 어떻게 영향을 미치는지 분석하는 팀 등이 직원을 채용할 수 있도록 도왔다.

 

버치는 “이제 구직자들이 주도하는 시장”이라고 말한다. 버치 웍스가 거래처를 대상으로 최근 실시한 조사에 따르면, 신입 데이터 애널리스트부터 임원에 이르기까지 분석 전문가들의 기본급 중간값이 9만 달러에 이른다. 매니저가 되면 중간값이 14만5,000달러로 오른다. 그중 일부인 데이터 연구원들을 조사한 바에 따르면 매니저가 아닌 직원들의 기본급 중간값은 12만 달러였다. (데이터 연구원들은 체계적이지 않은 대규모 데이터를 다루며, 분석 전문가들은 보통 조직화된 데이터를 다룬다고 버치는 설명한다.)

아직 양적 분석 전문가가 아닌가? 어서 공부할 필요가 있다. 시카고에서 활동하고 있는 버치는 기업들이 무엇을 원하는지, 경력의 중간 단계에 있는 전문가들은 어떻게 경쟁할 수 있는지, 왜 뒤쳐지는 직원들이 “영구적 해고 통지서”를 받을 수도 있는지 이야기한다. 다음은 발췌, 편집된 내용이다.

 

 

내가 졸업한 지 몇 년 정도 된 데이터 연구원이라고 가정해 보자. 나는 어떤 삶을 살고 있는가?

캘리포니아에 살고 있으면서 IT 산업이나 비디오게임 산업에 일하고 있을 확률이 매우 높다. 우리는 지난 해 거래처들을 상대로 간략한 조사를 실시했다. 응답자 중 88%는 링크드인을 통해 리크루터의 연락을 받았다고 답했고, 25%는 조사 바로 전주에 연락을 받은 적이 있다고 답했다. 데이터 연구원 3년차까지의 기본급 중간값은 8만 달러에 보너스 별도다. 일자리 제의를 여러 개씩 받는다. 어떤 사람은 일주일에 3개까지 받는 걸 봤다.

 

경력의 중간 단계에 있는 사람들은 이런 기술을 어떻게 배우는가?

MBA 소지자들은 주변을 둘러보고는 “양적 분석 능력을 키우지 않으면 뒤쳐질 것”이라고 말하며 학교로 돌아간다. 노스캐롤라이나 주립대학교, 신시내티 대학교의 분석론 프로그램에 등록하는 것이다. 경력 15년의 전문가들은 주변을 둘러보고는 “나는 디지털 경험이 없고 데이터 흐름으로 작업하지 않는다”고 말한다. 이들은 (데이터 연구원들이 데이터 문제를 해결하기 위해 서로 경쟁하는) 카글 경쟁에 참여하거나 온라인 대중 공개 강좌(MOOC)를 수강한다. 쉽지 않은 일이다. 나는 내가 담당한 리크루팅 후보자들에게 이것을 간단하게 해치울 순 없다고 말한다.

 

고용주들이 MOOC를 인정해 주는가?

인정한다. 다 해내기 쉬운 강좌들이 아니다. 직장에서는 다루기 힘들 수 있는 데이터를 가지고 직접 작업한다. 면접 때 샘플 프로젝트를 활용할 수도 있다. 데이터 과학 분야에서는 내가 함께 일하는 고용주들이 이미 데이터 분석 그룹을 가지고 있기 때문에 면접관들은 후보자가 자기가 하는 말을 잘 이해하고 있는지 분간해낼 수 있다. 면접관들은 물어봐야 할 질문을 잘 알고 있고 누가 실력이 좋고 나쁜지 알 수 있다.

 

데이터 관련 인재를 찾을 때 기업들이 하는 가장 큰 실수는 무엇인가?

기업들은 때로 자신이 필요로 하는 인재를 제대로 이해하지 못한다. 후보들은 특정 기술을 가지고 있고 80% 정도 조건을 만족하고 있을 수 있다. 그리고 고용을 담당한 매니저들은 이 후보가 이것을 100%까지 끌어올릴 능력을 가지고 있는지 알아낼 필요가 있다. 누군가가 이 분야에서 성장할 수 있을지 판단하는 것은 양적 분석을 하지 않는 사람들에게는 어려운 일이다.

나는 오랫동안 이런 후보들을 수도 없이 만나왔기 때문에 많은 경우 내가 기업들에게 조언을 해줄 수 있다. 링크드인 프로필을 보고 누군가의 기술이 얼마나 뛰어난지 알기는 힘들다. 링크드인에 있는 사람들 중 상당수는 자신을 데이터 연구원이라고 칭하지만 사실 자기 능력을 과장한 것이다.

 

조직이 데이터를 잘 이해하지 못할 경우 어떻게 고용을 하는가?

이를 해결하는 한 가지 방법은 이 분야를 전문으로 하는 컨설팅 업체를 고용하는 것이다. 빔(Beam)은 마케팅 지출이 매출에 미치는 영향을 알길 원했다. 이들은 외부 업체에서 개발한 소프트웨어 패키지를 사용하고 있었고, 이 외부 업체는 빔 내에서 소프트웨어를 이해하고 적용하고 이를 영업팀에게 전파할 인재를 필요로 했다. 외부 소프트웨어 업체가 면접을 진행하고 후보들을 걸러냈다. (채용 절차는 지난 달 시작됐다.) 빔은 첫 시도에서 자체적으로 누군가를 고용했지만 일이 잘 풀리지 않았다.

 

분석 분야의 일자리들이 어디로 향하고 있는가?

15년 후, 양적 분석 분야에서 탄탄한 배경을 갖추고 있지 못하다면 영구적으로 실직 상태에 빠질 수 있다. 기업 의사결정의 대부분이 양적 기반을 갖추는 것으로 빠르게 변화하고 있다. “이 데이터의 패턴은 뭘까? 지금 상황을 데이터로 설명해서 사업을 옳은 방향으로 이끌 수 있게 해보자”는 것이 핵심이다. 기업들은 데이터를 이해해서 이것이 실적에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어한다.

 

분석은 어렵다. 높은 계급까지 올라온 최고마케팅책임자는 (데이터에 대한) 아이디어를 낼 수는 있지만 무엇이 가능한지는 알지 못할 수도 있다. 양적 분석 기반을 서둘러 마련하는 것이 중요하다.

요즘 젊은이들은 자연스럽게 대학, 대학원, MBA 프로그램에서 각종 양적 분석 프로그램을 배운다. 지금부터 15년이 지나면 그들이 이런 기술을 지니고 있을 것이다. 40대인 사람들은 걱정할 필요가 있다. 자신이 속한 조직이 자신을 리더로 인식하고 훈련을 시켜준다면 다행이다. 그들은 어떻게든 그 격차를 메워야 할 필요가 있다.

 

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