분석 전문가 18기의 수료 프로젝트가 최고 자리를 놓고 유난히 치열했다고 들었다. 그 가운데서도 1위를 한 힘이 궁금하다.

조원마다 자신의 장점을 살려 역할을 분담하고 잘 진행해 주었던 것이 큰 힘이 됐다. 한 명 한 명의 역할도 빛났지만, 서로 배려하면서 즐겁게 함께했던 것은 최고의 경험이었다. 다른 조에도 워낙 뛰어난 분들이 많았기에 조원 각자의 장점을 최대한 드러나도록 하는 팀워크에서 판가름 날 거라고 봤던 게 어느 정도 적중했다.

프로젝트 과정에서 어려웠던 점은.

데이터 수집 과정에서 개인정보 보호를 위한 익명화와 데이터 전처리의 일부인 정제 과정이 매우 힘들었다. 다행히도 잘 마무리됐다. 데이터를 수집한 후 데이터베이스와 데이터마트 구성에 있어서도 전문 지식이 필요했는데, 해당 분야에서 오랫동안 실무를 담당했던 조원이 주도해 어렵지 않게 풀 수 있었다.

분석 과정에서의 어려움은 없었나.

데이터 모델링, 모델 검증, 탐색적 분석 등 분석 전반에 경험을 가진 조원 한 분이 나머지 조원들을 이끌어 주었다. 시간 제약을 극복하기 위해 다양한 분석 솔루션을 접목해 분석 결과를 시각화한 것이 큰 힘이 됐다. 회의 때마다 진행상황 파악과 기록, 주요 이슈 등을 정리해 준 조원의 역할도 큰 힘이 됐다.

어떤 계기로 빅데이터 아카데미 분석 전문가 과정에 들어오게 됐나.

새로운 변화와 함께하기 위해서다. 빅데이터, 스마트팩토리, 인공지능, 인더스트리 4.0 등 새로운 변화의 물결이 밀려오고 있다. 이 변화에 동참함으로써 새로운 기회를 얻을 수 있을 거라고 본다. 현재 회사에서 스마트팩토리 프로젝트를 협력업체와 함께 진행하고 있다. 부분별로 나눠 개발한 것을 통합하는 형태로 진행중이다. 이 차원에서 빅데이터 아카데미의 수료 프로젝트도 실무 프로젝트처럼 담당자별로 개발한 것을 하나씩 통합하는 형태로 접근했다.

1위를 할 수 있을 것이라는 생각이 들었을 때는 언제인가.

프로젝트 진행 초반에 조원 중 한 명이 우리 조가 우승할 것 같다고 예언(?)한 적이 있다. 그때만 해도 쉽지 않을 거 같다고 생각했던 게 사실이다(^^). 빅데이터 아카데미의 분석 전문가 과정 18기 동기들 중에는 데이터 분석 경험과 실력을 갖춘 경력자들이 많이 보였다. 집체교육의 일부인 통계 학습 때, 수강생 대부분이 어려워했다. 그럼에도 통계학 석·박사 학위 소지자 몇몇이 눈에 띄게 활약을 하자 나머지 수강생들은 더 위축되기도 했다. 이런 상황에서 감히 1등을 생각하기가…. 하지만 발표회 때 1등도 가능하겠다 싶었다. 실력도 실력이지만, 좋은 팀워크를 유지했다는 표시가 곳곳에서 묻어났기 때문이다. 운도 많이 따랐다. 우승조 발표가 나고 조원들끼리 서로에게 칭찬을 해 주고 큰 상을 받게 되어 감사하다는 이야기를 많이 나눴다. 우리 조는 진행 과정 내내 우승보다는 뭔가 배우겠다는 열정이 컸다. 역시 즐기는 사람에게는 큰 행운도 따라 오나 보다.

프로젝트를 진행하면서 가장 기억에 남았던 점은.

조원들 대부분이 교육장과 먼 곳으로부터 참여했음을 조가 구성된 다음에야 알게됐다. 대전, 일산… 이 가운데서도 교육장으로부터 멀기는 저 남쪽 포항에서 올라온 내가 최고였다. 먼 곳에 와야했으므로 모이기가 쉽지 않았다. 그래서 주말에 모이면 좀 더 집중을 해야 했다. 하지만 한 강의실에서 여러 조가 같이 이야기를 해야 했으므로 집중하기가 쉽지 않았다. 하지만 집중하기에 딱 좋은 회의장소가 있었다. 바로 중회의실이다. 이 장소는 일찍 나오는 조 차지다. 조원들 사이에 ‘우리가 중회의실을 선점하자’는 이야기가 나왔다. 그 후 한 명씩 돌아가면서 중회의실을 선점! 한 번은 다른 조의 멘토께서 도대체 몇 시에 왔느냐고 물었다. 이 자리를 빌어 다른 조원들에게 죄송하다^^

교육을 받고 달라진 점은.

회사 업무의 연속 선이라고 생각하고 빅데이터 아카데미 집체교육과 수료 프로젝트에 참여했다. 회사에서 데이터 분석 기반의 스마트팩토리 업무를 하고 있는데, 빅데이터 아카데미에서 미리 경험을 한 셈이다. 혼자서 데이터 분석에 대해 공부를 했다면, 관심이 가는 부분 중심으로 접근할 수밖에 없었을 것이다. 여러 배경의 수강생들이 모인 데이터 분석 교육인 만큼 구성 요소를 ？놓지 않고 소개해줘서 데이터 분석이 무엇이구나, 하는 전체 틀을 파악할 수 있었다. 데이터 분석이 어떻게 이뤄지는지가 머릿속에 그려진 것이 무엇보다 큰 소득이었다. 2주 간의 집체교육과 두 달 정도의 수료 프로젝트를 통해 데이터 분석을 잘하기는 쉽지 않다. 하지만 앞으로 어떻게 공부해야 할지를 나름대로 파악할 수는 있다. 2주간의 집체교육 중에 데이터 분석을 하려면 통계를 잘해야 한다는 것을 절감했다. 그래서 요즘은 출근하기 전에 1시간씩 온라인 통계학 강의를 듣고 있다.

빅데이터 아카데미 수료 후 회사에서 습득했던 실력을 발휘할 기회가 있었나.

아직 가시적으로 드러난 건 없다. 스마트팩토리 프로젝트가 단순하지 않다. 원인에서 원인을 찾는 과정을 거듭하면서 진행되기에 뭔가 바로 효과를 낼 수 있는 상황은 아니다. 그럼에도 교육을 받기 전까지만 해도 어렵게만 느껴지던 일들을 어떻게 풀어나갈지 자신감이 붙었고 돌파구를 잘 찾아내고 있구나 하는 생각이들었다. 회사에서도 나를 그렇게 평가하고 있는 거 같다.

담당하는 스마트팩토리 업무에 대해 간단히 소개하면.

설비의 건전 상태를 파악하고 분석하는 것이 주 업무다. 이 분야의 전문 업체들이 하는 분석교육도 있는데, 빅데이터 아카데미의 데이터 분석 교육을 먼저 받았다. 뭐든 기본기를 든든하게 다지는 게 좋다고 봤기 때문이다. 국제 철강시장은 경쟁이 더 치열해지고 있다. 몸담고 있는 회사도 줄기차게 발전을 위해 개선을 거듭해왔다. 스마트팩토리는 데이터에서 재도약의 발판을 찾는 일이다.

빅데이터 아카데미 수료 프로젝트 조원들과도 지속적으로 연락을 하나.

프로젝트를 했을 당시처럼 뜨겁지는 않다. 그럼에도 분석 측면에서 접근해야 하는 일을 할 때, 수료 프로젝트 조원들이 슬쩍 던져주는 아?? 문제해결의 결정적인 단서가 된 경험이 있다.

수료 프로젝트 팀원들과 후속 연구를 하기로 했다고 들었다.

지금까지는 스터디였다. 스터디 이후는 실무 적용이다. 물론 수료 프로젝트 조원 중에는 빅데이터 분석을 본업으로 삼고 있는 사람도 있다. 프로젝트 초기부터 고민하고 있던 영역이 또 하나 있었다. 그것을 해결해서 실무에 적용시키는 것이 하나의 목표가 됐다. 개인적으로 회사에서 하는 일 가운데 진동 데이터 해석이 하나의 도전 과제가 되고 있다. 1초 주기로 발생되는 진동 마이크로 데이터를 수집해 현장에서 필요로 하는 신호만 추출해 내는 고난이도 빅데이터 분석 영역이다. 빅데이터 아카데미 수료 프로젝트 주제 선정을 할 때, 조원들과 함께해 보자고 해서 공감대는 형성됐다. 하지만 시간과 추진 전략이 잘 맞지 않아 조금 뒤로 미뤄뒀다. 이것을 우리 조원들과 도전해 볼 계획으로, 진동 데이터 분석을 공부하고 있다. 잘 이뤄져 현장에 적용할 수 있는 성과가 나왔으면 하는 바람이다.

향후 계획이나 바라는 바가 있다면.

데이터에서 문제 해결의 실마리를 찾을 수 있는 진정한 해결사가 되고 싶다. 미국의 대기업 P사에 빅데이터 벤치마킹을 간적이 있다. 그곳에서 느낀 점 두 가지가 있다. 먼저 그 회사는 모든 일의 시작과 끝을 디지털 데이터로 관리하면서 데이터를 근거로 모든 일이 이루어지고 있었다. 수작업 보고서도 과감히 디지털화를 했다. 또 한 가지는 분석 전문가가 모든 문제의 해결을 주도하고 있었다. 우리나라도 데이터가 불러온 변화의 물결 속에서 많은 변화를 겪고 있다. 데이터 분석 전문가의 역할이 두드러지는 시대가 오고 있음에 틀림 없다.

데이터 분석 프로젝트를 진행하는 후배들에게 조언을 한다면.

빅데이터 아카데미 분석 전문가 과정은 짧았지만 재미있고 신나는 경험이었다. 무엇보다 교육 중에 다양한 업무 전문가들을 만날 수 있는 좋은 기회다. 1등을 목표로 수료 프로젝트를 추진하는 것도 좋지만, 짧은 시간 내에 얻을 수 있고 본인에게 도움이 될 수 있는 목표를 세워 접근하기를 추천 드린다. 더불어 집체교육 과정만으로 분석을 잘 할 수 있으면 좋겠지만, 그러기엔 너무 짧은 시간이다. 경험자로서 봤을 때, 빅데이터 아카데미 교육의 목표는 첫째 빅데이터 분석 전문가가 확보해야 할 최소한의 지식을 전달하는 것이고, 둘째는 파일럿 프로젝트를 하면서 동료들과의 커뮤니케이션 방법 등 분석가가 갖춰야 할 자세와 문제 해결방법을 터득하게 하는 것이 아닐까 한다. 데이터 분석지식을 확보하려면 참가자 스스로 노력하는 수밖에 없다. 팀워크를 이루어 어떠한 문제를 해결해야 하는 영역은 말처럼 쉽지 않다. 짧은 시간에 그룹을 만들고 어떠한 결과를 도출하는 것은 또 하나의 도전이다. 도전 속에서 성장의 기쁨을 느껴보기 바란다.

출처 : 한국데이터산업진흥원
제공 : 데이터 온에어 Dataonair.or.kr