데이터 전문 인력 양성 전문성 강화 필요

 

그림  : 데이터기반행정 활성화 기본 계획(행정안전부)
그림 : 데이터기반행정 활성화 기본 계획(행정안전부)

[ K trendy NEWS 가회광 칼럼니스트 ] 데이터가 국가의 경쟁력인 시대가 되었다. 대한민국 정부에서는 데이터기반 행정 활성화를 위한 기본 계획을 수립하고, 이를 공공 전 분야로 확산시키기 위한 정책을 추진하고 있다.

데이터가 국가 경쟁력으로 자리잡기 위해서는 국가 및 산업 측면에서 이를 뒷받침할 수 있는 전문 인력이 필수적으로 필요하다. 대한민국 정부에서는 『공공데이터 데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 법률』과 『데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률』  제정을 통해 데이터를 국가 경쟁력으로 육성하기 위한 정책을 추진하고 있다.

우리나라는 OECD 공공데이터 개방 및 활용 분야 1위 국가로 데이터 개방 및 활용에 지속적인 노력을 꾀하였으며, 과거 정부부터 지금의 정부까지 공공데이터 구축을 통한 개방과 활용에 많은 역량을 투입하였다.

데이터가 국가 경쟁력으로 자리잡기 위해서는 데이터를 구축하고 개방하는 것도 중요하지만 데이터를 통해 국민이 혜택 받고, 기업의 경쟁력을 위해 기존 방식과 차별화된 시사점(Insignt)를 도출하는 것이 더 중요하다.

이를 위해서는 데이터 관련 인재를 양성하고 시장에 공급하는 것이 국가 차원에서 매우 중요한 정책이다. 지난 정부부터 지금 정부까지 각 부처에서는 다양한 데이터 인력 양성 정책을 추진해왔으며, 그 결과 다수의 데이터 분석 인력이 시장에 공급되고 있는 것이 현재 대한민국의 상황이다.

이 시점에서 우리는 현재 추진하고 있는 데이터 인력 양성 정책과 시장의 대응이 올바른 형태로 진행되고 있는 것인지 검토하고 개선점을 찾아야할 때라 생각한다.

그 첫번째 단계로 대한민국의 데이터 인력이 고르게 양성되고, 시장에 공급될 수 있는 환경이 구축되어 있는지 알아보도록 하겠다.

1. 학원 중심의 인력양성

인력 양성기관에서 가장 중요한 위치를 차지하고 있는 것은 대학이다. 데이터 전문 인력양성을 위해 그 누구보다 앞장서서 전문 인력을 양성하고 시장에 공급해야하는 의무를 가지고 있지만 실제 인력 시장에서 대학에서 전문 교육을 받은 인력을 찾는 것은 쉽지 않다.

심지어 대학을 졸업하고 전문 학원에서 6개월간의 전문 과정을 수료한 후 인력 시장에 나오는 것이 현실이다. 필자는 데이터 분석 관련 분야에 종사하면서 최근 5년간 다수의 이력서를 검증한 결과 대학 교육 과정에서 습득한 지식만으로는 직업시장에서 전문성을 인정받는데 한계가 있었다.

데이터 전문 학원에서는 다수의 기업과 연계하여 수료생에 대한 인턴쉽 및 취업 지원을 통해 자체 경쟁력을 높여가고 있으나, 대학에서는 데이터 관련 기업과의 인턴쉽 운영에 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다.

지방 대학(상지대, 남서울대, 공주대 등)에 대한 간략한 인터뷰 결과 수도권 대학의 경우 지방 대학에 비해 양질의 산학 네트워크를 보유하고 있으나, 지방 대학의 경우 산학 네트워크 부족으로 양성된 인력을 시장에 공급하는 것도 어렵다.

윤석열 대통령이 공약한 바와 같이 10만 데이터 인력 양성을 위해서는 대학의 인력 양성 전문성을 현재 수준보다 월등히 높여야한다. 데이터 전문 인력은 특정 분야의 인력들에게만 필요한 것이 아니라 국가의 모든 분야에 필요한 인력이다.

따라서, 각각의 분야에 전문성을 보유한 데이터 인력을 양성하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 대학에서 보유하고 있는 산업 전문성을 바탕으로 해당 분야 전문 인력을 양성하기 위한 적극적인 교육 프로그램을 개발하고 적용하는 것이 필요하다.

대학이 전문 인력을 양성하기 위해서는 학계 전문가도 필요하지만 업계 요구사항과 특성을 반영할 수 있는 전문가의 참여가 필요하다. 정부는 이러한 학계의 어려움을 수렴하여 현재 추진하고 있는 데이터 관련 산학 연계 정책의 문제점 및 개선점을 파악하여 정책을 개선하는 것이 필요하다.

사진 = 데이터 분석 생애 주기(Data Analysis Life Cycle)
사진 = 데이터 분석 생애 주기(Data Analysis Life Cycle)

2. 분석 툴 중심의 데이터 인력 양성

일반적으로 데이터에 대한 인력을 생각하면 분석가만을 떠올린다. 하지만, 데이터 관련 인력은 분석가만 있는 것이 아니라 데이터 분석 생애 주기(Data Analysis Life Cycle)에 따른 전문 인력이 필요하다.

데이터 생성, 수집, 전처리, 분석으로 크게 영역을 구분할 수 있고, 각각의 과정에서 필요한 전문인력이 다르게 존재한다. 이렇게 다양한 분야의 인력이 필요한 산업분야임에도 불구하고 대한민국의 데이터 인력 양성의 현 주소는 데이터 분석 툴(R, Python, TensorFlow 등)에만 집중하여 인력을 양성하고 있다.

데이터 분석 툴을 이용한 분석인력은 신속하게 시장에 인력을 공급할 수 있다는 측면에서 매우 유용할 수 있다. 하지만, 데이터 분석에 편향된 인력 양성이 지속될 경우 향후 우리나라 데이터 시장의 인력구조에 불균형을 가져올 수 밖에 없다.

이미 대한민국의 데이터 시장은 공공데이터를 뛰어넘어 민간데이터와 연계한 다양한 데이터 분석을 실제 정책과 현장에 적용하고 있는 세계 선도적 국가이다. 이와같은 국가의 경쟁력이 편향된 인력양성으로 인해 앞으로 더욱 발전할 수 있는 가능성을 저해할 수 있다. 

대한민국이 세계 데이터 시장을 선도하기 위해서는 데이터 분석가 중심의 인력 양성 구조에서 탈피하여, 데이터 전반에 걸친 인력 양성 구조로 변화해야할 필요가 있다. 현재 우리나라는 중앙부처, 지자체, 기업 등에서 다양한 데이터 플랫폼을 구축하였으며 이를 활용하고 있다. 이렇게 확보된 노하우를 바탕으로 데이터 생애 주기 전반에 걸친 인력 양성 체계로의 전환을 꾀할 때 국가 데이터 산업은 더욱 더 발전하고 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것이라 생각한다.

정부, 학계 및 산업계는 당면한 데이터 산업 인력의 문제점 중심의 인력양성 구조에서 탈피하여 데이터 전반에 걸친 인력 양성과 전문성을 확보하기 위한 형태로 관련 정책 개발과 협력체계를 구축해야할 것이다.

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