디지털 잡마켓에서 빅데이터 융합인재 양성을 위한 실무기술역량 연구 = A Study on the Competence of Practical Technology for the Cultivation of Big Data Convergence Talent in the Digital Job Market

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As various existing analog industries have been reorganized into digital
convergence fields in order to enhance 21C national competitiveness, the wind
of innovation is strong across the industry. Accordingly, companies are judging
talent recruitment or training as a means of survival for companies, and as
time goes by, voices for the need to cultivate digital talent and cultivate
technology are increasing. In addition, DT & DX innovation implies the
incorporation of knowledge know-how (content, etc.) in various industries into
existing ICT, and it is emerging as a very urgent task for young people in
various majors to be trained as digital convergence talents in the big data
field. In this study, after collecting the opinions of field workers and job
seekers, machine learning and big data analysis techniques were applied to
derive the practical skills required for big data convergence talents in the
digital job market. Big data jobs are classified into five categories, and it was
confirmed that 'data project manager', 'data researcher', and 'data scientist',
which have essential requirements such as degree (master or doctorate
degree) and career, are difficult to be directly put into the field only based
on technology capabilities, so in this study, practical technology skills were
analyzed focusing on the 'data analyst' and' 'data engineer' jobs. Currently,
big data projects were the most common in the financial and manufacturing
sectors, and in terms of technology, about 20 to 30 technology capabilities
were mixed in about four types (AI, Data Analysis, Web Components, and
Data Pipeline). Machine learning and big data techniques drew the practical
roadmap for technical competency reflecting the importance of the field was
derived while comprehensively analyzing and attracting the interest and
interest of the students based on the the priority of practical skills identified
in the job market and the poor skills of each group based on similar
academic achievement competencies of unemployed people, and
comprehensively analyzed the results of satisfaction analysis of trainees who
completed the recent course. Based on the roadmap presented, it has been
confirmed that big data projects do not proceed with one or two technologies,
but have a wide spectrum of technologies, which explains why talents trained
only on digital new technologies such as AI&Big Data are not properly used to
build innovative services. In the end, for the success of big data convergence
services, it is important how well newly released digital new technologies and
vastly advanced legacy technologies work together. To this end, it suggests
that cultivation goals in the existing 'digital new technology' field are broadly
organized into packages of three fields (Web Component Full Stack + Data
Engineering). This is expected to be not only efficient in human resource
utilization strategies within the company, but also greatly help individual
career management of human resources. Finally, if the above technological
convergence talent in the data field is stably established, a comprehensive
study on how to cultivate (or improve) DX convergence talent (human
resources with domain knowledge-based big data technology utilization
capabilities) is needed.

국문 초록 (Abstract)

21C 국가경쟁력 제고차원에서 기존의 여러 아날로그 산업분야가 디지
털 융합분야로 재편되면서 산업 전반에 혁신의 바람이 거세다. 이에 기업
들은 인재영입 또는 양성을 기업의 생존수단으로 판단하고 있으며, 시간
이 갈수록 디지털 인재양성과 기술 함양의 필요성에 대한 목소리가 높아
지고 있는 실정이다. 또한, DT & DX 혁신이라는 것이 기존 ICT에 여러
산업의 지식 노하우(컨텐츠 등)가 접목된 것을 내포하게 되면서 다양한
전공의 청년들이 빅데이터 분야의 디지털 융합인재로써 양성되는 것이 매
우 시급한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 현업 실무자의 의견과 구직자
정보를 취합 후, 머신러닝, 빅데이터 분석기법을 적용하여 디지털 잡마켓(디지털
역량이 갖춰진 인재를 채용하려는 구인구직시장)에서 빅데이터 융합인재에게 필요한
실무기술역량을 도출함으로써 관련 수요자들에게 명확한 기술 커리어에 대한 가
이드를 제시하고자 노력하였다. 빅데이터 직무는 총 5가지로 분류되어 있
는데 채용시 학위(석박사) 및 경력 등 필수요건 있는 ‘데이터 기획자’, ‘데이터 연구자’,
‘데이터 과학자’는 기술역량 중심으로만 현업에 바로 투입되기 어려운 직무임이 확인되어
본 연구에서는 ‘데이터 분석가’ 와 ‘데이터 엔지니어’ 직무를 중심으로 실무기술역량을
분석하였다.
현재 빅데이터 프로젝트는 금융과 B2B서비스(고객니즈분석) 분야에서 가장
많았으며 기술적인 측면으로는 대략 4가지 (AI, 데이터분석, Web, 데이터
파이프라인) 유형에 20~30여가지 기술역량이 혼용되어 진행되고 있었다.
머신러닝과 빅데이터 기법으로는 취업시장에서 유리한 실무기술역량 우선순위와
미취업자의 유사한 학업성취역량 기반의 그룹별 부진기술역량을 확인하고 최근
과정을 마친 피교육자 만족도 분석 결과를 종합적으로 분석하여 수강생들의 흥미와
관심을 끌면서 현업의 중요도가 반영된 실무적인 기술역량 로드맵을 도출하였다.
제시된 로드맵으로 볼 때, 빅데이터 프로젝트는 특정 한, 두가지 기술로 진행되는
것이 아니라 상당히 폭넓은 기술 스펙트럼을 가지고 있는 것이 확인되었는데 이는
AI&빅데이터 등 디지털 신기술 중심으로만 양성된 인재들이 기업의 혁신 서비스
구축에 제대로 활용되지 못하는 이유와 동시에 양성된 인재들의 역량과 기업의
현실이 부합되지 않는 부분이 적지 않음을 잘 설명해 준다. 결국, 빅데이
터 융합 서비스의 성공을 위해서는 새롭게 출시되는 디지털 신기술과 지
속적으로 고도화 된 방대한 레거시 기술들이 얼마나 잘 연동되느냐가 중
요하다. 이를 위하여 기존 ‘디지털 신기술’ 분야의 배양목표를 신입/재
직자 관계없이 3가지 분야 (웹컴포넌트 풀스택+데이터분석+데이터 엔지니
어링)의 패키지로 폭넓게 구성하는 것을 제언한다. 이는 기업 내에서의
인재활용전략에도 효율적일 뿐만 아니라 인재들의 개별적인 커리어 관리
에도 크게 도움이 될 것으로 예상된다. 마지막으로 위와 같은 데이터 분야의
기술적인 융합인재가 안정적으로 자리를 잡게 되면 다음으로는 DX융합인재
(도메인지식기반 빅데이터 기술활용역량을 갖춘 인재)의 양성(또는 향상)방법에
대한 포괄적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서 론 1
• 1.1 빅데이터 융합 서비스의 글로벌 트렌드 1
• 1.2 국내 빅데이터 기반 디지털 서비스 사례 10
• 1.3 글로벌 빅데이터 기반 디지털산업의 선도를 위하여 14
• 2. 이론적 배경 19
• 2.1 디지털 기술과 산업의 특성 19
• 2.2 디지털 시대의 인재상 22
• 3. 선행연구 26
• 3.1 빅데이터 특성과 현황 27
• 3.2 인재양성에 적용한 빅데이터 분석기법 사례 34
• 3.3 빅데이터 전문과정 운영사례 37
• 3.4 현업 빅데이터 직무별 실무기술역량 42
• 4. 연구내용 및 성과분석 48
• 4.1 연구목적 및 연구방법 48
• 4.2 평가방법 (머신러닝 & 빅데이터 분석기법 활용) 55
• 4.3 연구결과 분석 69
• 5. 결론 및 시사점 81
• 5.1 빅데이터 융합인재를 위한 실무기술역량 로드맵 및 시사점 81
• 5.2 한계점 및 향후 연구방향 85
• 5.3 논문 요약 86
• 참고문헌 92
• ABSTRACT 95
• 부록 97