4차 산업혁명 시대의 일자리 변화에 대응하기 위한 빅데이터 산업의 중요성과 주요 선진국의 데이터 전문 인력 양성 및 산업 육성 정책 doc_id PCY_201702160449281931_1

앞으로 제4차 산업혁명이 본격화되면 인공지능(AI) 기술의 발전을 중심으로 하여 기존 일자리의 축소 및 기계로의 대체가 심각해질 것이라는 우려도 부각되고 있다. 세계경제포럼은 2020년까지 기존 일자리가 710만 개가 소멸되는 반면, 새로운 일자리 창출은 200만 개에 그칠 것이라는 암울한 전망(World Economy Forum, 2016.1월)까지 발표하였다. 이 경우 실업 문제 자체가 더욱 심각한 사회문제로 제기될 수 있으며, 그 핵심 이슈는 고학력 청년 실업 문제가 될 가능성이 높다. 고학력 청년 실업 문제는 개인의 전문가 경력 발전에 있어서 뿐만 아니라 사회적 투자 대비 손실 측면에서도 큰 문제이기 때문이다. 실업 문제의 원활한 해소 내지 최소화를 위해서라도 미래 신산업 부각에 따른 일자리 패러다임 변화에 적절히 대응하는 방안이 필요하다. 고학력 청년에 대해서는 기존의 지식을 기반으로 원활히 미래기술 신산업에서 필요한 역량을 습득하고, 미래 인재로 성장하여 새로운 일자리를 스스로 창출하거나 일자리 변화에 빠르게 대응하면서 취업할 수 있도록 지원하여야 할 것이다. 결국 최근 부각되고 있는 가상현실(VR: Virtual Reality), 빅데이터 등 신기술 신산업 분야 일자리 확대를 위한 미래인재 양성 매칭 시스템 구축이 중요해지고 있다. 빅데이터(Big Data)란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐만 아니라 문자와 영상까지 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 주요한 특징은 데이터의 양(Volume), 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)을 의미하는 3V로 표현되었다가, 최근에는 가치(Value)와 복잡성 (Complexity)까지 추가되었다. 빅데이터라는 용어는 데이터 규모와 기술적 특성 측면에서 사용되기 시작했으나, 빅데이터의 가치와 활용 효과 측면으로 의미가 확대되는 추세이다. 빅데이터라는 용어는 디지털 정보량의 기하급수적인 증가에 따라 대규모 데이터가 중대 이슈로 부각하며 등장하였다. 최근의 기술발전에 따라 데이터 저장 및 처리 비용이 하락하고 소셜 네트워크 서비스가 확대되는 등에 기인하여 막대한 데이터 폭발이 이미 진행되고 있다. 앞으로는 도로, 건축물 등에 내장된 센서 및 임베디드 시스템(embedded system)에서 더욱 막대한 데이터가 만들어질 것으로 전망되고 있을 정도이다. 빅데이터 분석과 활용에 있어서 핵심은 구조화되지 않은 대규모 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 확보이다. 데이터 사이언티스트는 스마트 시대 최고의 인재로 해외에서는 단순한 분석인력보다는 행간의 특성을 읽어낼 수 있는 인력양성에 주력하는 중이다. 즉, 데이터 사이언티스트는 통계학, 경제학, IT기술, 수학 등 다학제적 지식이 필요하며, 학문적인 지식 외에 통합적 사고, 직관력 등도 갖춰야 한다. 이에 글로벌 IT 업체도 데이터 사이언티스트 확보에 심혈을 기울이며 인재확보와 내부역량 강화에 노력하고 있다. 대표적인 사례로 이베이에는 고객 데이터를 분석하고 가공하는 일을 맡은 직원만 5,000명에 이르고 있다. EMC는 경제학, 통계학, 심리학 등을 전공한 박사급 인재들인 데이터 사이언티스트로 구성된‘애널리틱스’랩을 운영하고 있으며, IBM은 사내에 200명 이상의 수학자들이 분석학(analytics)을 집중적으로 연구하고, 500개 이상의 관련 특허를 취득하면서 미래 사업을 준비하고 있다. 주요 선진국의 경우 빅데이터 활용기술을 미래 성장동력으로 인식하며, 정부 차원의 정책을 마련하여 관련 산업육성을 적극적으로 추진하고 있다. 미국 백악관은 사상 최초로 정부의 데이터 정책을 총괄하는 최고 데이터과학자 (Chief Data Scientist) 지위를 만들고 DJ 파틸 박사를 임명하였다. 최고 데이터과학자는 미국 정부의 데이터 관련 정책 방향성을 결정하고 실행하는 중추 역할을 담당하고 데이터 과학 전문가 확보 등의 업무를 수행한다. EU는 빅데이터 산업 발전을 위한 민관 협력 파트너십을 체결하는 등 적극적이다. Horizon 2020 연구혁신 프로그램의 일환으로 빅데이터 연구에 3조 원이 넘는 재원 투입을 계획하고, 빅데이터와 관련된 에너지, 제조, 헬스케어 사업 발굴 및 연구를 위한 투자를 진행하고 있다. 중국은 민간과의 협력을 통한 빅데이터 산업 발전 촉진에 집중하여, 자국 내 주요 기업과 빅데이터 활용을 목표로 장기적인 협력체계를 구축하고 있다. 지방 정부인 구이저우성은 데이터 과학자 등 인력양성에 주력한다. 중국이 빅데이터 산업 활성화에 투입한 예산은 3년간 총 1억 위안(약 1,630만 달러)에 이른다. 일본은 오픈 데이터 정책을 펼치며 민간 기업이 대거 참여하도록 하고 있다. 공공기관이 보유한 데이터를 공개하여 민간기업이 자유롭게 이용 활용할 수 있도록 장려한다. 이 오픈 데이터 정책을 공고히 하기 위해 2015년에는 오픈 데이터관련 법 제도도 정비하였다. 선진국의 빅데이터 산업 정책은 대부분 인력양성 정책과 연계되어 추진되고 있다. 미국 과학기술정책실(OSTP)은 2012년 3월 ‘빅데이터 R&D 이니셔티브’를 발표하고, 빅데이터 기술개발 및 인력양성 등에 2억 달러 투자를 결정하였다. 미국 대학들은 Data Science, Analytics 과정을 빠르게 개설하며 데이터 분석전문가 수요에 대응하고 있다. 미국은 또한 각 부처의 빅데이터 연구개발 프로젝트 수행 과정을 통해 전문 인력 양성을 도모한다. 영국은 '데이터역량 강화전략(A strategy for UK data capability)'을 통해 인프라 및 데이터와 함께 데이터 전문인력(Human Capital) 확보를 강조하고 있다. 데이터 전문인력 양성을 위해 장기적 시각을 갖고 교육체계 개선 방안을 구체적으로 제시하였다. 초‧중등 교육 개혁을 통해 2014년 9월부터 컴퓨팅 국가 교육 과정(5-16세 학생들)을 도입, 데이터 분석 직업의 필수 기술인 컴퓨팅 역량을 갖춘 과학 분야 인재를 배출하는 계획을 추진하고 있다. 일본은 2013년 'Active Data' 계획을 발표하였다. 데이터 관련 R&D 지원 및 해석 기술 전문가 양성 등 정부 주도의 정책에 89.3억 엔의 예산을 투입할 계획이다. 특히 기술개발과 성과를 신속하게 비즈니스 모델로 확립하고, 해외 진출 등으로 연결하기 위한 산‧학‧관 프로젝트를 추진한다. '창조적 IT 인재 육성'정책(2013)'에서는 빅데이터 전문인력을 타 산업, 분야와의 융합 협업을 통해 양성할 계획임을 강조한 바 있다. '산학협동 이노베이션 인재육성 컨소시엄'을 구성, 이공계 대학원생 2만 명의 정보를 DB화하고 기업체 연구 인턴쉽 연계하고 있다. 해외의 미래산업 분야 인력양성 단기 프로그램은 철저하게 수요에 기반하여 설계되고 운영되고 있으며, 그에 따라 취업으로의 연결이 확실하게 이루어지고 있다. 다음과 같은 특징들이 이에 대한 근거로 제시될 수 있으며, 이는 다음 표에 나타나 있다. 미래산업 관련 인재양성을 위한 단기 교육과정으로 조사된 사례 모두는 빅데이터 등의 데이터 사이언스 분야이다. 다른 분야에 대한 단기 교육과정이 없다고 할 수는 없겠으나, 데이터 사이언스 분야가 주로 파악되는 것으로 보아 현재 빅데이터 등에 대한 전문 인력 수요가 가장 많으며 교육 프로그램 또한 이러한 전문인력 수요에 기반하여 설계 및 운영되고 있다고 할 수 있다. 이처럼 철저하게 필요 인력 수요에 기반하여 단기 교육 프로그램이 운영되고 있는 것은 운영 주체가 민간 기업이라는 점과 지역 기업뿐 아니라 글로벌 기업까지 적극적으로 이러한 교육프로그램에 참여하고 있다는 것에서도 유추할 수 있다. 성공적 해외 사례의 운영기관은 교육 및 컨설팅 전문기업이거나 창업 엑셀러레이터로서 비즈니스 측면에서 교육프로그램을 운영하고 있으며, 이는 곧 이 분야에 대한 전문인력 수요가 많기 때문이다.