자동화: 데이터 시나리오의 미래

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기타
작성자
finweb
작성일
2019-08-21 11:00
조회
31

AUTOMATION: THE FUTURE OF DATA SCIENCE

자동화: 데이터 사이언스의 미래

*이 글은 analyticsinsight에 게시된 Priya Dialani의 글을 번역했습니다.

실제로 자동화가 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지에 대해 읽는 어떤 기사도 두 가지 이야기 중 하나로 나눌 수 있습니다. 첫째는 산업혁명 이후 늘 그래왔듯이 우월한 미래로 이어질 것이라는 점입니다. 분명히, 몇몇 사람들은 직업을 잃을 것입니다. 하지만 역사가 나타나면서, 새로운 일자리가 만들어질 것입니다. 게다가, 새로운 일자리뿐만 아니라, 더 좋은 일자리도 있습니다. 또 다른 이야기는 이번에는 특별하다는 것입니다. 그 로봇들은 결국 점점 더 똑똑해지고 적합해지고 있습니다. 또한, 그들이 없앨 일자리와 기업의 수는 그들이 만드는 직업의 수를 훨씬 능가할 것입니다. 분명히, 이 두 이야기 중 어느 것이 현실로 변할지 알기는 어렵습니다. 우리가 알 수 있는 것은 이 이야기들이 비교 개시를 공유하면서 우리의 직업과 삶의 점점 더 많은 부분이 자동화되고 있습니다.

데이터 사이언티스트는 조직이 방대한 양의 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하여 이 발견을 기반으로 회사를 검토하고 효율화하는 방법을 찾도록 돕습니다. 데이터 사이언티스트들은 중요한 결과를 발견하기 위해 데이터 분석, 정보 중심 질문, 통계 및 수학 적용에 초점을 맞춥니다.

데이터 사이언티스트는 고급 수학과 통계, 고급 분석, 그리고 AI와 ML에 점진적으로 기반을 두고 있습니다. AI 프로젝트를 실행하기를 원하는 조직의 경우, 그룹에 데이터 사이언티스트를 두는 것이 데이터 기반 선택과 관련된 혜택을 보고, 알고리즘을 수정하고, 무언가를 말하는 데 유리합니다.

어떤 경우든 빅 데이터 세트에서 데이터를 추출하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 어떤 종류의 빅데이터 프로젝트든 실현하기 위해서는 먼저 데이터 인프라를 구축해야 합니다. 데이터 사이언티스트가 필요로 하는 모든 도구를 실행할 수 있는 다양한 혁신 부분을 고려하십시오. 문제는 오랫동안 그러한 틀을 구축하는 것이 부품에서 자동차를 조립하는 것과 유사하다는 것입니다. 상상할 수 있지만, 당신은 특별한 기술을 가진 사람들을 필요로 했고, 그것은 많은 돈과 시간이 필요했습니다. 다행히도, 이것은 진화하고 있습니다. 이전 몇 년 동안 이 절차를 자동화하는 플랫폼이 존재한다는 것을 알게 되었습니다. Amazon Web Services(AWS), Google, Microsoft 및 Anaconda와 같은 시장에 있는 다른 그룹에 이르기까지 빅 데이터 인프라를 훨씬 단순하게 만들고 유지하는 다른 클라우드 기반 플랫폼을 예로 들어보겠습니다.

자동화된 빅 데이터 플랫폼은 단지 이야기의 일부일 뿐입니다. 데이터 프레임워크를 설정하고 유지할 수 있다는 사실에도 불구하고, 누가 데이터를 정리하고 ML 모델로 테스트하기 위해 코드 라인을 구성해야 하는지에 상관없이, 우리는 더욱 효과적으로 데이터 프레임워크를 설정할 수 있습니다. 이 절차는 매우 지루하고 불필요하게 복잡할 수 있습니다.

거대한 데이터셋과 복잡한 사용 사례 또는 대규모 접근 방식을 가진 조직의 경우, 모든 것을 고려해 볼 때, 조직은 합리적인 시간 내에 프로젝트를 완료하기 위해 두 명 이상의 데이터 사이언티스트를 절대적으로 필요로 할 것입니다. 그러나 한 조직이 수많은 작은 노력 끝에 찾기를 기대하는 경우, 팀당 단 몇 명의 데이터 사이언티스트가 한 팀의 다른 개인에 의해 가까이에서 작업하도록 하는 것도 마찬가지로 가치 있는 경향이 있습니다. 필요에 따라 데이터 사이언티스트는 그룹의 모든 사람에게 특정 능력 집합을 갖도록 요구하는 대신 궁극적인 목표에 도달하기 위해 개발자들과 친밀하게 협력할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트들도 마찬가지로 근처에서 일하고 기존 그룹의 개인을 훈련시켜 네이티브 데이터 사이언티스트로 활동할 수 있습니다.

인공지능의 중요성이 계속 발전하고, 데이터 주변의 인재경색이 그것과 함께 발전함에 따라, 많은 조직들은 그들이 인공지능을 버릴 수 있을지에 대해 생각하고 있습니다. 훌륭한 데이터 사이언티스트를 찾는 것은 매우 어려울 수 있으며, 그들의 보상은 종종 가파릅니다.  데이터 과학자를 준비시키지 않고 AI의 미래를 향해 나아가는 것은 상상할 수 있지만, 그것은 당신이 실행하기를 원하는 프로젝트에 정말로 의존합니다.

모델을 만들고 해독할 수 있는 사람은 여전히 필요합니다. 문제는 이런 기술들이 드물다는 것입니다. 게다가, 그들은 또한 돈을 지불하는 데 비용이 많이 듭니다. 아마도 조직이 고급 분석 프로젝트를 건설하려고 할 때 직면하는 가장 큰 장애물은 숙련된 데이터 사이언티스트의 부재일 것이다.  이것이 바로 다음 지점이 자동화된 기계 학습이라는 필수적인 요소가 되는 곳입니다. 이러한 분석 조직 중 일부는 그 이상을 거쳐 자동화 기계 학습 프레임워크를 플랫폼에 통합하기 시작했습니다. 그저 무시할 수 있는 개입으로 정보를 떨어뜨리고 축적 모델을 꺼낼 수 있는 일종의 시스템입니다.

이러한 프레임워크의 가장 큰 장점은 예측 분석을 훨씬 더 광범위한 사용자에게 개방한다는 것입니다. 그들은 비기술직 직원들이 고객 이탈과 같은 단순한 예측 문제를 해결하도록 돕는 데 있어서 말할 수 없이 놀라운 자산일 수 있습니다.

데이터 과학자에 대한 인재 격차가 계속 증가함에 따라, 우리는 비기술직 및 비즈니스직원이 정보를 실행, 테스트 및 분석할 수 있는 필요성으로 만들어진 새로운 도구를 보게 될 것이라는 불확실성은 없습니다. 사업 관리자들은 AI 과제를 감독하고 발전시키기 위해 기초적인 데이터 과학을 배우기 시작할 것입니다. 기존의 데이터 과학자들은 이제 복잡한 정보 분석을 실행할 것으로 예상되지만, 일반적으로 기초적인 분석은 점차적으로 사용하기 쉬운 툴로 인해 상주 데이터 과학자의 역할로 옮겨갈 것입니다.

번역 - 핀인사이트 인턴연구원 함인규

원문 보러가기

https://www.analyticsinsight.net/automation-the-future-of-data-science/
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