호주 시드니에서 열린 Gartner의 Data and Analytics Summit의 애널리스트에 따르면 데이터 과학자도 중요하지만 지금 세상이 필요로 하는 것은 데이터 아티스트입니다.
분석가인 Sally Parker와 Peter Krensky는 데이터 아티스트가 데이터에 대해 더 폭넓은(심지어 접선적인) 질문을 하고 데이터 과학자가 조사한 결과 데이터가 드러낼 수 있는 내용을 묻는 사람이라고 설명했습니다.
개념을 설명하기 위해 그들은 일부 차량이 고장난 이유를 알아보기 위해 데이터 과학을 사용한 벨기에의 한 대중 교통 운영자에 대한 사례 연구를 공유했습니다. 프로젝트 스프롤의 가능성을 염두에 두고 분석 팀은 데이터 준비에 절반의 시간을 사용하고 나머지는 모델 개발에 할애하는 20일 프로젝트 계획을 개발했습니다.
그 노력으로 유용한 통찰력을 얻지는 못했지만 데이터 팀이 운영 팀과 연락할 수 있게 되었습니다. 후자는 고장난 버스에 대한 데이터를 본 후 버스가 언덕이 많은 경로에서 사용되고 있음을 신속하게 입증했으며 따라서 더 많은 스트레스에 직면했습니다.
서로 다른 경로를 가로지르는 순환 버스는 부하를 분산시키고 수천만 달러를 절약했습니다.
분석가는 데이터 아티스트를 개발하는 방법에 대한 통찰력을 제공하지 않았습니다. 오히려 그들은 학제 간 협력과 데이터에 희망적인 통찰력이 포함되어 있다고 가정하지 않도록 주의하는 것이 유용한 단계라고 제안했습니다.
두 사람은 태양이 지구를 공전한다는 자신의 믿음을 증명하기 위해 광범위한 관찰을 수행한 16세기 천문학자 티코 브라헤의 이야기를 공유했습니다. Brahe의 협력자 Johannes Kepler는 동일한 데이터를 사용하여 지구가 태양을 공전한다는 것을 증명했습니다.
Krensky는 "때때로 우리가 성공하기 위해 필요한 것은 관점을 바꾸는 것뿐입니다."라고 말했습니다.
쌍은 또한 대량 데이터를 수집하면 보안 위험이 발생하기 때문에 조직이 데이터를 덜 수집하도록 권장했습니다. 두 사람은 체육관 이용 여부와 건강식 선택 여부라는 두 가지 데이터 포인트만을 사용하여 고객을 분석하는 호텔 체인의 예를 인용했습니다. 이 두 가지 정보는 맞춤형 제안을 제공하기에 충분하며 다른 정보 항목보다 범죄자에게 가치가 훨씬 낮습니다.
두 분석가는 또한 수집 비용이 저렴하고 개인 정보 보호 문제가 적기 때문에 합성 데이터 사용을 옹호했습니다.
합성 데이터는 또한 관찰하기 어려운 이벤트를 시뮬레이션할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 애널리스트들은 알파벳의 자율주행차 기술 업체인 웨이모(Waymo)가 교통 체증을 빠른 속도로 헤쳐나가는 구급차를 위한 길을 만드는 것을 시뮬레이션하고 실제 도로에서 가능한 것보다 더 많은 자율주행차 테스트를 수행하기 위해 이를 사용한다고 말했다.
기조연설에서는 IT팀이 인프라에 집중하는 '데이터 배관공'이 아니라 비즈니스팀이 필요한 데이터를 빠르게 식별하고 활용할 수 있도록 메타데이터에 투자하는 '데이터 컨시어지'가 되라는 권고도 제시했다. ®
