[글로벌-Biz 24] 빅데이터 중요성 부각되면서 금융 데이터 과학자 관심 집중

금융의 미래는 데이터에 크게 의존한다. 더 정확하게 표현하자면 데이터 작업을 할 수 있는 전문가를 필요로 한다.

글로벌 회계법인 언스트 앤 영(EY: Ernst & Young)이 금융의 미래에 중점을 둔 조사 연구에 따르면 응답자의 57%가 예측 및 규범 분석 기술을 구축하는 것이 금융의 미래에 무엇보다 중요하다고 응답했다.
또한 5년 후 어떤 금융 기술이 필요한지 묻는 질문에 대해 응답자의 53%가 빅데이터와 높은 단계의 분석 능력이라고 대답했다.

데이터 과학기술의 격차는 수많은 다른 산업과 마찬가지로 금융 세계에도 영향을 미쳤다. 그러나 물류 산업 이후 금융 산업은 빅데이터에 투자할 때 가장 높은 투자자본수익률(ROI)을 기대할 수 있다.

더 큰 데이터 기술이 필요하고, 그리고 앞으로 예상되는 결과가 무엇보다 중요하기 때문에 금융 부문은 데이터 과학자를 최대한 빨리 모집하고 채용하는 움직임을 보이고 있다. 또한 금융 모델 및 정량적 검증과 같은 새로운 부문이 등장했다.

금융 산업 규정은 회사의 모든 데이터 과학 및 정량 팀이 개발 한 모델을 검증하고 도전하는 데이터 과학자의 필요성을 의무화했다. 이러한 직업은 금융 기관의 요구 사항이기 때문에 이제는 금융 분야의 데이터 과학자의 필요성이 더욱 커졌다.

따라서 금융 데이터 과학자는 고급 분석 기술, 금융 업계에 대한 지식 및 금융 시장에 대한 경험과 함께 모든 데이터 과학 기술에 대한 기본적인 이해를 가지고 있어야 한다. 데이터를 수입해 분석할 수 있어야 한다.

이는 통계, 운영 및 예측 분석에 대한 견고한 배경을 갖고 있어야 한다는 것을 의미한다. 많은 양의 데이터로 작업하기 위해서는 대부분 R 및 Python, SQL 및 NoSQL에 능숙해야 한다.
또한 하둡, 맵리 듀스, 스파크와 같은 빅 데이터 기술에 대한 실무 지식을 가지고 있어야 하며 머신 러닝(machine learning) 기술도 보유해야 한다. 데이터 정리, 데이터 삭제 및 도메인 지식에 대한 경험도 갖추어야 한다.


김형근 글로벌이코노믹 편집위원 hgkim54@g-enews.com