오늘날에도 불구하고 데이터 과학자 인재 부족, 조직은 데이터 과학 이니셔티브에 대한 투자를 주저하지 않고 있습니다. 

우리 회사가 TechTarget의 Enterprise Strategy Group과 공동으로 실시한 최근 ​​설문 조사에 따르면 대부분의 조직은 오늘날의 인재 부족을 극복하는 방법을 이해하고 있는 것으로 나타났습니다. 응답자의 87 %가 도메인 및 비즈니스 부서 전반에 걸쳐 데이터 과학 기술을 구축하는 것이 데이터 과학 전략의 중요한 부분입니다. 

또한 설문조사는 조직이 AI 및 머신러닝 기술을 채택하기를 열망하고 있음을 나타냅니다. AI 솔루션을 둘러싼 과대 광고는 흥미롭지만, 이러한 새로운 기술을 전략적으로 장기적으로 사용하려면 조직은 먼저 데이터와의 관계를 근본적으로 개선해야 합니다. 

데이터 과학 산업에 영향을 미치는 3가지 주요 동향

2023년에 조직은 지속적인 적응과 혁신이 중요한 기술 발전과 시장 변화에 직면했습니다. 결과적으로 비즈니스 리더와 IT 전문가 모두 데이터로 결과를 최적화하기 위해 데이터 과학 동향을 주의 깊게 따라야 했습니다. 정보를 지속적으로 제공하겠다는 이러한 약속은 2024년에도 모범 사례로 유지될 것으로 예상됩니다. 

이를 염두에 두고 설문 조사에서 수집한 세 가지 추세는 다음과 같습니다. 각 추세는 현재 데이터 과학 환경을 조명합니다.  

데이터 과학 및 기계 학습 예산이 증가하고 있습니다.

설문 조사에 참여한 거의 모든 조직(92%)에서 데이터 과학 및 데이터 과학에 대한 예산 할당이 매년 증가했습니다. 기계 학습 프로젝트 및 이니셔티브. 

몇 년간의 어려움을 겪은 후 예산이 증가함에 따라 일부 기업은 지출할 준비가 되었습니다. 거의 24분의 1에 달하는 조직(XNUMX%)이 향후 몇 년 동안 데이터 과학 및 기계 학습과 관련된 인력, 프로세스 및 기술에 최소 XNUMX만 달러를 할당할 계획입니다. 

재정적 헌신의 증가는 비즈니스 리더가 운영 효율성을 높이고 더 많은 정보에 입각한 의사 결정, 예측 분석 및 혁신적인 제품 개발을 지원하는 데이터 과학의 능력을 인식한다는 신호입니다. 이러한 리소스 할당은 조직이 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 투자를 통해 보고 있는 가치와 이러한 기능이 미래의 성공과 회사 성장을 주도하는 데 계속해서 수행할 중추적인 역할을 강조합니다.

인재 격차는 조직의 병목 현상으로 남아 있습니다.

예산이 증가하는 동안 조직의 27분의 XNUMX 이상(XNUMX%)이 숙련된 인재 부족이 데이터 과학 프로젝트를 개발하고 구현하는 데 방해가 된다는 점을 공유했습니다.

적합한 인재가 없으면 조직은 제한된 데이터 전문 지식과 느린 프로젝트 구현 및 실행으로 어려움을 겪습니다. 이러한 장애물로 인해 복잡한 위험과 지연이 발생하여 데이터 기반 투자 및 운영화를 통해 원하는 비즈니스 결과를 달성하는 조직의 능력에 영향을 미칩니다.

가능하다면 조직은 풍부한 데이터를 이해하는 방법을 아는 직원에게 투자해야 합니다. 그러나 교육은 방정식의 일부일뿐입니다. 현대 데이터 과학자들은 또한 자신의 작업이 가장 큰 영향을 미치기 위해 어디에 있는지 알기 위해 비즈니스에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

그러나 현재 업계 인력 수요를 충족하기에는 데이터 과학자가 너무 적기 때문에 비즈니스 리더는 인재 격차를 줄이는 데 도움이 되는 분석 도구를 동시에 채택해야 합니다. 전략적 채용과 결합된 로우 코드 분석 도구는 즉시 데이터 작업을 민주화하고 조직 전체의 모든 사용자가 해당 부서와 역할에 필요한 용량으로 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다. 

직원의 배경에 관계없이 데이터를 직관적으로 작업할 수 있게 만들면 데이터 과학자가 더 복잡한 책임에 집중할 수 있습니다.

오픈 소스가 혁신을 주도하다  

조직의 88%는 오픈 소스 솔루션이 혁신에 매우 중요하다는 데 동의합니다. 또한 응답자의 26분의 XNUMX 이상(XNUMX%)이 회사의 데이터 과학 이니셔티브를 지원하기 위해 구매할 때 고려해야 할 중요한 요소로 오픈 소스 기술과의 호환성을 꼽았습니다.

이러한 통계는 앞으로 더 큰 규모의 오픈 소스 채택이 증가하는 추세를 나타냅니다. 조직에서는 협업, 유연성, 투명성 및 비용 절감을 더욱 촉진하기 위해 오픈 소스 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 

또한 오픈 소스는 소프트웨어를 향상시키고, 작업 사례를 제공하며, 혁신과 지속적인 개선을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있는 개발자, 열광자, 전문가로 구성된 활발한 커뮤니티에 대한 액세스를 제공합니다.

전체 인력이 데이터에 액세스할 수 있도록 하세요.

장기적으로 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에 대한 투자가 증가하고 있지만 조직은 데이터 과학 프로세스를 개발하고 구현할 때 인재 부족을 포함하여 여전히 단기적인 문제에 직면하고 있습니다.

그러나 데이터 도구에 대한 액세스를 민주화함으로써 조직은 직원들이 정보에 입각한 결정을 내리고 귀중한 비즈니스 통찰력을 추출할 수 있도록 역량을 강화하여 데이터 기반 이니셔티브의 잠재력을 극대화할 수 있습니다. 

이러한 개선이 이루어지면 기업은 현재와 향후 몇 년간 전략적이면서도 안전한 방식으로 AI와 같은 새로운 솔루션을 활용할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.

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