이날 미트업에서는 보아즈의 캐글 경연 참가 및 시각화를 저상버스에 적용한 사례, 소셜미디어 분석을 실제로 수행해 본 경험 등의 발표 및 공유가 있었으며, 미트업을 마치고 장동인 의장과 전용준 리비젼컨설팅 대표, 보아즈 이성훈(고려대 통계학과), 김유나(시립대 통계학과) 공동대표와의 대담이 있었다. 보아즈가 보내온 이날 대화 내용을 인터뷰 형식으로 정리해 옮긴다.

먼저 보아즈에 대해 소개해 주시지요.
보아즈는 연세대 컴퓨터과학과 이원석 교수님 지도아래 공부하는 대학생 빅데이터 연합 동아리입니다. 데이터 속에서 새로운 가치를 창출할 수 있는 데이터 사이언트스트의 기본 자질을 갖추고자 50여명의 대학생들이 모여 연구와 공부를 하고 있습니다.

빅데이터를 공부하는 이유는 무엇인가요.
데이터를 분석하는 작업이 즐겁습니다. 직업으로서의 매력은 물론 통계나 컴퓨터 기술적인 부분들도 중요하지만 결국 창의적인 인사이트, 남들이 보지 못하는 것을 찾아내는 능력을 갖는 것이 더욱 즐겁습니다. 그런 능력을 얻기 위해 노력하면서 살 수 있는 것도 즐거운 이유입니다. 또한 데이터는 무한으로 늘어나고 쌓입니다. 결국 데이터를 분석하는 사람은 그들이 다루어야 할 영역이 점차 넓어지게 됩니다. 세상에 대한 폭넓은 이해를 갖게 될 수 있다는 점도 매력적입니다.

동아리 내 다른 학생들의 생각은 어떤가요.
여러가지 생각들이 있을 것 같습니다. ‘빅데이터’라는 이슈를 타이틀로 가지고 있는 모임이기 때문에, 빅데이터에 대한 사회적인 관심만큼 일종의 ‘스펙’ 확보차원에서 활동하는 학생도 있겠지요.
하지만 대부분의 학생들은 모임을 통해 학교에서 전공 과제로 접근할 수 있는 데이터 분석과 비교했을 때, 빅데이터가 가진 매력이 크다는 것을 느끼는 것 같습니다. 다양한 분야의 지식을 합해 몰랐던 새로운 사실을 도출하게 만드는 점이 그렇습니다. 기존의 주어진 데이터를 이용해 1차적 분석만을 하는 것보다는 어렵지만, 앞으로 요구될 일이고 또 많은 학생들이 이런 점에 흥미를 느끼기 때문에 공부하고 있다고 생각합니다.

궁극적으로 어떤 일을 하는 사람이 되려는 것인가요. 그리고 이게 답이 있는 질문인가요?
중요한 질문을 해 주신 것 같습니다. 저희도 잘 모르는 부분이고 사실 고민하고 있는 과제입니다. 이 공부를 해서 무엇이 되려고 하는지를 먼저 심각하게 고민하는 것이 학생들에게는 중요한 과제로 생각됩니다.
그냥 단순히 “데이터 사이언티스트가 될 것이다”라고 생각하기보다는 어느 영역에서 어떤 데이터를 다루는 사람이 되고 싶은지, 또 그러기 위해서는 어떤 준비를 해야 하는지 고민해야 할 것 같습니다.

동아리 활동은 장래에 어떤 도움이 될 것이라고 생각합니까. 좋은 직장을 얻을 수 있는지, 아니면 내가 하고 싶었던 일을 하는 자아실현 등 어떤 각도에서 생각하나요.
두 가지 모두라고 생각합니다. 꼭 ‘빅데이터’를 다루는 우리 동아리가 아니더라도, 주 2~3회를 할애해서 공부를 하는 동아리, 스스로 공부를 하려고 모인 모임이라면 여기에서 만들어진 지식이나 경험들이 분명히 도움이 될 것이라고 생각합니다. 그것은 직장뿐만 아니라 20대의 대학생들이 자신이 하고자 하는 일을 찾아가기 위한 노력이라는 점에서도 스스로에게 많은 도움이 될 것이라고 생각합니다. ‘빅데이터’를 공부하는 모임으로의 장점은 말씀 드린 것처럼, 장래 데이터 기반의 사회가 되었을 때 어떤 도메인에 가더라도 도움이 될 것이라는 점입니다.

공부하는데 있어 어려운 점은 무엇인가요.
우선 어려운 점은 범위가 굉장히 넓다는 점이고, 기술적 수준의 진입장벽이 높다는 점입니다. 더 큰 문제는 우리가 공부한 것을 적용해 볼 데이터 얻기가 어렵다는 것입니다. 요즘에는 공공데이터가 개방되어 있고 캐글도 있지만 절차에 있어 활용성이 아직은 떨어진다는 점입니다.

공공기관은 도와주지 않나요.
정보화진흥원에서는 학생들을 상대로 이런 부분에 도움이 되어주기 위해 적극적으로 노력하고 있는 것 같습니다.

앞서 공부 범위가 넓다는 이야기를 했습니다. 범위가 넓으면 한정해서 공부하면 되지 않나요.
범위가 넓다는 것은 그 모든 영역에 대한 깊은 수준을 말씀 드린 것은 아닙니다. 예를 들어 저의 경우엔 통계학과인데 통계학을 공부했더라도 이 분야에 활용하기 위해서는 분석 도구를 활용하기 위한 프로그래밍 능력, 수학적 개념-알고리즘, 경영학에 대한 기본적인 이해 등을 말씀 드린 것입니다. 그 수준이 깊지 않더라도, 입문하는 학생들로써 접하지 않았던 새로운 학문영역을 접해야 하기 때문에 어려움이 있다고 생각합니다.

그러면 팀플레이로 커버가 가능하지 않을까요.
그렇습니다. 그렇기 때문에 현재 동아리 활동을 팀 단위로 주로 하고 있습니다. 팀은 말씀하신 대로 그런 어려움을 커버할 수 있도록 다양한 전공 구성으로 이루어져 있습니다. 그러나 아무래도 학부 학생들의 수준이 본인 전공 분야를 상대방에게 전달할 수 있는 정도가 아닐 경우가 많기 때문에, 그러한 전달 과정이 늦어진다거나 하는 부분들은 앞으로 개선해야 할 것 같습니다.

공부를 한다. 빅데이터를 공부한다. 직업으로 봤을 때 그걸 공부하면서 무엇이 되려고 하는 것인가요? 대기업 취직?
요즘 학생들이 직장을 구할 때 가장 힘들어 하고 있는 것은 취업 시 요구되는 사항이 너무 많다는 것입니다. 그런 것들을 채워 나가는데 급급해 본인이 무엇을 하고 싶어 하는지를 고민하고 탐구해보고 확인해 볼 시간이 부족하다는 것이 문제라고 생각합니다. 따라서 이러한 어려움 속에서 ‘빅데이터’ 동아리라는 타이틀이 갖는 희소성을 취업에 활용하려는 학생들도 어느 정도 있을 것이라고 생각합니다.
하지만, 또 한편으로는 많은 시간을 할애해서 공부하고 활동하는 것이 단순히 대기업에 취직하는 것만을 고려한 행동이라고 볼 수는 없다고 생각합니다. 적어도 저희 동아리에 있는 학생들은 이 모임에서 ‘빅데이터’라는 분야를 접해보고 자신의 꿈을 찾아가는데 도움을 얻기를 바랍니다. 아직은 학생이기 때문에 끊임없이 도전하고 자신을 탐구하는데 노력을 다해야 한다고 생각하기 때문입니다. 그럴 수만 있다면 꼭 빅데이터 관련 분야로 취업을 하는 것이 아니라 하더라도, 자아를 찾아가는데 큰 도움이 되는 시간이 될 것이라고 생각합니다.

혹시 동아리 활동을 끝으로 공부는 끝나는 것인지, 아니면 정말 이 분야의 커리어를 따르고 싶은 생각이 있는 것인지요.
동아리 구성원들의 직업적 희망을 모두 파악하고 있지는 못하지만, 개인적인 생각으로 절반 정도는 ‘빅데이터’라는 일종의 트랜드 키워드와 관련된 경험을 취업에 활용하고자 하는 것 같고, 또 나머지 절반은 말씀하신 것처럼 이 분야에 대한 전문성을 갖추어 나가기 위해 학부생일 때부터 열심히 공부하겠다는 마음인 것 같습니다.

동아리 구성원들의 전공 구성은 어떤가요.
저희 모임은 다른 대학생 단체에 비해 다양한 전공구성을 갖추고 있다고 자부합니다. 하지만 아직은 통계나 IT가 많습니다. 통계가 30% 조금 넘고 컴퓨터와 비즈니스, 산업공학이 각각 20% 정도 됩니다. 나머지는 인문사회나 순수과학, 디자인 전공자로 구성되어 있습니다.

전공구성이 다양하다고 했지만 여전히 IT와 통계 비중이 상당히 큽니다. 그 그룹 내에서 도메인 지식이 깊이 들어가기엔 대학생 수준에서도 팀 구성이 부족할 것입니다. 이것이 문제점이라면 왜 그렇다고 생각합니까.
신입회원을 모집할 때를 되짚어보면 지원자의 비율에서 이미 차이가 나는 것 같습니다. 학생들의 입장에서는 통계나 IT쪽에서 먼저, 쉽게 관심을 가지게 됩니다. 아직까지 이 분야에 대한 비전공자 학생들은 아직 자신과 ‘빅데이터’라는 키워드를 연결 짓지 못하는 경우가 많기 때문 인 것 같습니다.
예를 들어 심리학을 전공하는 학생도 이 공부를 하는 모임에 큰 도움을 주고 받을 수 있는 경우인데, 막상 심리학을 전공하는 학생들이 ‘데이터 분석’과 자신을 연결 짓지 못한다면 보아즈라는 동아리에 지원할 생각을 하지 않는다는 것입니다. 이런 부분이 지원과 선발에서 전공자 편향으로 이어지는 것 같습니다.

지원 비율이 떨어진다는 것은 어떤 의미인가요. 빅데이터의 전망이 없다는 뜻인가요? 직접 관심을 가진 입장이 아니라면 대중적 인기가 없는 것은 아닌지… 이건 좋다 나쁘다 어떤 쪽인가요?
개인적인 생각으로는 나쁜 쪽 같습니다. 대학생 사회에서 전반적인 분위기가 있어야 아까 말씀하신 좋은 팀 구성이 나올 텐데, 모든 분야의 학생들이 관심을 가지지 않는 것이 어떻게 보면 저희의 희소가치를 높이는 기회가 된다고 생각해 볼 수도 있겠습니다. 하지만 이 분야는 다양한 학문의 융합체이고 그 넓은 범위의 지식과 정보를 서로 공유할 다양한 주체들이 있을 때 상호 발전할 수 있다는 점에서. 계속해서 통계나 IT전공 학생들로만 인원을 구성하게 되는 현상은 나쁜 경우라고 생각합니다.
그러나 이런 지원 비율의 차이가 있는 점이 이 분야의 전망과 관련이 있는 것은 아니라고 생각합니다. 말씀 드린 것처럼 비전공자들이 자신과 이 분야의 연결고리를 찾지 못하기 때문인 것 같습니다. 이 공부를 하고 있는 학생들이 정말 다양한 전공구성이 필요하다고 생각한다면, 그러한 비전공자들과 빅데이터를 연결 지을 고리를 자꾸 제시해주어야 할 것 같다는 생각이 듭니다.

데이터, 도메인 지식, 스터디 공간, 하드웨어 중 가장 필요한 것은 무엇인가요.
개인적으로 제일 필요하다고 생각하는 것은 도메인 지식입니다. 학생들은 실상을 잘 모르기 때문에 데이터 분석에 대한 공부를 하고 그것을 통해 도출해 낸 결과물의 현실성이 떨어지는 경우가 많은 것 같습니다. 이런 부분들을 어떻게 채워야 할 지가 고민입니다. 조금 더 실무적으로 준비된 인재들로 거듭나기 위해서는 그러한 여러 현업 영역에 대한 이해가 있어야 할 것 같습니다.

만약 빅데이터를 더 공부해야 한다면 학위를 받는 쪽으로 가야 하는 것이 아닐까요.
그 질문은 오히려 저희 학생들이 늘 궁금해 하고 있는 부분입니다. 이 분야를 접하다 보면 공부할 것이 굉장히 많다고 생각이 들어서, 진학을 해야 하는 것인지 취업을 해서 실무경험을 먼저 쌓는 것이 중요한지를 고민하는 학생들이 많습니다.

이 분야에서 활동하는 선배들에게 기대하고 있는 바가 있다면.
우선 오늘 자리도 선배들께서 도움을 주시는 것이라고 크게 감사하고 있습니다. 혹시 사회 선배님들께 바란다면 빅데이터 관련 학업과 업계의 실무 사이의 이야기와 경험들을 생생하게 들려 주셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.