요즘 들어 데이터 관련 해외 아티클에서 ‘Decision Scientist’라는 단어가 눈에 띄기 시작했습니다. Decision Scientist란 어떤 Job이고, Data Scientist와는 어떤 것이 다른 것인지 잘 설명한 아티클 두 개를 소개드립니다! 큐레이터의 인사이트도 공유드려요 🙂 [💡 큐레이터의 인사이트] ✔️ Decision Scientist는 ‘데이터를 활용한 비즈니스 문제 해결’을 최우선 순위로 합니다. ✔️ Data Scientist가 데이터 탐색에서 출발하여 통계적 분석과 ML까지 이른다면, Decision Scientist는 비즈니스 문제 정의부터 출발하고, 데이터 분석 결과를 통해 비즈니스 문제 해결 인사이트를 도출합니다. ✔️ 즉, 해당 비즈니스 도메인 지식과 경제 관련 동향 및 지식 등도 뛰어난 Decision Scientist에게는 필수적인 요소입니다. ✔️ 아직 한국에서는(혹은 세계 어느 곳에서도) Data Scientist와 Decision Scientist를 명확히 구분하고 있지는 않은 것 같습니다. ✔️ 해외에서는 Decision Scientist JD가 생기고 있고, 국내의 JD에서는 Business Analyst, Data Analyst가 Decision Scientist와 유사한 역할을 한다고 할 수 있습니다. (Decision이라는 명시를 한 것은 당근마켓 정도?) ✔️ 확실한 것은 뛰어난 Data Analyst, Data Scientist는 Decision Scientist의 역할을 하고, 비즈니스 문제를 해결한다는 사실이겠네요! “데이터로 무엇이든 해보자”라는 시대는 이제 지나갔습니다. 이제는 “데이터로 꼭 필요한 일을 하고, 진짜 사업적 문제를 해결해야 해”라는 절박함이 모든 회사에 있는 것 같습니다. 데이터 분석가라면 비즈니스를 온전히 이해하고, 비즈니스 챌린지를 해결할 수 있는 Decision Scientist로의 진화를 추구해야 할 듯 하네요! <References> - Decision Scientist. New Sexiest Job of the 21st Century? (https://medium.com/geekculture/decision-scientist-new-sexiest-job-of-the-21st-century-54786b9e6d7b) - Data Scientist vs Decision Scientist (https://towardsdatascience.com/data-science-vs-decision-science-8f8d53ce25da)