데이터 과학자가 생성형 AI 혁신을 위해 갖춰야 할 5가지 역량

데이터 과학자가 생성형 AI 혁신을 위해 갖춰야 할 5가지 역량

데이터 과학자가 생성형 AI 혁신을 위해 갖춰야 할 5가지 역량

 

• 매출과 성장을 위한 분석
  • 데이터 과학자는 단순한 생산성 향상을 넘어, 비즈니스 매출 성장을 위한 새로운 데이터 집합을 발견하고 분석하는 역량을 갖춰야 함
  • 생성형 AI를 활용해 고객 요구 분석, 가격 최적화, 세그먼트 타겟팅 등을 통해 롱테일 매출을 가속화할 수 있음
• AI 생성 대시보드와 통합
  • 기존의 정적인 대시보드 대신, 생성형 AI로 동적이고 개인화된 분석 경험을 제공하는 기술을 익혀야 함
  • 이를 통해 실시간 합성 및 시나리오 분석을 가능하게 하고, 고급 분석을 통해 더 나은 인사이트를 제공할 수 있음
• 시민 데이터 과학자 지원
  • 비즈니스 사용자가 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 지원하며, 셀프 서비스 툴과 ML 모델을 통해 데이터 분석 작업을 간소화하는 능력이 필요
  • 복잡한 데이터 인사이트를 제공하는 동시에 일상적인 데이터 작업을 자동화해 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있어야 함
• 비정형 데이터 집합 활용
  • 데이터 과학자는 비정형 데이터(예: 자연어 대화 등)에 대한 분석 능력을 확장해야 하며, 이를 통해 고객 요구 분석과 비즈니스 성장을 추구할 수 있어야 함
  • 그래프 데이터베이스와 지식 그래프 같은 도구를 통해 ML 모델을 증강하고, 데이터 과학 작업을 최적화하는 기술을 습득해야 함
• AI 에이전트 및 업종별 모델 활용
  • AI 에이전트 및 업종별 AI 모델을 활용해 자동화된 데이터 작업을 처리하고, 특정 산업 요구에 맞는 AI 솔루션을 제공하는 역량이 요구됨
  • 이를 통해 데이터 정제, 특징 공학, 예측 작업 등을 자동화하고 시민 데이터 과학자와 협업을 촉진할 수 있음