정의
데이터 사이언스(Data Science)는 정형(structured) 및 비정형(unstructured) 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 과정에서 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 학문 분야이다. 데이터 과학이라고도 불린다. 데이터 사이언스는 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는 데 있어 통계학, 데이터 분석, 기계 학습(machine learning)과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의된다.
어원 및 역사
데이터 사이언스라는 용어는 1974년 덴마크의 컴퓨터 과학자 페테르 나우르(Peter Naur)가 저서 《Concise Survey of Computer Methods》에서 처음 사용한 것으로 알려져 있다. 당시 나우르는 데이터 사이언스를 데이터를 다루는 과학으로 정의하였으나, 주로 데이터 수집(data collection), 저장(storing), 조작(manipulation) 등 컴퓨터를 통한 데이터 처리에 초점을 맞추었다.
1990년대 후반 데이터베이스(database)와 데이터 마이닝(data mining) 기술의 발전으로 이 용어가 다시 주목받기 시작하였고, 2000년대 이후 빅데이터(big data)와 기계 학습 기술의 산업적 가치가 증가하면서 현대적인 의미로 확장되었다.
튜링상을 수상한 컴퓨터 과학자 짐 그레이(Jim Gray)는 데이터 사이언스를 과학의 네 번째 패러다임으로 정의하였다. 그는 과학의 발전을 경험(empirical), 이론(theoretical), 계산(computational), 그리고 데이터(data)의 네 단계로 구분하며, 정보 기술의 발전과 데이터 범람(data deluge)으로 인해 과학의 모든 측면이 변화하고 있다고 주장하였다.
학문적 범위 및 관련 분야
데이터 사이언스는 여러 학문 분야에 걸쳐 있으며, 주로 다음과 같은 분야와 관련된다.
- 수학(Mathematics)
- 통계학(Statistics)
- 컴퓨터 과학(Computer Science)
- 정보 공학(Information Engineering)
- 패턴 인식(Pattern Recognition)
- 기계 학습(Machine Learning)
- 데이터 마이닝(Data Mining)
- 데이터베이스(Database)
- 인공 지능(Artificial Intelligence)
데이터 사이언스는 데이터의 구체적인 내용 자체보다는 서로 다른 성질의 데이터에 공통으로 존재하는 성질이나 이를 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다는 특징을 가진다.
데이터 사이언스 프로세스
데이터 사이언스 작업 흐름은 일반적으로 다음과 같은 단계를 거친다.
- 데이터 획득(Obtain data): 기존 데이터, 새로 수집한 데이터, 외부 저장소 등에서 데이터를 확보한다.
- 데이터 정제(Scrub data): 누락된 데이터 처리, 오류 수정, 이상값 제거 등 데이터를 표준화하고 정리한다.
- 데이터 탐색(Explore data): 기술 통계 및 시각화 도구를 사용하여 데이터에 대한 초기 이해를 얻고 패턴을 식별한다.
- 데이터 모델링(Model data): 기계 학습 알고리즘과 통계 모델을 적용하여 인사이트를 도출하고 예측을 수행한다.
- 결과 해석(Interpret results): 분석 결과를 시각화하고 이해 관계자가 활용할 수 있는 형태로 전달한다.
데이터 사이언티스트(Data Scientist)
데이터 사이언스를 연구하고 실무에 적용하는 전문가를 데이터 사이언티스트(data scientist)라고 한다. 데이터 사이언티스트는 데이터 분석가(data analyst)와 비교하여 전문적인 코딩 및 수학적 모델링 지식을 갖추고 알고리즘을 활용한 분석이나 예측 모델 개발을 주로 수행한다. 데이터 사이언스 팀은 일반적으로 데이터 엔지니어(Data Engineer), 데이터 분석가(Data Analyst), 데이터 사이언티스트(Data Scientist), 기계 학습 과학자(Machine Learning Scientist) 등의 역할로 구성된다.
응용 분야
데이터 사이언스는 다양한 산업 분야에서 활용된다.
- 금융 및 은행: 사기 탐지, 리스크 관리, 고객 세분화, 맞춤형 마케팅
- 의료: 의학 이미지 분석, 약물 발견, 질병 예측
- 전자상거래 및 소매: 수요 예측, 추천 시스템, 가격 최적화
- 제조업: 생산 최적화, 품질 관리, 예측 정비
- 운송: 물류 경로 최적화, 자율 주행, 수요 예측
- 공공 부문: 정책 결정 지원, 공공 서비스 최적화
참고 사항
국제 표준(ISO/IEC 20546:2019)에서는 데이터 사이언스를 "발견 과정 또는 가설과 가설 검정을 통해 데이터로부터 실행 가능한 지식을 추출하는 것"으로 정의하고 있다. 데이터 사이언스는 학계와 산업계 모두에서 활발히 연구되고 있으며, 하버드 비즈니스 리뷰는 데이터 사이언티스트를 21세기 가장 매력적인 직업 중 하나로 선정한 바 있다.
