미래직업 데이터마케팅 전문가(하는일,국내 해외 현황,전망)

한국고용정보원에서 발간한 '2021 신직업보고서'에서 밝히는 신직업 중 데이터마케팅 전문가가 하는 일과 국내 해외현황, 전망 등에 대해서 알아보려고 합니다.

 

위 연구에서 신직업은 아래와 같이 정의하고 있었습니다.

• 우리나라에 없으나 외국에 있는 직업으로 국내 도입 및 활성화 지원으로 일자리 창출이 가능한 직업
• 국내에 새롭게 나타났거나 인지도가 낮은 직업(혹은 직무)이지만, 향후 시장 확장, 수요 증가, 환경 변화 등으로 일자리 창출이 가능한 직업
• 기존 직업으로 법․제도적으로 정립되지 않았지만, 종사자의 직업적 안정화 등을 위해 정책적 지원 필요성이 있는 직업

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

생성 배경

데이터마케팅전문가는 데이터 사이언스를 기반으로 하여 비즈니스 마케팅환경에서 인사이트 및 가치를 창출할 수 있는 창의적이고 융합적인 가치 혁신 인재를 의미한다. 빅데이터 환경에서 데이터의 효율적인 이용은 기업 성패 뿐만 아니라 미래 국가경쟁력 및 경제 활성화에 기여할 수 있으며, 이러한 빅데이터시대에 직면하면서 비즈니스 분야와 데이터 사이언스 분야를 커버하는 융합형 인재의 수요의 산업적 중요성이 양적 질적으로 확대되고 있는 추세이다.

한국 IDC(2018)에 따르면, 빅데이터 및 분석을 통한 인사이트를 전략 설계, 효율화, 성과관리, 시장 예측 등 비즈니스 및 마케팅의 의사결정에 활용하는 것은 빅데이터 시대에 민간 및 공공 차원 모든 조직에 필수 선택으로 인식되고 있다. 특히 마케팅은 데이터로 인해 근본적인 변화를 맞이한 비즈니스 영역으로,‘디지털 마케팅’, ‘데이터 기반(data-driven) 마케팅’에서 데이터가 핵심 자원이 자혁신 전략으로 급부상하면서 급속도로 데이터 마케팅화로 진화하고 있다. 마케팅에 데이터가 활용된 핵심 동인 중의 하나는 마케팅의 효율과 정확도를 향상할 수 있는 타깃 마케팅, 맞춤형 마케팅 때문이다. 즉 데이터마케팅은 소비자 개개인에 대한 데이터를 바탕으로 맞춤형 마케팅을 추구하는 디지털 마케팅 기법이며, 분석 데이터를 활용해 전략기획에서부터 이행, 성과 측정으로 이어지는 마케팅수행과정 전체를 의미한다(한국데이터산업협회). 또한, 정부의 정책적 지원에 힘입어 마케팅 및 비즈니스 성과관리나 의사결정에서 기업 내 빅데이터 및 분석인사이트 활용 분야의 수요가 증가하는 추세이다.

 

특히 최근 IBM, Gartner와 같은 글로벌 컨설팅 회사들은 마케팅 트렌드를 마테크(MarTech)로 정의하며, 마케팅(marketing) 역량에 데이터나 인공지능과 같은 기술적 능력(technology)을 갖춘 마테케터(Martecheter)의 역할의 중요성을 강조하고 있다. 마테 크는 빠르고 체계적으로 맞춤형 마케팅 전략을 진행할 수 있게 하는 새로운 마케팅 기법이자, 데이터, 응용 프로그램 및 플랫폼, 관련툴들을 활용한 기술 융합형 마케팅, 즉 데이터마케팅을 의미한다.

CIO(ciokorea.com)(2020년 1월)는 글로벌 채용 전문 회사(글래스도어(Glassdoor),몬스터(Monster), 인디드(Indeed) 등)들의 최신 연구결과를 토대로, 2020년에 유망직종으로 마테크 관련 직종의 도약을 발표한 바 있다. 한편 마테크 투데이(2017)는 마테크의 주요 범위(Martech Landscape)의 분류체계를 광고/프로모션, 콘텐츠/경험, 소셜/관계, 커머스/세일즈, 데이터, 관리의 6가지 영역으로 제시하였다. 관련 통계 자료로 마테크 관련 설루션 브랜드의 수가 2011년 150개에서 2017년 5000여 개 사로 급증한 점은 최근 마테크 관련 설루션의 놀라운 발전 속도를 보여주는 한편, 향후 빠르게 변화할 디지털 환경하의 기업 환경 전반에서 마테크 관련 수요는 빠르게 증가할 것을 시사하며, 마테크 관련 기술 보유의 필요성을 보여주는 대목이다.

가트너(2019)는 2018~2019년 마케팅 관련 예산의 약 1/3이 마테크 분야에 할당되면서 예산이 큰 폭으로 증가하였다고 분석하였다. 아마존과 같은 대표 글로벌기업들이 고객 구매 패턴을 분석한 맞춤 추천 서비스나 구글의 예측 서비스, 넷플릭스의 고객 성향 분석 추천 서비스 등 데이터 전문가 인적 자원을 보유하고 있으며, 그 외 상위에 랭크된 유망 직종들이 마테크 분야 및 데이터마케팅전문가와 연관성이 높은 스펙트럼을 차지하고 있다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

수행직무

데이터마케팅전문가는 데이터에서 통찰을 얻어 마케팅 의사결정에 반영하는 직업으로서 데이터 전문능력과 마케팅 전문능력 즉, 다기능(cross-functional) 융합적 역량이 요구된다. 데이터마케팅전문가와 관련된 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards) 직무는 고객 관리, 마케팅전략기획, 통계조사, IT 마케팅, 빅데이터 분석, 빅데이터 기획이 있으며, 직무별 요구되는 직무능력단위 및 구체적으로 수행하는 일은 다음과 같다.

 

○ 고객 관리: 고객 관리 직무의 여러 능력 단위 중, 고객 분석과 데이터관리는 고객의 평생 가치가 높은 고객을 발굴하고 효과적인 고객 관리 업무를 수행하기 위하여 고객을 특성별로 분류하고, 고객의 데이터를 수집, 정제하고 유지하여 대상 고객을 확장하기 위한 직무능력을 의미한다. 주요 업무는 고객정보 분석하기, 고객유형을 결정하기, 고객 데이터 수집하기, 대상 고객 선정하기 등이다.

○ 마케팅전략기획: 마케팅전략기획 직무의 여러 능력 단위 중, STP 전략수립이란 제품의 차별적 경쟁우위를 확보하기 위하여 시장을 세분화하고 목표시장을 선정하여 자사 제품을 경쟁사 대비 유리하게 위치시키기 위한 능력을 의미한다. 주요 업무로는 시장세분화 하기, 목표시장 선정 및 포지셔닝이며, 이를 위해 STP 전략에 대한 지식뿐 아니라 통계 프로그램 활용기술 등이 요구된다.

○ 통계조사: 통계조사 직무는 통계조사 계획부터 시작하여 실제 설문을 설계하고, 자료처리, 분석 및 보고서 작성 등에 이르는 세부능력 단위로 이루어진다. 자료처리란 자료분석 작업을 위해 수집된 자료를 부호화하여 입력하고, 자료를 정제하여 최종 원시자료를 생성하기 위한 능력 및 업무를 의미한다. 보고서 작성이란 의사결정에 필요한 시사점을 도출하기 위하여 조사 결과에 대한 보고서를 작성하고 발표하기 위한 능력으로, 보고서 구성, 작성, 발표 업무를 의미한다.

○ IT 마케팅: IT 마케팅 직무의 여러 직무능력 중, IT 마케팅 고객 관리란고객 가치를 창조하는 일련의 활동 과정으로 고객 데이터 분석을 통해 기존고객은 유지하고 잠재 및 신규 고객을 발굴하기 위한 직무능력을 의미한다. 주요 업무는 고객 관리 활동 계획 수립, 고객 데이터 관리하기, 기존 고객 관리하기, 신규 고객 발굴하기로, CRM에 대한 기본 지식 및 활용기법 등의 지식 및 고객데이터 분석 및 활용 능력 등을 요구한다.

○ 빅데이터 분석: 빅데이터 분석 직무의 여러 세부능력 중, 예를 들어 통계기반 데이터 분석이란 수집된 내･외부 데이터 및 정형･비정형 데이터를 활용하여 분석 목적에 따라 가설을 설정하고 필요한 데이터 셋을 편성하여 통계 기반데이터 분석 모델을 만들고 평가하기 위한 능력을 의미한다. 주요 업무로는 가설 설정, 통계모델 개발, 모델 평가 검증하기를 들 수 있고, 이를 위해 통계분석 방법들에 대한 기본 지식 및 분석방법 처리 기술 등이 요구된다. 다음으로 텍스트 데이터 분석이란 다양한 형태의 텍스트 데이터로부터 고품질의 정보를 도출하기 위해 협업의 텍스트 데이터를 변환 및 정제하여, 추출된 단어 관계 및 패턴, 규칙을 분석하기 위한 능력으로, 텍스트 데이터 변환, 텍스트 데이터분석 계획, 텍스트 마이닝 분석 등이 주요 업무이다. 이를 위해 텍스트 마이닝기법, 텍스트 처리 기법 발전 트렌드에 대한 기본 지식 및 텍스트 데이터 변환 및 전처리 기술, 분석 기술 등이 요구된다.

○ 빅데이터 기획: 빅데이터 기획 직무의 여러 세부능력 중, 빅데이터 분석기획이란 데이터 분석 결과를 활용하기 위하여 빅데이터 분석 요건 정의, 데이터확보, 데이터 탐색, 분석 모델링, 분석 결과 적용을 기획하기 위한 능력을 의미한다. 주요 업무로는 빅데이터 분석 요건 정의하기, 데이터 확보하기, 데이터 탐색하기, 모델링 기획하기, 빅데이터 분석 결과 적용 계획하기 등이 있으며, 이를 위해기본적인 데이터 분석 방법에 대한 지식 및 데이터 분석 도구 활용 능력 및 기술이 요구된다.
그러나 이처럼 테크니컬 한 하드스킬(hard skill)과 비즈니스에 대한 이해 등소프트스킬(soft skill)이 모두 요구되는 광범위한 직무의 복잡성과 전문가가 되기까지 짧지 않은 숙련 기간이 요구되는 특성상 해당 분야의 시장 수요의 증가속도를 공급이 채워주지 못하는 현실이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

국내현황

선진 주요국 및 글로벌 기업들의 움직임과 함께, 우리나라 역시 대규모 데이터를 보유하고 활용을 잘하는 기업이 시장을 주도하고 있으며 데이터가 국가와 기업의 경쟁원천이자 핵심자원임을 인식하여, 데이터 기반 혁신성장을 이끄는 데이터경제 활성화를 위해 ‘데이터산업 활성화 전략’을 추진하는 등 노력을 기울이고 있다.

이는 향후 데이터 관련 업무가 새로운 비즈니스 가치 창출 및 인력고용 등경제 활성화에도 기여할 수 있기 때문이다. 특히 마케팅은 데이터 기반 비즈니스 산업의 가장 혁신적 분야로 데이터기반 마케팅이 현대 마케팅의 중심이나, 데이터마케팅에 대한 산업체 수요 나직 무 요건에 부합하는 전문인력 수준은 매우 부족한 것이 현실이다. 통상 고용규모 또는 종사자 수를 파악할 때 통계청 ‘전국 사업체조사’가 인용되지만, 데이터마케팅전문가는 신직업의 융복합 특성상 기존 산업이나 직업분류로 정확히 매칭되지 않아 데이터마케팅 종사자 규모는 정확히 파악할 수 없다. 일반적으로 마케팅조사전문가 고용규모는 한국표준산업분류(10차)상 유사 산업인 시장조사 및 여론조사업(전문서비스업 내 세분류) 종사자 규모를 통해 파악하였으나, 마케팅조사와 데이터마케팅의 수행직무와 성격이 달라 데이터마케팅전문가 종사자는 연구개발업, 전문서비스업, 경영 컨설팅 및 기타 전문 서비스업, 기타 문, 과학 및 기술서비스업 등 다른 산업에도 포함될 수 있다.

2020 데이터 산업 현황조사(한국 데이터 산업진흥원, 2021)에 따르면 데이터산업 종사인력은 36만 6천여 명으로 전년대비 2만여 명(6.2%)이 증가하였고, 이중 데이터 관련 업무를 수행하는 데이터 직무 인력은 10만 2천여 명으로 작년보다 1만 3천여 명(14.5%)이 증가하였다. 또한 올해부터 2025년까지 향후 5년간 추가로 필요한 인력이 약 1만 2천여 명으로 데이터 직무에 대한 수요가 커 향후 5년간 인력난을 예상하였다. 이러한 데이터 직무의 인력난에 따라 데이터 관련전문가들은 귀한 대접을 받고 있다. 데이터 관련 전문가 연봉은 기업이나 개인차에 따라 다르지만 데이터 직무 관련 채용공고 기준 약 4,800만 원(사람인)으로 대한민국(사람인)으로 대한민국 1인당 GDP의 약 1.7배 수준으로 추산되었으며, AI･빅데이터 분야 경력 5년이 넘으면 1억 원 이상이라고 한다.

 

이에 데이터 전문 인재 양성을 위해 대학을 포함한 다양한 교육 및 육성 기반이설립 및 조성되어 왔다. 2021년 9월 기준, 대학알리미(www.academyinfo.go.kr)에서‘빅데이터’ 키워드로 검색된 학과는 78개, ‘데이터’ 키워드로 검색되는 학과는 145개, ‘데이터 사이언스’ 키워드로 검색되는 학과는 35개에 육박하는 등 데이터 관련 학과/전공들이 급격히 증가하였음을 알 수 있다. 그러나. 대부분의 학과/전공 교육과정을 살펴보면, 데이터 전문성과 직접적으로 관련된 데이터 수집, 처리, 분석 등 테크니컬 한 hard skill 교육에 보다 중점을 두고 있는 것이 현실이다.

 

비즈니스 및 마케팅 분야에 특화된 데이터마케팅직무는 경영 및 마케팅에 대한 이해를 토대로 데이터를 이해, 분석 및 해석할 수 있는 역량이 필요하므로, 데이터에 대한 전문성 즉 테크니컬 한 hard skill 뿐 아니라 비즈니스 컨설팅 영역에서 요구되는 호기심, 창의력, 직관력, 스토리텔링,커뮤니케이션, 글쓰기 능력 등의 soft skill이 함께 요구된다.

 

즉 기업혁신을 위한 가치 있는 데이터발굴 및 활용 등을 할 수 있는 데이터마케팅전문인력을 양성하려면 이러한 비즈니스/경영/마케팅 분야의 교육과정이 함께 교육되어야 시장과 기업에 대한 폭넓은 시각을 갖고 종합적으로 사고할 수 있는 통찰력 있는 융합 역량을 키울 수 있다. 그러나 주로 마케팅은 문과(경영학사 등), 데이터는 이과(통계학, 컴퓨터공학 등)로 계열이 서로 다르고 취득 학위도 분리되어 있는 경우가 많아, 데이터마케팅전문가와 같이 문･이과 융복합적 성격의 학위 취득에 필요한 전공교육과정이 기존의 학사제도하에서 전공/학과의 소속, 교수진 등 제도적 한계나제약이 존재한다.

한편 대학 등 정규교육기관 외에, 데이터마케팅 전문인력을 위한 사설기관 및 민간협회 등의 교육과정 및 일부 자격증이 존재하나, 단기간의 기본적인 소양에 대한 지식 습득을 위한 기초를 다루고 있어 데이터에 대한 전문성 및 경영/마케팅에 대한 폭넓은 이해 모두 현업에서 요구되는 역량 수준에 못 미치는 것이 현실이다. 데이터 활성화 전략에 따라 많은 공공데이터가 공개･공유되고 있으나, 집계단위 요약자료에 불과한 경우가 많아 활용도가 낮다. 의료, 국세 등 활용도 높은 공공데이터를 개인식별의 위험성을 낮추어 마이크로데이터 형태로 개방하여민･관 데이터 공동 활용방안을 높이는 등 데이터 활용을 극대화하기 위한 협업전략이 필요하다.

 

한국의 ｢개인정보보호법｣은 매우 엄격해 데이터 협업 및 활용에 제약이 상당하다. 데이터의 활용 및 보호를 위해서는 우선 관련 데이터 거버넌스 즉 법적 및 제도적 장치, 데이터 전문인력에 대한 보완 및 강화가 필요할 것이다. 최근에 구인광고를 보면 데이터마케팅에 인력에 대한 채용공고가 나타나고 있다. 이들은 빅데이터 기반 글로벌 마케팅 전략을 수립하고 데이터 기반 마케팅실행 및 전사적 확산 등의 업무를 한다. 또한 퍼포먼스 마케팅 및 CRM 마케팅을 위한 데이터 인사이트를 도출한다. 주로 데이터 분석 및 데이터 기반 디지털마케팅/CRM 업무 경험자를 요구한다. 주요 직업으로 데이터 마케터, 퍼포먼스마케터, 그로스 해커 등이 있다.

 

그로스 해커는 자신들의 비즈니스의 핵심 성과지표를 계속하여 성장시키는 사람으로 그들이 하는 모든 일은 잠재력 있는 성장에 미칠 수 있는 모든 요인들을 면밀히 조사한다. 원래는 스타트업에서 자주 쓰이던 용어였지만 현재 마케팅 업계 전반에서 회사 매출 증대를 위한 한 가지 방법으로 고려하고 이를 도입하는 추세다. 그로스 해킹은 마케팅 분야뿐 아니라 조직의 성장 등 관련 분야에서 적용된다.

 

 

 

 

 

 

 

 

해외현황

데이터에 대한 가치에 대한 인식 및 활용은 해외 민간기업들에서 먼저 주도적으로 시작하였으므로, 우리나라보다 앞서 빅데이터를 적극 활용하고 있는 해외 데이터산업 시장 현황을 살펴볼 필요가 있다. 조사한 해외시장에서 마케팅 데이터직무를 별도로 분류하고 있지는 않아 관련 종사자 수나 임금 등의 현황을 정확하게 파악할 수 없으나, 관련 분야인 데이터 산업 현황을 통해 유추할 수 있다.

 

데이터산업의 시장규모는 각 나라와 기관마다 범위와 정의가 다양해 시장의 정의와 분류에 따라 차이는 있을 수 있으나, 크게 데이터 기반 설루션 시장, 데이터를 활용하여 온･오프라인 정보서비스를 제공하는 정보서비스 시장, 데이터를 가공함으로써 제품 및 서비스로 재생산되는 디지털 데이터 시장으로 구분할 수 있다.

 

데이터설루션의 경우, 미국 ‘451 Research’는 데이터 시장을 8개의 세부 설루션시장으로 분류하고 2020년 1,223억 달러 규모에 이를 것으로 전망하였으며, 최근 5년간 연평균 성장률이 10.3%를 기록할 것으로 예측했다. 미국의 정보서비스시장규모는 전 세계 약 52.2%를 차지하고 있으며, 디지털 데이터 시장 역시 세계에서 가장 큰 규모로 시장 성장세 또한 14.3%로 높다. 미국의 이러한 빠른 성장 속도는 2018년 이후 약 5%의 성장세를 보이는 유럽연합보다 두 배 이상의 시장규모를 형성하고 있으며, 일본 역시 2018년 이후 약 12.4%의 높은 성장세를 보이고 있다.

 

미국, EU, 일본의 디지털 데이터 기업 수 및 종사자 수는 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 미국의 데이터 전문인력은 2020년 기준 145만 명에 달 한다. 미국, EU, 일본의 데이터 전문인력이 가장 폭발적으로 증가한 시기는 2016~2017년으로 연간 7.7~8.8% 증가했다. 또한 데이터 전문인력의 임금 수준은 미국의 경우 1인당 GDP의 약 2배에 달하는 10만 달러가 넘는 고액연봉자(데이터과학자 기준)도 많은 것으로 나타났다. 채용공고를 보면 유사한 직업으로 Data marketing specialist, Database marketing specialist, Tech Data marketing specialist, Performance marketer,Growth hacker, MarTech specialist 등이 있다. 

 

마테크(MarTech)란 마케팅(Marketing)과 테크놀로지(Technology)의 합성어로, ‘기술적인 마케팅’을 가능하게 하는 응용 프로그램 및 플랫폼, 또는 이러한 툴을 활용한 방법들을 의미한다. 마테크전문가는 마테크를 이용하여 디지털 환경 안에서 잠재 고객들을 찾거나 관계(engage)를 맺기도 하고, 그들의 특징이나 행동 패턴 등을 분석해 새로운 마케팅 캠페인 등을 설계한다. 그로스해킹(Growth hacking)은 제품과 서비스를 성장시키기 위해 온라인 행동데이터를 분석하며 이를 바탕으로 사용자 경험을 최적화하는 것을 말한다.

 

 

 

 

활성화 방안

데이터마케팅 직무에서 필요한 직무역량들은 단순히 일차원적인 것이 아니라 여러 영역에 걸쳐 있어 단시간 내에 숙련하기 어려운 반면, 산업에서의 수요증가 속도가 매우 빨라, 아직 우리나라 데이터마케팅 전문인력은 매우 부족한 것이 현실이다. 데이터마케팅전문가가 신규 직업으로 활성화되기 위해서는 다음과 같은 정부의 지원이 필요하다.

 

첫째, 교육제도 개편 및 기업과 협업모델 마련 등 전문인력의 체계적 육성방안이 마련되어야 한다.
국내 및 글로벌 시장에서 공공･민간부문의 전 산업을 아우르는 비즈니스기반의 마케팅 분야와 글로벌 언어인 데이터 사이언스 기반의 데이터 분야의 융합적 전문 능력을 갖춘 데이터마케팅전문가 양성을 위한 노력이 필요하다. 이를 위해서는, 데이터 시대를 대비한 초중등 및 대학 교육과정의 개선, 전문교사 양성 등 교육제도 개편과 인재 육성 정책이 필요하다. 또한 예비 전문가(대학, 대학원)를 위한 기업과 교육기관의 협업이 중요하므로, 마케팅 실무 전문가(기업 종사자)의 현업 요구 사항, 그리고 이와 관련한 데이터/산업/기술 트렌드를 공유할 수 있는 협업 모델을 마련할 필요가 있다.

 

둘째, 법적･제도적 개선 및 보완 등 정부의 적극적 지원을 통해 민간영역에서의 데이터 활성화에 기여해야 한다.
데이터 시대에 공공부문 및 민간기업들은 모두 다양한 데이터를 생산하는 생산자인 동시에 공공･기업의 현안 문제를 효율적으로 해결하기 위해 데이터를 필요로 하는 수요의 주체이다. 하지만 이를 가능하게 하는 거버넌스 및 정책의 경우, 정부가 주체이므로 데이터의 활성화를 위한 정부의 역할이 매우 중요하다.

 

일본은 2017년 APPI(개인정보보호법, The Protection of Personal Information) 개정으로 이름 및 주소 같은 고객 개인 정보를 보유한 3rd Party 데이터가 신 개인정보보호 위원회(PPC) 관할하에 마케팅 목적으로 쓰일 수 있도록 했다. 이를 통해 데이터마케팅의 활성화 및 데이터 산업의 성장이 가능하도록 정책적으로 지원하는 것이다. 최근 2021년 3월 한국은 EU 일반 개인정보보호법(GeneralData Protection Regulation, 이하 GDPR) 적정성 초기 결정을 완료하였으며, 앞서우리나라 기업들의 GDPR 준수를 위한 가이드라인이 발간되는 등 민간 영역에서의 데이터 활성화를 위한 정부 지원이 이루어지고 있으므로(한국인터넷진흥원, 2020), 데이터의 안전한 활용의 기반이 조성될 수 있을 것으로 예상된다.

 

다만 GDPR 가이드라인이 기업의 마케팅 목적의 활용을 위한 경우뿐 아니라 데이터마케팅전문가 진로를 계획하는 개인 수준에서도 활용 가능하도록 구체화된다면 데이터마케팅전문가 직업 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 데이터의 안전한 활용을 위해서 기업이나 기관 등 데이터 활용 주체들이 데이터에 대한 전문지식과 처리 및 분석의 전문성을 확보하도록 데이터 전문인력에 대한 제도적 장치도 필요하다.

 

예를 들어, ‘｢통계법｣ 제7조(통계작성기관의 인력 및 예산 확보): 통계 작성기관의 장은 통계의 작성 및 보급에 필요한 인력과 예산을 확보하도록 노력하여야 한다.’에서의 ‘통계’를 집계 결과만으로 오해할 수 있으므로 넓은 의미에서 데이터를 수집, 처리, 작성, 분석, 활용하는 전 범위를 포괄하는 ‘데이터’로 수정하여 이러한 데이터 전문가를 확보하고 데이터의 활성화 및 데이터 오용을 방지하도록 정책적 근거를 마련할 것을 제안한다.

 

즉, ‘｢통계법｣제7조(통계작성기관의 인력 및 예산 확보)를 통계작성을 포함한 데이터 수집, 처리, 활용 기관의 장은 데이터 수집, 처리, 작성, 분석, 활용 및 보급에 필요한 데이터 전문인력과 예산을 확보하도록 노력하여야 한다.’와 같이 변경된다면, 데이터마케팅전문가 직업 활성화에 기여할 수 있을 것으로 보인다.