미래직업 데이터시각화디자이너 (하는일,국내 해외 현황,전망)

한국고용정보원에서 발간한 '2021 신직업보고서'에서 밝히는 신직업 중 데이터시각화디자이너가 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

데이터 비주얼라이제이션(data visualization)은 정제되지 않은 데이터를 여러각도로 분석･가공하여 정보화한 후 이를 시각언어로 표현하는 업무를 말한다.

기존의 대학교 및 기업 연구소 등의 연구기관에서 꾸준히 연구되어 온 분야이지만 최근 시사성이 극대화되어 환경이 바뀌고 있다. 이에 따라 컴퓨터 과학자, 통계학자 혹은 아티스트들에 의해 이루어지던 연구에서 나아가 전문적인 데이터 시각화를 다루는 ‘데이터 비주얼라이션 디자이너’라는 직무의 생성과 활성화가 요구되고 있다.

2020년 대한민국 정부는 코로나19 사태로 인한 경제 위기 대응책으로 한국판 뉴딜 종합 계획을 발표했다. 한국판 뉴딜에는 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜이 양 축을 이루고 있으며, 디지털 뉴딜에는 다양한 디지털 기술을 기반으로 분야별 디지털전환을 이끈다는 계획이다. 그중에서도 핵심은 ‘데이터 댐’이라고 할 수 있다.

 

‘우리 사회에 존재하는 모든 것’을 전부 데이터화할 수 있다. 모든 유무형자산이나 문화유산, 국가의 행정 정보 등 정형적인 것을 데이터화할 수 있다. 개인적 관점에서 소비자의 개인 정보, 인터넷 소비 행위, 내비게이션 이동경로 등 모든 것이 비즈니스적 가치를 갖는 데이터가 된다. 인공지능 학습용 데이터를 수집･가공하는 사업 등을 통해 신규 일자리를 창출함은 물론 이를 활용하여 의료, 교육, 제조 등 연관 분야에서 새로운 비즈니스와 산업을 만들 수 있다. 이때 5G 이동통신을 이용하면 데이터 수집과 활용 시부가 가치가 더욱 높아지고 수집된 데이터는 또다시 인공지능의 학습을 도움으로써 선순환 고리를 만든다.

 

결과적으로, 데이터 댐 구축은 빅데이터 플랫폼, 데이터스토어, 공공데이터 포털 등 관련 산업의 부흥을 기대하게 만든다. 그럼에도 여전히 데이터는 수집과 분석에 초점이 맞춰져 있으며 이를 이용하여 효과적으로 소통하는 과정에 대한 관심은 부족하다.

 

SSG.COM 빅데이터 팀의 김훈동 과장은 “데이터 분석 결과를 단순 숫자 또는 스프레드 시트에서 만든 그래프로 제시했을 때 경영층 또는 고객으로부터 반응이 낮았다”라며 대용량데이터 분석에서 시각화는 과거 분석 결과물 도출 방식과는 구분되는 그 무엇의 필요성을 강조하였다. 점차 정형화된 데이터에서부터 음성, 영상 등의 비정형화된 데이터의 생산이 늘어감에 따라 이를 적절하게 소통하는 방식이 필요해지고 있다.

디지털 변혁(Digital Transformation)으로 대두되는 4차 산업혁명 시대에 접어들며 늘어난 데이터양에 맞추어 기업 단위의 서비스가 필요해졌으며, 단순한 가시화를 넘어서 직관적으로 분석 결과를 제시할 수 있도록 돕는 표현 방식으로써의 데이터시각화의 중요성이 대두된다. 수집된 데이터의 표현력과 전달력을 높여 데이터 중심 시대를 이끌어나가는 노력이 필요하다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

수행직무

데이터시각화디자이너는 데이터를 가공하고 분석하여 시각화하는 일을 전반적으로 담당하며 특히 분석된 데이터를 통해 만들어내는 데이터 시각화가핵심적인 업무라고 할 수 있다.

 

데이터 분석에서 시각화를 말할 때는 ‘데이터 시각화’ 또는 ‘정보 시각화’라는 용어를 쓴다고 한다. 인포그래픽스는 데이터에 내러티브 한 설득적 메시지 요소가 많아 정보 분석이 들어갈 여지가 부족한 경우가 많다. 시각화에서는 정보형 메시지와 설득형 메시지가 있는데, 인포그래픽스와 정보 시각화는 설득형 메시지에 가깝다. 하지만정보형메시지인 데이터시각화는 인포그래픽스와 관련성이 낮은 경우가 대부분이다. 디자인적인 요소가 강조되는 인포그래픽스는 설득하는 메시지가 담겨 있어 데이터 안에서 객관적으로 무엇인가를 유추해 내기가 어렵다.

반면, 데이터 시각화는 분석 도구로서 사용자 인터랙션에 따라 정보의 깊이나방향이 자유롭게 결정될 수도 있다. 사용자의 상황, 목적에 따라 각기 다른 방식으로 데이터에 접근, 결론을 내는 것에 중점을 둔다. 이에 사용자가 애플리케이션이나 인터페이스를 조작하고, 사용자 의도대로 해석할 수 있는 환경으로써의 인터랙티브데이터 비주얼라이제이션으로 그 범위가 넓다.

 

데이터시각화디자이너로서 필요한 역량으로 가장 중요한 것은 기본 디자인역량이다. 레이아웃, 타이포그래피, 컬러뿐만 아니라 디자인 결과물을 사용자 및 독자 입장에서 평가하고 개선할 수 있는 능력이 필요하다. 또 데이터 및 프런트앤드 개발 기술에 관한 이해다. 특히 개발자와 협업하는 과정에서 디자이너가기술이나 데이터에 대한 이해가 없으면 디자이너로서 원하는 목소리를 내기 어렵다. 대부분 주요한 디자인이 데이터와 알고리즘에 의해서 결정되기 때문이다.

 

즉, 데이터 디자이너는 단순히 디자인만 하는 것이 아니라, 데이터가 의미하는 바를 정확하게 전달할 수 있도록 데이터를 다루는 능력도 필요하다는 점이 일반적인 디자이너와 다르며, 데이터 분석가와도 구분된다. 데이터를 수집하고 정제하며, 데이터를 분석해서 데이터를 시각화하기 때문에 데이터 분석과 시각화 능력을 모두 갖춰야 하는 융합형 직업인 것이다.

 

IT 기술의 고도화와 엄청난 데이터 시대에 디자인과 엔지니어링을 넘나드는 데이터 비주얼라이제이션 디자이너의 역할은 더욱 필요하다. 하지만 여전히 디자인과 엔지니어링을 모두 다루는 역량을 갖춘 전문인의 공급은 현저히 부족하다. 또한 사용자가 애플리케이션이나 인터페이스를 조작하고, 사용자 의도대로 해석할 수 있는 환경으로써의 인터랙티브 데이터 비주얼라이제이션을 가능케 하는 데이터시각화디자이너가 필요하다.

 

 

 

 

 

 

국내현황

 

 

 

 

국내의 경우 아직 태동 단계이다. 데이터 시각화 개발자 중심의 채용공고가 일부 발생하고 있다.
과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원에서 실시한  데이터 산업 현황조사  (2019)에 의하면, 데이터 산업 중에서도 데이터분석설루션 분야는 34.5% 로데이 터 산업 내에서도 3번째로 가장 크게 성장한 시장이다. 데이터 분석 설루션개발/공급업 분야는 정형/비정형 데이터 및 실시간 데이터 분석, 데이터 처리와 더불어 데이터 시각화 분석 업무를 포함한다.

현재 대부분의 업･직종에서는 데이터분석가와 데이터시각화디자이너의 구분이 명확하게 이루어지지 않고 있다. 데이터 분석가의 업무 중 하나로 데이터시각화가 포함되어 있다. 이에 따라 전문 자격증 역시 데이터 분석 자격증 내에 항목으로써 시각화 능력을 테스트하는 방식이다. 관련 자격증으로는 한국데이터진흥원에서 주관하는 국가공인 자격증인 데이터 분석 전문가 자격증(AdvancedData Analytics Professional)이 있는데, 해당 자격시험은 총 5과목으로 구성되며 이는 데이터 이해, 데이터 처리 기술 이해, 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터시각화이다. 직무 구분 및 자격시험에서 데이터 시각화를 별도의 전문 분야로 바라보는 인식의 부재로, 데이터 시각화 디자이너의 전문 육성 프로그램 역시 부족한 실상이다. 국내에서는 데이터 시각디자이너 교육훈련과정이 일부 제공되고 있으나 활성화되고 있지 않다.

 

서울산업진흥원(SBA)에서는 창조전문인력 양성사업 중 미래형 신 직업군 양성사업의 일부로 데이터 디자이너 프로그램을 소개하였다. 해당 프로그램은 크게 세 가지 트랙으로 진행된다. 데이터 디자이너 과정은 특강, 실습, 팀 프로젝트 등으로 진행되며, 팀 프로젝트는 실제 데이터 분석과 시각화 구축 경험을 할 수 있도록 구성되어 있다. 데이터 디자이너 과정은 데이터 디자이너를 양성하는 1차적 목적 이외에도 데이터 디자인 전문가와 인재가 모인 인적 플랫폼을 구축한다는 목적을 지니고 있다.
- 데이터 개념 파악 및 데이터 크롤링 기초 및 활용, 데이터 분석 도구 R을활용한 데이터 정제
- R을 활용한 데이터 시각화 인터랙티브 시각화 제작
- 웹 언어 기초 및 데이터 시각화 툴인 D3.js 활용

 

한국디자인진흥원에서는 2020년 신입, 혹은 5년 이하의 전문가를 대상으로‘2020 재직자 대상 디자인 [디자인 비즈니스 역량 제고] 빅데이터 및 시각화’라는 이름의 16시간 워크숍 과정을 운영하기도 하였다. 해당 과정은 기존의 문제해결 전략인 디자인싱킹(Design Thinking)과 데이터의 시각 분석 기법을 접목시켜, 데이터 기반 문제 해결 프로세스를 안내한다. 데이터를 바탕으로 문제를 빠르고 객관적으로 분석하면서도, 창의적으로 해결하는 방법을 동시에 가르치는 목표를 하고 있다.
연이어 2021년에는 ‘2021 재직자 대상 디자인 [디자인 비즈니스 역량] 빅데이터 및 시각화’라는 30시간 워크숍 과정이 예정되어 있다. 해당 과정에서는 디지털트랜스 포메이션 시대에 걸맞은 데이터 분석 및 활용 역량과 데이터 기반 사고과정과 이를 전문적인 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI) 툴로 시각화하는 교육과정을 진행할 예정이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

해외현황

데이터시각화디자이너는 점차 각광받기 시작하고 있으며, 특히나 국내에 비하여 해외 선진국에서는 이미 유망 직종으로 자리 잡고 있다. 해외 시장에서도 데이터 비주얼라이제이션과 인포그래픽은 명확히 구분되고 있다. 주로 시각적 심미성과 스토리라인을 이용하여 데이터를 표현하는 인포그래픽에 비하여, 데이터비주얼라이제이션의 전체적 디자인은 자동화되어 생성되는 경우가 많다. 특정상황에서 시각적 요소의 중요성이 부각되기도 하나, 주로 복잡 다각화된 데이터를 정확하고 효과적으로 설명･전달하기 위한 도구로써 사용되는 데에 그 초점이 있어 상호작용이 가능하게 제작되기도 한다.

 

해외시장에서도 데이터 비주얼라이제이션 디자이너로서 요구되는 기본적인 역량은 데이터 분석 능력과 시각화 능력, 그리고 전달･소통 능력이다. 이에 R, Python과 같은 데이터 사이언스 언어 활용 능력 혹은 Adobe, Tableau, Power BI와 같은 데이터 시각화 프로그램을 다룰 수 있는 능력을 요구한다. 또한 HTML/CSS, Javascript와 같은 웹 개발 프로그래밍 능력 및 VR, 3D, illustration 등의 강화된 시각화 툴을 다루는 능력을 추가적으로 갖춘 인재를 우대하기도 한다. 특히 시각화 디자이너는 연봉이 높은 유망 직업으로 손꼽히고 있다. 한 임금정보사이트에 따르면 데이터 시각화 디자이너의 평균 연봉은 2021년 9월 31일 기준 10만 5,531달러로 매우 높은 수준이다.

미국에서는 데이터 시각화 전문 교육 및 자격증 프로그램을 제공하고 있다. 미국 뉴욕 대학교 평생 교육 학교로 알려진 뉴욕 대학교 전문 연구학교(NYUSchool of Professional Studies)는 7명의 강사진과 6개의 강의 코스로 구성된 데이터 시각화 자격증 프로그램을 제공한다. 워싱턴 대학의 평생 교육 학교(professional & continuing education) 역시 데이터 시각화 자격증 프로그램을 제공하며, 7명의 강사진이 운영한다. 그 외 Coursera, CGMA(전문 경영 회계지정, Chartered Global Management Accountant)와 같은 온라인 교육 플랫폼에서도 데이터 시각화 특별 과정 및 자격증 프로그램을 운영함으로써 전문적인 데이터시각화디자이너의 육성에 힘쓰고 있다.

 

 

활성화 방안

데이터 시각화 교육과정들이 점차 마련되고 있으나 현재 데이터 업계는 여전히 초기 단계로 활성화를 위해 다음과 같은 노력이 필요하다.
첫째, 데이터 분석 인력에 비해 시각화 전문인력이 현저히 부족하여 인력양성이 필요하다.
대부분의 교육이 데이터 분석에 치중되어 있으며, 시각화 교육을 제공한다 하더라도 기본 디자인 역량이 아닌 시각화 툴 사용에 그치는 경우가 대부분이다. 이는 여러 흥미로운 분석을 눈에 띄는 결과물로 이끌어내지 못하게 된다. 즉 데이터 시각화 교육과정에 있어 데이터 분석 못지않게 시각적 표현력을 기르는 기본적인 디자인 교육의 중요성이 부각되어야 한다. 보다 구체적인 방안으로는, 데이터 분석가를 위한 시각화 교육과, 시각 디자이너를 위한 데이터 분석교육 커리큘럼을 별도로 개발하여 교육 대상의 현재 전문성에 맞춘 교육과정을 제공하는 것이 필요하다.

 

둘째, 데이터 시각화 디자인에 적합한 데이터가 제공되어야 한다.
데이터 시각화 인력 양성을 위한 또 다른 애로사항은 실습교육에 사용되는 데이터들이 실제 데이터가 아니거나, 교육 대상자의 관심과 거리가 먼 데이터를 사용하는 경우가 많다는 것이다. 데이터 시각화 교육에 있어 교육 효과를 높일 수 있는 가장 좋은 방법은 일반적으로 흥미로운 데이터, 혹은 교육 대상자가 관심 있는 도메인의 데이터를 사용하여 교육을 진행하는 것이다. 그러나 실제교육과정에서는 주로 획일화된 데이터, 교육하기 용이한 데이터가 사용된다는 맹점이 있다. 물론 데이터 처리 및 가공 등의 어려움이 있지만, 시간을 들여서라도 다양한 도메인과 다양한 형태의 교육용 데이터를 확보하는 것이 필요하다.

 

셋째, 인력 채용을 위한 기업 지원이 필요하다.
실제 산업 현장에서 시각화 니즈가 있지만 시각화 디자이너를 고용하기에는 부담을 느끼는 기업들이 다수 존재한다. 이들 기업은 데이터 시각화의 필요성과효과를 어느 정도 인지하고 있지만, 실제적인 효과가 검증되지 않은 상황에서 이를 위한 별도의 인력을 충원하기는 어려운 실정이다. 이는 시각화 디자이너시장을 확대하고 역량 있는 시각화 디자이너를 양성하는 데 걸림돌이 된다. 신직업 육성 초반에는 정부 보조 사업 등을 통해 저비용으로 기업들에 데이터시각화 인력을 활용할 수 있는 기회를 제공하는 것이 필요하다. 데이터 시각화인력에게는 현장의 경험을 쌓을 수 있는 기회가 되는 동시에, 기업에는 부담 없이 데이터 시각화 인력을 활용해 볼 수 있는 기회를 제공함으로써 새로운 직업의 효용성을 입증하고 자연스레 시장을 넓히는 계기가 될 것으로 기대한다.