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‘Nocode, 데이터분석의 새로운 트렌드’ 
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지난주에 데이터분석 경험자 관련 인터뷰가 필요하다고 해서, 새로운 서비스 개발의 프로토타입을 만들고 검증중인 한 스타트업의 대표이사와 해당 서비스 체험을 진행하고 왔습니다. 해당 서비스의 고객들은 데이터를 다루고, 이를 분석하고, 리포트로 의사결정을 받는 사람들인데, 데이터 분석가라고 해서 전부 코딩을 할 줄 아는 것은 아니고, 그보다는 데이터에서 인사이트를 발견하고, 이것을 주요 업무와 제품 및 서비스에 적용하는 것이 필요하다는 것에서 기인한 것입니다. 불과 2년전만 해도 데이터 분석가들의 경우 최소 파이썬을 통한 코드 베이스로 데이터를 뽑아낼 줄 알아야 하는데 이제 이것을 대체하는 인공지능이 빠르게 발달하고 있다는 반증입니다. 그리고 최근 만난 <월 20달러로 고용하는 데이터분석가 with 챗GPT>도 이러한 트렌드를 아주 잘 반영하고 있습니다.

본서는 ‘코드 한 줄 수식 계산 없이 기초통계부터, 고급 데이터 분석’까지 생성형 AI를 통해 활용하는 법을 설명하는 서적입니다. 여기서 일단 중요한 것을 한가지 말해봅니다. ‘코딩’을 할 필요가 없다고 해도 생성형 AI를 통한 프롬프트를 할 줄 알아야 하니 코딩이 사라질지언정, 프롬프트 엔지니어링이라는 또다른 학습도구를 배워야 한다는 것입니다. 이를 기초로 본서는 챗 GPT등이 데이터 애널리스트를 어째서 대체하는지 그리고 데이터 분석의 기초 쌓기와 더불어 분석에 필요한 최소한의 파이썬과 고급 데이터 분석까지의 과정들을 기술합니다. 두번째로 알 수 있는 것은 코딩이 필요없다고 했지만 어느정도의 파이썬을 얘기하고, 데이터 기초 분석의 툴을 알아야 하니, 센스가 있는 독자라면 여기서 생각할 거리를 아래와 같이 정리할 수 있겠습니다.

첫번째는, 세상에 완전 무결한 도구는 없다는 것입니다. 코딩이 필요없다고 하지만 어느정도의 코딩을 모르면 인공지능을 제대로 활용할 수가 없습니다. 제가 최근에 하고 있는 것도 자바스크립트로 상호운용성 웹관련 내역을 챗 GPT등에 요청을 하는 것인데 생성형 AI가 코딩을 잘해줄 것 같지만, 디버깅이 한 두개가 나오는 게 아닙니다. 그것도 가장 최근의 버전에서 발생하는 일입니다. 두번째, 실력의 기초는 구조파악입니다. ‘00사 제품의 데이터 분석해줘’라고 요술의 방망이가 아니라는 겁니다. 생성형 AI는 아직까지 공개된 데이터에서 끌어오는 서비스고, 데이터 분석은 결국 수집-전처리-재분류-분석기법도입-검증-배포의 절차를 수행해야합니다. 이런 프로젝트 경험이 없이 사용해봤자 아무의미 없습니다. 마지막으로 도구는 계속 변화합니다. 이에 따라 실력있는 데이터분석가들은 결국 끊임없이 조금은 학습을 해야합니다. 과거 C언어와 PHP의 스페셜리스트들이 아직도 웹시장에서 살아남는 이유이기도 합니다.

따라서 ‘월 20달러’가 데이터 분석의 모든 것을 책임질거라는 착각에 빠지면 안됩니다. 그러면 생성형 AI는 데이터 분석가에게 어떤 도움을 주냐. 그것은 본인이 어느정도 실력이 갖춰졌을 때 ‘시간을 절약해준다는 것’입니다. 이는 텍스트나 이미지, 영상등의 멀티모달을 활용하는 것에 마찬가지입니다. 만일 정말 프롬프팅 몇 개로 내가 원하는 결과물을 뚝딱 만들어주는 AGI기능이 완벽하다면 월 20달러로 사용할 수 있을까요? 저는 기본 100배정도의 가격이 늘어나야 한다고 봅니다. 세상에 공짜 점심은 없는 법이니까요.

‘그러니 도구는 도구대로, 실력은 실력대로 향상시켜야 합니다’

"한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."