IoT:미래 인력 준비

<노스크립트>

Software AG의 IoT Evangelist인 Anthony Sayers는 데이터 과학자를 IoT(사물 인터넷) 프로젝트 실행의 핵심과 영혼에 비유하곤 했습니다. . 모든 조직의 게이트키퍼로서 데이터를 기반으로 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 이러한 개인은 성공적인 IoT 프로젝트에 필수적인 것으로 간주됩니다.

데이터 과학자는 핵심 데이터를 해석하는 데 필요한 핵심 기술을 보유하고 있습니다. 간단합니다. 연료 없이 자동차를 운전하는 것이 불가능하듯이 기업은 데이터의 진정한 가치를 활용하지 않고는 데이터를 활용할 수 없습니다.

데이터 과학자에 대한 수요가 많습니다.

Gartner에 따르면 , 2020년까지 주요 신규 비즈니스 프로세스 및 시스템의 절반 이상이 IoT의 일부 요소를 통합할 것입니다. 기업은 이러한 프로젝트를 성공적으로 구현하기 위해 올바른 기술을 갖추고 있어야 합니다. 현재 데이터 과학자가 부족한 상황에서 인공 지능(AI)은 보다 성숙하고 통합된 IoT 자동화를 시작할 수 있는 한 가지 방법입니다.

우리는 기술 부족과 현재 요구 사이의 격차를 해소하기 위해 AI 및 IoT를 포함한 기술에 대한 더 높은 수준의 교육을 제공해야 합니다. AI의 이점은 기업이 프로젝트를 확장하는 데 도움이 되는 동시에 직원이 기술이 할 수 없는 작업에 시간을 집중할 수 있도록 한다는 것입니다. 한편 AI는 직원들이 할 수 있는 시간이 적은 일상적이고 반복적인 작업에 집중할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 IoT 프로젝트의 원동력이 됩니다.

보고서에 따르면 부족한 인력과 전문성 부족이 IoT 시장을 가로막는 두 가지 요인이라고 계속해서 말하고 있습니다. Immersat Research Programme의 연구에 따르면 조직의 33%가 추가 기술의 이점을 얻을 수 있는 반면 47%는 적절한 기술이 전혀 부족하다고 생각합니다.

보고서에 따르면 조직이 부족한 세 가지 주요 기술은 데이터 보안, 데이터 과학 및 기술 지원입니다. 해결책은 단순히 더 많은 데이터 과학자를 고용하는 것이 아닙니다. 미래의 인력을 교육할 수 있도록 이러한 IoT 프로젝트를 지원하는 데 AI 및 머신 러닝과 같은 다른 기술의 중요성을 이해해야 합니다.

더욱 협력적인 경제

데이터 과학자가 IoT 문제를 해결할 수 있는 유일한 사람이라는 현재의 관점은 잘못된 태도입니다.

솔루션은 조직 내의 직원이 IoT 데이터를 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

이를 위한 한 가지 방법은 밀레니얼 세대를 교육하는 것입니다. 지속적으로 연결되는 데 사용되어 더 많은 연결을 유도할 수 있는 완벽한 위치에 있습니다. 이것을 공유 경제에 진입한다고 설명하는 것을 듣게 될 것입니다. AI, ML 및 딥 러닝(DL)에 필요한 기술을 직원에게 제공해야 합니다. 그렇게 함으로써 기업은 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 스트리밍 데이터에 분석을 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 예측 가능한 결정을 내릴 수 있고 데이터 과학자가 하는 일과 동기화됩니다.

따라서 다음을 통해 역할을 자동화하고 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 도구에 대한 더 많은 교육을 구현하는 데 집중해야 합니다.

1. 더 많은 교육 실시 – 현재의 기술 격차를 해소하기 위해 AI, ML 및 DL을 포함하여 인에이블러 역할을 할 수 있는 기술에 대한 더 많은 교육 과정을 제공하는 데 집중해야 합니다. 더 많은 직원이 이러한 기술을 전문으로 할 수 있도록 함으로써 기업은 더 예측 가능한 의사 결정을 위한 더 나은 분석의 이점을 누릴 수 있습니다. 보다 구체적이고 대상이 지정된 교육 과정을 통해 인력의 기술을 향상시킬 수 있는 기회가 더 많아질 것입니다.
2. STEM만이 답이 아닙니다 – 이번 20 STEM이 답이라고 생각하는 세기가 유일한 방법은 아닙니다. 우리는 새로운 비즈니스를 엔지니어링하고 시장에 새로운 접근 방식을 도입하는 데 집중해야 합니다. 데이터 과학자는 미래 비즈니스 모델을 설계하는 데 중요할 수 있습니다. 따라서 디자인 사고에 대한 더 많은 교육을 제공하겠습니다. 데이터 과학자가 추구하는 과학적 기술에 관한 것만은 아닙니다. 회사의 전략을 가능하게 하는 기술도 마찬가지로 중요합니다.
3. 아무도 없는 단일 필수 기술 – 미래의 인력이 보다 연결된 직장에서 일할 준비를 함에 따라 필요한 단일 기술은 없습니다. 궁극적으로 IoT와 디지털 트랜스포메이션은 연결되어 있습니다. 따라서 데이터 과학자는 성공적인 IoT 전략을 수립하기 위한 비밀 요소였지만 더 이상 필요한 유일한 요소는 아닙니다. AI, DL 및 ML 기술을 보유한 인력 구축에 집중한다면 데이터 과학자를 대체할 수 있습니다. 이러한 새로운 기술에 보조를 맞출 수 있다면 프로젝트를 보다 광범위하게 자동화하는 데 필요한 기술을 갖추게 될 것입니다.

미래의 인력은 AI, DL, ML 및 데이터 분석 기술을 사용할 수 있어야 합니다. 그래야만 데이터의 진정한 가치를 열어 IoT 프로젝트를 추진할 수 있습니다. 이것이 우리가 지금 행동해야 하는 이유입니다.

저자는 Software AG의 IoT Evangelist인 Anthony Sayers입니다.