2020년 공간 데이터 사이언스의 현황에서 발견한 3가지 인사이트

공간 데이터 사이언스는 급속도로 성장 중인 분야입니다. 이제는 수 많은 분야에서 그 가치를 인정받고 영향력을 넓히는 중이죠. 산업 전반의 공간 데이터 사이언스 트렌드를 이해하기 위해, 저희는 각 분야의 전문가를 대상으로 설문을 진행하여 새로운 인사이트와 2020년에 기대할 수 있는 것 등을 알아보았습니다.

아래는 현황 보고서에서 발췌한 Top 3 인사이트입니다.

 

공간과 GIS – 교류는 늘고 있지만 여전한 과제

보고서에 따르면 데이터 사이언스와 GIS 부서를 보유한 기업이 점점 많아지고 있습니다. 그리고 전문 데이터 사이언티스트들 사이에서 공간적 기술이 더욱 확산될 때까지(아래에서 논의할 과제이기도 합니다), 이것은 매우 유용합니다.

불행히도, 이들 부서 간의 협업은 보장되어있지 않습니다. 45%의 기업이 데이터 사이언스나 GIS 팀과 매일 협력하고 있다고 응답하였고, 55%는 그렇지 않다고 답했습니다.

이 부서들이 서로 협업하지 않는다면, 기업들은 데이터에서 최대 가치를 끌어낼 수 없습니다. 기업은 이 고립을 깨고, 데이터 사이언스 전략을 발전시키고 공간 관련 문제를 더 적극적으로 다루어야 합니다.

 

선두에 파이썬, 뒤쫓아가는 R

코카콜라 vs 펩시, 스타워즈 vs 스타트렉

데이터 사이언스 분야에서 파이썬과 R에 대한 논의는 대단한 논쟁의 장에 속합니다. 그만큼 여러 의견들이 있습니다.

설문 응답자들 사이에서 공간 데이터 사이언스 운영에 어떤 언어가 더 나은지에 대한 의견이 분분한 것은 당연합니다.

 

74%의 데이터 사이언스 팀이 파이썬을 그들의 주요 프로그래밍 언어로 꼽았습니다.

 

파이썬이 R을 이기고 있긴 하지만, 둘 다 장점이 뚜렷합니다. 파이썬이라고 답한 사람들은 보다 중앙 집중화되고 조작된 패키지의 생태계를 주요 차별화 요소로 파악했습니다. 한편 R의 지지자들은, R이 라이브러리의 관점에서 좀 더 완전한 제안을 하고 있다고 답했습니다.

 

 

희귀하지만 꼭 필요한 공간 데이터 사이언스 자원

공간 데이터 사이언스는 아직 걸음마 단계입니다. 따라서 실무에 완전히 적용할 수 있는 자원을 찾는 것이 중요한 과제입니다. 설문 조사에 응답한 사람들은 이러한 어려움을 해결하기 위해 적절한 소프트웨어를 구입하는 것뿐만 아니라, 공간 데이터 사이언스 임무에 적합한 인재를 찾는 것에도 주목했습니다.

 

 

80%의 응답자가 공간 분석에 특화된 데이터 사이언티스트를 찾는 것이 어렵다고 답변했습니다.

 

공간 데이터 사이언스는 범위와 중요성이 점점 커지고 있는 분야입니다. 하지만 우리는 여전히 그것이 어떻게 구현되는지를 배워나가고 있습니다. “2020 기업의 공간 데이터 사이언스 현황 보고서전문에서 모든 조사 결과와 인사이트를 확인할 수 있습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.