경희대학교 경영대학은 4차산업혁명 시대에 지속가능한 경제 및 사회를 실현해 나갈 경영 인재를 양성하는 국제화된 경영 교육기관입니다. 이러한 비전을 실현하기 위해 교육과 연구 역량을 지속적으로 강화하며, 학생 성공과 미래 가치 창출을 위한 노력을 이어가고 있습니다. 그 일환으로 2025학년도 1학기에는 전문성과 열정을 갖춘 신임 교원인 빅데이터응용학과 박하은 교수를 새롭게 초빙했습니다. 박하은 교수를 만나 주요 연구 활동과 전공, 그리고 향후 계획을 들어보았으며, 동시에 교수님의 수업을 직접 경험하고 있는 학생들의 목소리도 함께 담았습니다.

Q1. 간단한 자기소개와 전공 분야를 말씀해 주시겠습니까?

안녕하세요, 빅데이터응용학과 박하은 교수입니다. 주요 전공 분야는 생성형 AI, 프롬프트 엔지니어링, 디지털 트랜스포메이션, 빅데이터 마케팅, 그리고 책임 있는 AI 설계를 연구하고 있습니다. 특히 기술이 소비자 경험과 조직의 운영, 그리고 사회에 어떤 영향을 미치는지 탐구하고 있습니다.

Q2. 교수님께서 이 분야를 연구하게 되신 계기나 특별한 경험이 있으신가요?

저는 디지털 기술이 개인과 조직의 경험을 어떻게 변화시키는지에 깊은 관심을 가져왔습니다. 특히 인공지능과 빅데이터가 사회와 실제 기업 그리고 소비자에게 새로운 기회를 제공하는 동시에 문제를 일으킨다는 점이 흥미로웠습니다. 이러한 양면성(기회와 위험)을 탐구하는 것이 학문적 그리고 실무적 의미가 크다고 판단하였고, 기술 활용이 단순히 성과 향상이 아니라 지속가능한 방식으로 이루어지려면 무엇이 필요한가를 학문적으로 탐구하고자 생성형 AI, 디지털 트랜스포메이션과 책임 있는 AI 설계를 주요 연구 분야로 삼게 되었습니다.

Q3. 이번 학기에 진행하시는 빅데이터개론, 빅데이터마케팅 수업에 대해 구체적으로 소개해주실 수 있을까요?

빅데이터개론 수업은 빅데이터의 기초 개념과 분석 절차를 배우는 입문 과정입니다. 빅데이터가 무엇인지, 기존 데이터와 어떤 차이가 있는지 이해하고, 데이터 수집, 전처리, 저장, 분석, 시각화 등 전체 프로세스를 학습하고, 실제 사례를 통해 빅데이터가 사회와 비즈니스에 미치는 영향을 탐구합니다. 강의와 실습을 병행하여, 이론적 이해와 함께 간단한 데이터 처리 및 시각화를 직접 경험합니다. 

빅데이터마케팅 수업은 빅데이터를 기업 경영 및 마케팅 전략과 분석에 어떻게 활용할 수 있는지 배우는 심화 과정입니다. 빅데이터 분석을 활용해서 데이터를 시각화하고, 경영 및 마케팅 의사결정 방법에 응용하고, 이론적 프레임워크 학습과 함께, 실제 데이터셋을 활용한 실습 데이터 분석 및 시각화 프로젝트를 진행합니다.

빅데이터개론은 기초 개념과 분석 방법을 배우는 입문 수업, 빅데이터마케팅은 이를 활용하여 경영 현장에 적용하는 심화 수업이라고 보시면 됩니다.

Q4. 수업에서 학생들이 특히 주목해야 할 내용이나 특징이 있다면 무엇인가요?

빅데이터개론에서는 데이터 리터러시(Data Literacy), 즉 단순히 도구를 다루는 기술보다, 데이터를 읽고 해석하고 활용하는 사고방식을 익히는 것이 핵심입니다. 그리고 분석 절차의 전체 흐름, 즉 기획, 수집, 전처리, 분석, 시각화, 그리고 해석, 이 일련의 과정을 연결해서 이해하는 것이 중요합니다. 이론과 실습을 병행하여, 학생들이 직접 데이터를 다루면서 감을 익힐 수 있습니다. 기초 과목이지만, 이후 다른 데이터 및 AI 관련 과목을 수강하는 데 필요한 기초 체력을 쌓는 자리이므로 꼼꼼히 따라오는 것이 좋습니다.

빅데이터 마케팅 수업에서 학생들이 주목해야 할 점은, 데이터가 단순한 참고 자료를 넘어 경영과 마케팅 전략의 핵심 동력이 된다는 사실입니다. 과거 경영과 마케팅이 직관이나 경험에 크게 의존했다면, 이제는 방대한 데이터를 통해 경영 및 마케팅 전략을 분석하고, 보다 정교한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 경영과 마케팅 각 영역에서 데이터가 어떻게 활용되고 통합되는지를 이해하고 효율적으로 커뮤니케이션하는 것이 필수적입니다.

Q5. 강의나 연구 활동에서 가장 큰 보람을 느끼실 때는 언제인가요?

가장 큰 보람을 느낄 때는 학생들이 배움을 통해 성장하는 순간을 직접 확인할 때입니다. 강의에서 배운 이론이나 실습을 토대로 학생들이 스스로 문제를 정의하고, 데이터를 분석하며, 새로운 인사이트를 발견할 때 비로소 교육의 의미를 실감합니다. 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 학생들이 제 수업을 통해 사고의 틀을 넓히고 자신감을 얻는 모습을 보는 것이 가장 큰 보람입니다.

또한 연구 활동에서는 제가 수행한 연구가 학문적 기여에 머무르지 않고, 사회적, 산업적 현안 해결에 실제로 도움이 될 때 큰 보람을 느낍니다. 강의와 연구 모두에서 저에게 가장 큰 보람은 지식이 사람과 사회에 영향을 미치는 순간이라고 할 수 있습니다.

Q6. 교수님께서는 이 분야의 최근 동향과 변화에 대해 어떻게 평가하시나요?

최근 빅데이터 산업의 동향은 기술적 진보와 활용 영역의 확장, 그리고 윤리적, 제도적 논의의 심화라는 두 축으로 설명할 수 있습니다. 첫째, 기술적으로는 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 발전이 빅데이터 분석의 패러다임을 크게 바꾸고 있습니다. 과거에는 데이터 수집과 정제, 분석에 상당한 시간이 소요되었다면, 이제는 AI가 방대한 비정형 데이터를 빠르게 처리하고 맥락적 인사이트를 도출할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 마케팅, 금융, 의료, 공공 분야 등 거의 모든 산업에 걸쳐 데이터 활용 방식을 혁신적으로 전환시키고 있습니다.

둘째, 활용 측면에서는 빅데이터가 단순히 효율 향상의 도구를 넘어 개인화 서비스, 예측 분석, 자동화된 의사결정으로 발전하고 있으며, 실시간 데이터 처리와 클라우드 기반 분석이 표준화되고 있습니다. 기업들은 고객 경험을 강화하고 새로운 가치를 창출하기 위해 데이터 활용을 조직 전략의 핵심에 두고 있습니다.

종합적으로 볼 때, 저는 빅데이터 산업이 데이터 중심에서 AI 융합 중심으로 이동하고 있다고 평가합니다. 앞으로의 빅데이터 산업은 단순히 많은 데이터를 보유하는 것보다, 어떻게 책임 있게 분석하고 사회적 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰질 것으로 봅니다.

Q7. 앞으로 빅데이터 분야가 경영학 및 산업 전반에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상하시나요?

앞으로 빅데이터는 경영학과 산업 전반에 근본적인 패러다임 전환을 이끌 것으로 예상됩니다. 경영학적으로는 의사결정 방식이 경험과 직관 중심에서 벗어나, 데이터 기반의 증거 중심 의사결정(Evidence-based decision making)으로 빠르게 전환될 것입니다. 기업의 전략 수립, 마케팅, 인사관리, 재무 관리 등 거의 모든 경영 활동에서 빅데이터 분석이 핵심 도구로 자리 잡게 될 것이며, 이는 학문적으로도 새로운 이론적 틀과 연구 방법론을 요구하게 됩니다.

산업 전반에서는 빅데이터가 경쟁력의 핵심 자원으로 작동할 것으로 봅니다. 과거 자본과 노동이 주요 성장 동력이었다면, 앞으로는 데이터를 얼마나 효과적으로 수집 및 분석하고 활용하느냐가 기업의 성패를 좌우할 것입니다. 특히 제조업에서는 스마트 팩토리와 예측 유지보수, 서비스업에서는 초개인화 서비스와 고객 경험 혁신, 금융 산업에서는 리스크 관리와 맞춤형 상품 개발 등 다양한 영역에서 빅데이터의 영향이 가속화될 것입니다.

또한, 빅데이터는 산업 간 경계의 붕괴와 융합을 촉진할 것으로 보입니다. 유통과 IT, 헬스케어와 금융이 데이터 플랫폼을 매개로 결합하면서 새로운 비즈니스 모델이 등장하고 있습니다. 결국 저는 빅데이터가 경영학에 있어 새로운 연구 지평을 열고, 산업 전반에서는 데이터 활용 역량이 곧 경쟁 우위를 결정짓는 핵심 요소로 자리매김할 것이라고 평가합니다.

Q8. 경영학 전공 학생이 빅데이터 분야에 진입하려면 어떤 역량을 갖추는 것이 중요하다고 생각하시나요?

경영학 전공 학생이 빅데이터 분야에 진입하기 위해서는 분석적 사고, 기술적 역량, 그리고 비즈니스 감각을 균형 있게 갖추는 것이 중요합니다. 첫째, 데이터 리터러시(Data Literacy)가 기본입니다. 단순히 데이터를 읽는 수준을 넘어서, 데이터 분석에는 어떤 단계가 있는지, 데이터는 어떤 과정을 거쳐 생성되는지, 어떤 한계와 편향이 존재할 수 있는지 이해할 수 있어야 합니다. 이는 데이터 분석 결과를 해석하고, 올바른 의사결정으로 연결하는 데 필수적입니다.

둘째, 기술적 역량이 필요합니다. 모든 소프트웨어를 전문가 수준으로 다룰 필요는 없지만, 실무 환경에서 분석가 및 엔지니어와 협업할 수 있는 정도의 이해는 반드시 필요합니다.

셋째, 비즈니스 문제 해결 능력입니다. 빅데이터 분석의 목적은 데이터 자체를 다루는 것이 아니라, 데이터를 통해 경영 현안을 해결하고 새로운 가치를 창출하는 데 있습니다. 따라서 마케팅, 재무, 운영, 전략 등 경영학의 다양한 분야 지식을 바탕으로 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지를 연결하는 통찰력이 중요합니다.

넷째, 커뮤니케이션 능력도 빼놓을 수 없습니다. 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽게 전달하고 설득하는 능력 또한 조직 내에서 매우 큰 가치를 가집니다.

결론적으로, 경영학 전공 학생은 데이터 분석의 기초 역량을 갖추되, 비즈니스 맥락 속에서 데이터를 해석하고 실행 가능한 전략으로 연결하는 능력을 키우는 것이 빅데이터 분야 진입의 핵심이라고 생각합니다.

Q9. 경영대학 학생들에게 하고 싶은 말 또는 조언이 있으신가요?

무엇보다 호기심과 문제 해결 의지를 잃지 않는 것이 중요합니다. 경영학은 단순히 이론을 배우는 학문이 아니라, 실제 조직과 사회에서 발생하는 다양한 문제를 이해하고 해결하는 도구입니다. 따라서 수업에서 배우는 개념이나 사례를 단순히 암기하기보다는, 왜 이런 현상이 나타나는가, 내가 만약 의사결정자라면 어떻게 할 것인가라는 관점에서 적극적으로 사고해 보시길 바랍니다.

또한, 오늘날 경영 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 디지털 전환과 빅데이터, AI와 같은 기술적 변화는 경영의 패러다임 자체를 바꾸고 있습니다. 따라서 기술적 이해와 데이터 활용 능력을 꾸준히 키우는 것이 경쟁력을 확보하는 데 큰 도움이 됩니다.

마지막으로, 실무와 학문을 연결하는 경험을 많이 쌓으시길 권합니다. 인턴십, 프로젝트, 연구 활동 등 다양한 경험을 통해 배운 지식을 실제 문제 해결에 적용해 보면, 학습이 단순한 이론을 넘어 자신만의 역량과 통찰력으로 발전하는 것을 느낄 수 있습니다. 결국, 경영대학에서의 시간은 지식을 쌓는 것뿐 아니라, 문제를 정의하고 해결하는 사고의 틀을 기르는 과정이라는 점을 항상 기억하시길 바랍니다.

Q10. 앞으로의 연구나 교육 활동에서 이루고자 하는 목표가 있으신가요?

앞으로의 연구와 교육 활동에서 가장 큰 목표는 데이터와 기술을 활용하여 경영학과 산업 현장에 실질적 가치를 창출하는 것입니다. 연구 측면에서는 빅데이터, AI, 디지털 트랜스포메이션 등 최신 기술이 기업의 의사결정과 소비자 행동에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고, 이를 기반으로 책임 있고 지속 가능한 활용 방안을 제시하고자 합니다. 특히, 기술 발전이 가져오는 효율성뿐 아니라 사회적 영향을 함께 고려하는 연구를 통해 학문적 기여와 실무적 적용을 동시에 추구할 계획입니다.

저는 학생들이 단순한 지식 습득을 넘어, 데이터를 활용한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰을 겸비한 글로벌 리더로 성장할 수 있도록 지도하고자 합니다. 이를 위해 교육 측면에서는 실습 기반 학습, 사례 분석, 프로젝트 중심 수업을 강화하고, 학생들이 실제 산업 현장에서 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 역량을 길러주는 것을 목표로 하고 있습니다.

저의 목표는 연구와 교육이 서로 시너지를 내며, 학생과 기업과 사회가 기술과 데이터를 통해 의미 있는 성장을 이룰 수 있도록 돕는 것이라고 말씀드릴 수 있습니다.

Q11. 마지막으로 경영대학 재학생과 동문들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.

끊임없이 배우고 도전하며, 변화에 유연하게 대응할 것을 강조하고 싶습니다. 경영 환경은 급격히 변화하고 있으며, 디지털 전환, 빅데이터, AI와 같은 기술 혁신은 우리가 문제를 바라보는 방식과 의사결정을 내리는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 따라서 기존의 틀에 안주하기보다, 새로운 지식과 기술을 적극적으로 배우고, 이를 실제 문제 해결에 적용해 보는 경험이 무엇보다 중요합니다.

경영학 지식은 단순히 기업이나 조직을 이해하는 데 그치지 않고, 사회적 가치와 책임까지 고려할 수 있는 통찰력을 길러주는 도구입니다. 학문과 실무를 연결하는 경험을 통해 자신만의 경쟁력을 키우시고, 지속적인 학습과 혁신을 통해 경력과 사회적 영향력을 확장해 나가시길 기대합니다.

학생 인터뷰(민경록) _ 자율전공학부 1학년, 빅데이터개론 수업 수강생

1. 간단히 자기소개와 소속 학부, 그리고 왜 빅데이터개론 수업을 선택했는지 말씀해주세요.

안녕하세요, 자율전공학부 25학번 민경록입니다. 열린전공 학생으로서 다양한 전공 분야를 탐색하던 중, 미래에는 인공지능 산업과 그에 따른 데이터 활용이 중요한 역할을 하게 될 것으로 전망되어 이에 대비하고자 데이터 분석 역량을 기르기 위해 빅데이터개론 수업을 듣게 되었습니다.

2. 수업 첫인상은 어땠나요? (교수님, 수업 분위기 등)

수업의 첫인상은 전체적으로 자유롭고 편안한 분위기였습니다. 딱딱한 강의식 수업이 아닌, 직접 주어진 데이터를 소프트웨어 도구를 활용하여 분석해보고 친구들과 이야기를 나누면서 자연스럽게 수업 내용에 대해 생각해 볼 수 있었던 점이 인상 깊었습니다. 또한 교수님께서 활기차고 쾌활하신 분이라 수업 내내 밝은 분위기가 유지되었고, 덕분에 앞으로의 강의도 즐겁게 참여할 수 있을 것이라는 기대감을 갖게 되었습니다.

3. 지금까지 들은 수업 중 가장 기억에 남는 순간이나 내용이 있다면?

수업에서 가장 기억에 남았던 내용은 오픈소스 소프트웨어 'Orange3'를 활용한 데이터 분석 과정이었습니다. Orange3를 활용하여 프로그래밍 지식이나 경험 없이도 데이터 분석을 직접 체험할 수 있어서 매우 흥미로웠고, 그에 따라 데이터 분석의 기초 원리와 활용 방법을 자연스레 체득할 수 있었습니다.

4. 데이터라는 주제를 처음 접했을 때와 지금을 비교하면 어떤 점이 달라졌나요?

처음에는 데이터라는 것이 그저 숫자, 문자, 표들의 집합 정도로 보이며, 낯설고 수동적으로 받아들이는 대상이었다면, 지금은 데이터를 능동적으로 해석하고 활용할 수 있는 도구로 보는 시각이 생겼습니다. 또한, 다양한 전공과 산업에서 데이터가 어떻게 활용되는지도 감각적으로 이해하게 되었습니다.

5. 자율전공학부 학생으로서, 이 수업이 앞으로 전공 선택이나 관심 분야에 영향을 줄 것 같나요?

네, 그렇습니다. 데이터 기반으로 사고하고 문제 해결을 시도하는 태도를 배우는 기회가 저에게는 매력적으로 다가와, 전공을 정함에 있어 빅데이터응용학과를 주요한 선택지로 삼게 되었습니다. 또한, 다른 전공을 선택하게 되어도 데이터 분석 능력은 전공 불문 필수 역량이므로 앞으로의 전공 탐구나 학문을 깊이 있게 이해하는 데도 큰 도움을 줄 것 같습니다. 더하여, 최근 천문학에 관심이 생겼는데, 천체 관측 데이터 등 관련 자료를 이해하는 데에도 매우 유용할 것 같습니다.

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학생 인터뷰(임효신) _ 빅데이터응용학과 2학년, 빅데이터마케팅 수업 수강생 

Q1. 간단히 자기소개와 전공, 그리고 빅데이터마케팅 수업을 듣게 된 이유를 알려주세요.

안녕하세요! 빅데이터응용학과 2학년으로 재학 중인 임효신입니다. 데이터가 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 활용되고 해석되는지 알고 싶어 빅데이터마케팅 수업을 듣게 되었습니다.

Q2.교수님의 수업 방식 중 지금까지 가장 재미있었던 부분은 무엇인가요?

개념과 실습을 분절하지 않고, 실습 중간중간 개념을 연결짓는 수업 방식이 이해에 도움을 주었던 것 같습니다. 또 개념 설명을 듣거나 실습을 끝낸 뒤 옆 자리에 앉은 사람과 그에 대해 이야기하는 짧은 시간을 주시는데, 덕분에 전반적인 수업 텐션이 높아 집중력을 잃지 않고 들을 수 있었습니다. 제일 분위기가 좋은 수업이에요.

Q3. 수업에서 다룬 내용 중 “아, 이게 바로 마케팅에 연결되는구나” 하고 느낀 순간이 있었다면?

저는 마케팅에서 '고객이 이해할 수 있게 설명하는 것'도 중요하지만, '의사결정권자(투자자)가 이해할 수 있게 설명하는 것' 또한 매우 중요한 포인트라고 생각합니다. 아무리 좋은 기획을 해 봤자 실행할 수 있는 예산을 받아오지 못하면 시작조차 할 수 없으니까요. 그리고 의자결정권자에게 중요한 것은 숫자입니다. 따라서 숫자를 얼마나 이해하기 쉽게 표현했는지, 즉 데이터 시각화를 얼마나 적절하게 해냈는지가 예산 확보에 결정적인 영향을 미치게 됩니다. 빅데이터마케팅 수업에서 교수님께서도 그래프 예시를 보여 주시면서 '시각화의 적절함'을 강조하셨는데, 데이터와 마케팅의 연관성을 더욱 확실하게 느낄 수 있었던 것 같아요. 

Q4. 데이터 분석이나 시각화를 직접 접해보면서 달라진 점이 있나요?

빅데이터마케팅 수업에서는 '태블로'라는 노코딩 빅데이터 시각화 툴을 사용합니다. 쉽게 데이터를 표현할 수 있어서 실습하는 시간이 재미있었어요. 태블로를 접하기 전에는 파이썬으로 코드를 짜 가며 시각화를 했었는데, 상대적으로 어렵고 복잡해서 해석에 시간이 많이 걸리니 점점 흥미를 잃게 되더라고요. 물론 태블로를 사용하는 데에도 코딩 지식이 필요하기는 하지만, 제 마음대로 그래프를 척척 만들어낼 수 있으니 '이걸 어떻게 해석하면 될까?'라거나 '이 해석 결과를 어떻게 활용하지?'와 같은 비즈니스적 관점에서 바라볼 여유가 생겨서 경영 도메인에 대한 관심이 요즘 더욱 늘어났습니다. 

저는 데이터 분석과 시각화를 이 과목을 통해 처음 접해본 게 아니라서, 답변 방향이 약간 달라진 것 같네요. '데이터 시각화에 특화되어 있는 툴을 접한 후'의 달라진 점으로 봐주시면 좋을 것 같습니다.

Q6. 다른 학우들에게 이 수업을 추천한다면, 한마디로 뭐라고 표현하고 싶나요?

데이터 분석 기술과 비즈니스 간 괴리를 느끼고 있다면, 이 수업이 답을 찾는 데 길을 터줄 수 있을 것 같아요.

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박하은 교수님의 부임은 빅데이터응용학과와 경영대학 학생들에게 큰 의미가 되고 있습니다. 책임 있는 기술 활용과 학생 성장 중심의 교육 철학을 가진 교수님과 함께, 앞으로의 학과가 더욱 풍성하게 발전하길 기대합니다.

교수님 인터뷰 진행: 장서윤, 진서윤 / 학생 인터뷰 진행: 정수아 / 기사 작성: 정수아