[개념반]배워서 바로 쓰는 SQL 쿼리

안녕하세요.

데이터 강의 운영중인 Joe입니다.

오늘은 비정기 뉴스레터로 AI가 나오고 최근 Text-To-SQL 등의 라이브러리 연구가 활발해지는 것을 보면서 "해외 데이터씬은 지금 어떻게 하고있을까?"가 궁금해져서 찾아본 내용을 공유드려요.

Datacamp의 Data & AI Trends & Predictions 2025 White Paper를 번역 및 요약한 글임을 밝힙니다.

2025년, 해외 데이터씬 AI & Data 핵심 트렌드 5가지

1. 데이터 직군 간 경계가 흐려진다

AI가 SQL 및 데이터 분석 작업을 자동화하면서, 기존의 데이터 분석가, 엔지니어, 데이터 과학자 간의 역할 구분이 약해지고 있음

이제는 모든 직군이 데이터를 다룰 수 있어야 하며, 데이터 리터러시(데이터를 읽고 활용하는 능력)가 더욱 중요해짐

2. AI 연구는 계속 발전하지만, 실제 도입 속도는 느리다

AI 모델들은 점점 더 강력해지고 있지만, 기업 내 실제 AI 도입은 여전히 더딘 상황

2025년까지 30% 이상의 Generative AI 프로젝트가 폐기될 것이라는 예측이 있음 (Gartner)

단순히 AI 모델 성능을 높이는 것이 아니라, 실제 비즈니스 프로세스와 어떻게 연계할지가 핵심 과제가 되고 있음

3. AI 도구의 차별화 포인트는 사용자 경험(UX)이 될 것이다

AI 모델 간 성능 차이가 줄어들면서, 사용자 경험(UI/UX)과 실제 활용성이 더 중요한 경쟁력이 되고 있음

AI 연구소들은 어떻게 더 직관적이고 쉽게 사용할 수 있을지 고민하는 중

AI를 단순한 기술이 아닌, 비즈니스 운영의 필수 도구로 자리 잡도록 하는 것이 목표

4. AI & 데이터 기술 격차(Data Skills Gap)는 여전히 주요 이슈

AI와 데이터 활용 능력의 격차가 기업 내 주요 문제로 남아 있음

기업들은 AI를 도입하는 것보다, 직원들이 AI 및 데이터를 다룰 수 있도록 교육하는 것이 더 시급한 과제가 되고 있음

5. AI가 SQL을 대신 쓰는 시대, 데이터 리터러시가 중요해진다

AI 기반 Text-to-SQL 기술이 발전하면서, SQL을 통한 데이터 추출이 더 쉬워지는 시대

하지만, SQL을 몰라도 된다는 것이 아니라, SQL을 해석하고 활용하는 능력이 더욱 중요해짐

AI가 SQL을 생성하고 해석해주지만, 어떤 데이터를 분석할지 기획하는 것은 여전히 사람의 몫

출처:

https://www.datacamp.com/report/data-trends-predictions-2025                  

읽어주셔서 감사합니다.

Joe 드림

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