저는 ‘축우 데이터 분석’ 직무를 담당하고 있는데요. 여기서 ‘축우 데이터’란 스마트팜 목장의 로봇착유기와 개체인식태그로부터 수집되는 젖소의 착유 데이터와 건강, 번식 데이터 등의 데이터를 의미합니다.
데이터 분석의 목적은 크게 고객 지원과 마케팅 두 가지인데요. 고객 지원의 경우 고객 농가의 로봇착유기 운영을 최적화하기 위한 분석 주제로 데이터 분석 과제를 수행하게 됩니다.
마케팅의 경우 일반 농가 대비 로봇착유기 농가가 갖는 우수성을 데이터로서 입증, 판매 촉진을 위한 영업과 마케팅 자료를 구성하기 위한 데이터 분석 과제를 수행합니다

우선 ‘데이터 분석’ 보다 ‘축우 데이터’에 방점을 찍고 싶은데요. 로봇착유기 데이터는 다른 스마트팜 데이터 보다 훨씬 다양한 변수와 정밀한 수치로 수집됩니다.
젖소가 로봇착유기를 스스로 방문하는 행동 데이터, 생산되는 우유 생산량/온도/성분과 같은 생산 데이터, 젖소의 체중/반추활동/질병과 같은 건강 데이터 등이죠. 생산 주체와 생산 환경, 생산물 데이터가 통합적으로 수집되며 일일/생애 생산, 개체/우군 단위 등 다양한 단위와 관점에서 제한없이 탐색할 수 있습니다.
이러한 다양한 변수와 관점을 통해 흥미로운 분석 과제를 수행하고 인사이트 도출의 가능성이 무궁무진하다는 점이 매력 포인트라고 생각합니다.

데이터 분석 업무를 수행하기 위해서는 기초 통계 지식과, 다룰 수 있는 통계 툴이 1개 이상 있어야 합니다. 현업에서는 통계 툴로 R을 사용하고 있지만 Python 등 다른 툴도 무방합니다. 사내 DB에서 데이터를 이용하기 때문에 SQL 역량도 도움이 되겠습니다.

통계학 학사 졸업 후 의과대학에서의 보건의료 데이터 분석 인턴 경험이 현 직무 수행에 도움이 되었다고 생각합니다. 해당 경험을 통해 보건의료 데이터 분야에 흥미를 갖게 되었지만, 인간의 의료 데이터는 그 가치가 높은 만큼 개인정보 침해 등 위험성으로 데이터 수집과 활용 범위가 제한적이라는 한계 또한 체감하였습니다. 반면 축산ICT장비를 통해 수집되는 가축의 데이터에는 그러한 한계가 없고, 질병 관련 분석이 가능하다는 점이 ‘축산’이라는 생소한 필드임에도 불구하고 지원하게 된 계기가 되었습니다.

2020년도 8월 <2019 애그리로보텍 로봇목장 연간리포트>를 발행했던 것이 가장 기억에 남습니다. 국내 Lely사의 로봇유기 설치 목장들에 국한된 것이기는 하지만 스마트 낙농 데이터를 체계적으로 정리하고 분석한 국내 최초의 자료라 할 수 있기 때문에 더욱 뜻깊었던 것 같습니다.

축산(축우) 데이터 저처럼 축산 전공자가 아닌 대다수의 지원자분들에게는 ‘축산’이라는 특수한 분야가 다소 생소하실 것이라 생각합니다. 저도 그랬으니까요(웃음) 하지만 데이터 분석을 수행하기 위한 기본 축산 지식은 입사 후 내부 교육을 통해 충분히 습득할 수 있으니 걱정하지 않으셔도 된다는 말씀을 드리고 싶습니다!