크레마클럽

빅데이터 전문가가 쓴 빅데이터 사용에 대한 책이다.

 

"미래의 시민에게는 통계적 사고가 읽고 쓰는 능력만큼이나 중요하게 될 것이다.(사무엘 윌크스)"

 

이 책은 통계적 사고의 중요성을 말한 문장을 언급하면서 시작한다.

현대 사회는 빅데이터와 인공지능 시대이다.

 

이 두 가지를 함께 하지 않는다면 개인도 기업도 도태될 것이다. 

시장 조사를 할 때도, 마케팅 조사를 할 때도, 보고서를 작성할 때도 이제 빅데이터 분석의 필요성을 실감한다. 

 

이 책은 빅데이터가 무엇인지 빅데이터에 어떤 기회가 있는지 빅데이터를 어떻게 분석할 것인지를 알려주는 책이다.

저자는 학부와 석박사과정에서 경영학, 마케팅, 통계를 전공하였다.

 

 

1분 동안에 페이스북에는 메시지 15만건과 사진 14만건이 올라오고, 인스타그램에는 34만건, 유튜브에는 500시간이 업로드되니 실로 데이터 폭증의 시대이다. 

 

빅데이터의 활용 관점에서 이 책을 읽어보았다.

빅데이터를 활용하는 방법을 알고 싶었다.

 

빅데이터를 활용하기 위해서 우선 필요한 것은 '디지털 전환'이다.

그리고 데이터에서 고객과 시장에 대한 통찰력을 추출하는 능력을 갖추어야 한다. 

 

더불어 데이터에서 추출한 통찰력을 고객 만족과 기업성과를 높이는 방향으로 의사결정에 활용하는 체계를 갖춰야 한다.

경영자는 분석지향적 조직문화를 구축하고 강요해야 한다.

 

구글은 "모든 의사결정, 특히 서비스와 제품에 관한 의사결정은 데이터 없이는 결코 하지 않는다"를 모토로 삼고 있다고 한다.

 

책에는 빅데이터 뿐만 아니라 인공지능과 기계학습에 대한 내용도 다루어지고 있다.

최근 IT부분에서 각광받는 분야를 잘 담고 있는 책이다.

 

나이팅게일은 크림전쟁의 야전병원에서 입원 환자의 사망률이 왜 43%나 되는지를 문제로 삼고, 병원의 위생을 깨끗이하는 등의 개선 노력을 하나하나 기록하고 수집하여 데이터화했다.

나이팅게일의 노력은 사망률을 2%로 감소시켰고, 문제에 대해 자료를 수집하고 표와 그래프로 만들어 정리하는 것은 응용통계학의 시작이었다고 한다. 

 

나이팅게일의 업적은 기록과 수집 그리고 분석이 빅데이터 활용의 모두라는 것을 보여주는 사례이다.

 

구글은 인사관리에 빅데이터를 활용하고 있다.

300개 설문 문항으로 직원들의 경험, 인성, 성과를 측정한다. 

구글 입사지원자는 구글 지원용 설문지에 응답하고, 구글은 이 응답값을 점수화해서 면접 대상자를 선발한다.

구글다운 인사관리이다.

 

빅데이터가 활용되는 대표적인 분야들이 있다.

 

이상탐지 : 질병진단, 미숙아진단

개인화 추천 : 넷플릭스의 영화 추천 엔진

데이터 연계 분석 : 링크드인의 당신도 알 수 있는 사람

 

네스트랩스의 온도조절기 사업이 눈에 띄었다.

1. 멋진 디자인

2. 와이파이 장착 - 온라인으로 소프트업데이트

3. 센서 장착 - 실제 사람이 있는지 탐지해 그에 따라 온도 조절

4. 학습기능 - 사용 후 몇 주가 지나면 인공지능이 정보와 사용패턴을 분석해서 자동으로 작동

 

네스트랩스는 온도조절기 사업에 이어서 연기탐지기, 방범카메라를 출시했으며, 네스트랩스는 구글에 인수되었다.

 

창의성이 중요한 시대이다.

영감을 끌어올리기 위해서는 많은 노력이 필요하다.

 

창의성 = 존재하지 않는 관계를 보는 능력 (통계학자 토머스 디시의 말, p.166)

영감 = 순간적으로 번뜩여 문제를 단번에 해결해주는 통찰력(p.179)

 

책을 읽다보니 챗봇에 대한 내용이 나온다.(p.206)

디지털 전환을 추진하는 기업들이 실제로는 실패하는 경우가 대부분이라고 한다. 

 

왜 그럴까?

경영자, IT담당자, 현업담당자의 빅데이터를 바라보는 관점이 다르기 때문이다.

각자 생각하는 방향이 다르고, 제대로 된 협업이 이루어지지 않기 때문이다. 

 

폭격기 기체의 총알구멍 분포를 해석하고 방탄판을 어디에 설치해야 할까?

비행장으로 돌아온 폭격기의 총알 맞은 부분을 조사하고 가장 많은 곳에 방탄판을 설치하는 것은 무의미하다.

왜냐하면 총알을 맞고 추락한 폭격기는 돌아오지 않았다는 것을 간과한 것이다. 

 

오히려 돌아온 폭격기에서 총알이 맞지 않은 부분에 방탄판을 설치해야 추락을 막을 수 있다는 해석이다.

돌아온 폭격기의 총알 구멍은 비행기에 심각한 영향을 주지 않았다는 것을 보여주는 것이다.

이 부분을 읽으면서 우리가 데이터 분석에서 주안점을 둘 곳이 어떤 곳인지를 깨닫게 해준다.

 

보이는 데이터에만 집착할 것이 아니라 보이지 않는 데이터도 고려해야 한다.

매우 흥미로운 사례이다. 내 입에서 저절로 "오~ 그렇구나"하는 감탄이 나왔다.

 

결국 빅데이터를 활용한 경영을 하기 위해서는 경영자가 변해야 한다.

경영자가 데이터 기반 경영의 확고한 신념을 가지고 이를 실행할 때 회사는 디지털 전환을 이루게 된다.

 

결국 모든 열쇠는 사장이 가지고 있다.

 

디지털 전환을 이루기 위해서 사장은 무엇을 해야할까?

1. 직원에게 숫자를 요구하라. 데이터에 근거하지 않은 보고는 받지 말고 그냥 던져버려라

2. 최소한의 필요한 분석적 지식을 익혀라

3. 장기적 투자임을 잊지마라

4. 진행을 지속적으로 체크하라

5. 분석 전문인력을 확보하라

 

책 마지막에는 분석결과를 시각화하는 방법이 기술되어 있다.

효율적이고 효과적으로 데이터를 보여주기 위한 그래프 작성법이 나와있다.

 

빅데이터 시대에 개인이 살아남기 위한 방안도 알려준다.

숫자를 두려워하지 말고, 분석역량을 키우고, 통계와 확률과 친해져야 한다. 

 

분석 전문가로 성장하는 방법을 이렇게 알려주었다.

1. 보고서를 작성하라

2. 데이터 분석 동호회를 만들어라

3. 규칙적으로 세미나를 열어라

4. 계량분석가가 되어라

 

이 책에 빅데이터를 분석하는 스킬과 팁은 없다.

빅데이터를 활용하기 위한 마인드와 필요역량을 주로 설명해주고 있다. 

 

나이팅게일, 롤스로이스(엔진 업체), 하코(청소장비 업체), 아르키메데스, 케플러, 멘델, 세종과 이순지, 넷플릭스, 링크드인, 구글 등 여러 인물과 기업이 사례로 등장해서 흥미롭게 읽을 수 있게 해준다. 

 

기업의 디지털 전환과 빅데이터 중심 경영에 필요한 요소들을 잘 정리해 놓은 책이다. 

이론과 사례가 잘 융합되어 있는 책이다. 

 

빅데이터 경영과 디지털 전환에 관심 있는 기업가와 회사원에게 매우 유익한 책이라 생각한다. 

이 책에 나와있는 사례들을 모방해서 재창조한다면 그 회사는 디지털 전환을 보다 손쉽게 추구하리라 생각된다.

 

매우 유익한 책이고, 매우 흥미롭게 읽었다.

 

 

 

※ 빅데이터 사용설명서는 책과콩나무카페 그리고 메이트북스에서 책만을 제공받아 읽은 후 작성하였습니다. 

요즘 유행하는 빅데이터란 말은 많이 들어봤자만 '빅데이터 사용설명서'라는 제목을 보는 순간 어떤 내용인지 깊이있게 알고 싶어졌다. 그리고 개인이 빅데이터를 어떻게 사용하는 건지 궁금하였는데 이 책에서는 재미있고 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 이야기 하고 있다.

이 책 속에서 운이란 기회가 왔을 때 준비되어 있어야 한다고 반복하고 있다. '빅데이터' '분석적 사고' '분석 능력' 이런 단어와 친하고 싶지 않는 사람이 대부분일것이다. 나 또한 이 책을 읽기 전까지만 하더라도 그러했다. 그렇치만 이 책을 읽고 나서는 데이터, 확율, 분석적인 사고를 반드시 가져야 하겠다라는 인식을 하게 되었다.

운이란 무엇일까? 운이란 기회가 왔을 때 준비되어 있는 것을 말한다. 기회가 왔는데 준비되어 있지 않으면 불행한 것이다

P228

현재 마케팅을 전문으로 하고 있는 나는 이 책에서 여러가지 영감을 얻을 수 있었는데 그 중에 고객관리도 지금까지는 대충의 메모만을 남겼었는데 이제부터는 좀 더 체계적인 기록과 데이터를 세밀하게 수집하여 분석적인 사고를 가져야 겠다고 생각하게 되었다.

"한 가지에 치열하게 집중하고 물도하는 생각(사고)이 쌓이고 쌓여 어느 순간에 폭발하는 불꽃처럼 원하던(찾고자 했던) 바가 환하게 꽃피우는 것이 영감입니다.(중략) 영감이란 고심의 깊이와 몰두의 강도에 따라 결정된다"

P181

급변하는 시대에는 지금까지의 익숙함에서 벗어나야 한다는 글을 많이 접하였는데 이제부터는 데이터 분석 역량에 관한 내용에 관심을 많이 가져야 겠다. 우리들의 노력은 결코 배반하지 않는다고 하는데, 빅데이터를 제대로 분석하여 활용하는 역량을 갖추기 위해서는 끊임없는 관심과 노력이 있어야 할 것이라 생각한다.

인공지능과 빅데이터 시대를 살아가야만 하는 우리들이 빅데이터를 어떻게 분석하여 활용하여 자신만의 가치와 전문성으로 차별화된 경쟁력을 갖출 것인가라는 생각을 가지고 있는 사람이라면 저와 같이 이 책을 통하여 어떤 영감을 가질 수 있기를 기대해 봅니다.

_ 데이터가 경쟁력이 되는 제4차 산업혁명 시대에 반드시 알아야 할 빅데이터의 모든 것을 담은 책
_ 빅데이터가 이렇게 쉬웠나?


도서 추천 / 빅데이터 사용설명서
저자 / 김진호
출판사 / 메이트 북스

------------------------------
차례

들어가며 이 책 한 권이면 빅데이터 시대의 핵심이 이해된다.
1장 빅데이터 시대 이해하기
2장 인공지능의 과거, 현재 그리고 미래
3장 데이터 기반의 의사결정
4장 빅데이터의 꽃, 예측
5장 새로운 기회를 열어주는 빅데이터
6장 창의성과 데이터 분석
7장 디지털 전환의 어려움과 극복 방안
8장 분석 결과를 시각화할 때 빠지기 쉬운 함정들
9장 빅데이터 시대를 맞아 개인이 준비할 것

-------------------------------

책 속에서

과연 인공지능의 특이점이 언제 올까? 조만간 올 것이라는 시각과 절대 오지 않을 테니까 걱정하지 말라는 정반대의 예상이 대립하고 있다. 예를 들면 페이스북 설립자 마크 저커버그와 테슬라 자동차 CEO 일론 머스크 간에 벌어진 최근의 논쟁은 그런 대립을 극명하게 보여준다. p.66


1996년 본격적으로 영화에 진출하려고 마음먹은 윌 스미스가 처음 한 일은 흥행에 성공한 영화의 데이터를 분석해 성공 패턴을 찾으려고 한 것이다. (중략) 지금까지 그가 출연한 영화 21편 중 관객을 1억 명 이상 모은 영화가 17편, 5억 명 이상이 관람한 영화는 5편이며, 동원한 총관객 수는 무려 66억 명에 달한다. p.95


구글의 수많은 지원자 중 구글에 맞는 인재를 찾는 효율적이고 자동적인 방식이 필요했는데 그것이 바로 직원들의 성과 차이를 규명하기 위해 개발한 통계모델을 활용하는 것이다. 모델 적용은 매우 간단하다. 지원자가 온라인에서 구글 지원용 설문지에 답하면 그 지원자가 구글의 조직문화에 맞는 인재인지 예측하는 점수가 0점에서 100점 사이로 계산되어 나온다. 구글은 이 점수를 바탕으로 면접 대상자를 쉽고 빠르게 선발한다. p.103


타깃의 임신 예측 모델이 얼마나 정확한지 보여주는 유명한 사례가 있다. 빅데이터가 얼마나 극적이고 막강한지 알려주는 이 대표적 사례는 너무 극적이어서 일부러 지어낸 것처럼 보일 정도다. p.128

빅데이터는 고객과 시장에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 보물이다. 빅데이터 분석을 바탕으로 고객과 시장에 대한 정보를 추출해서 더 빠른 의사결정, 더 나은 의사결정을 할 수 있다. 더욱이 빅데이터가 주는 가장 큰 잠재력은 새로운 기회 (서비스, 상품)을 제공한다는 것이다. 즉, 빅데이터 분석을 바탕으로 새로운 서비스와 상품을 개발한다면 새로운 도약의 기회가 되는 것이다. p.136



#빅데이터 #빅데이터사용설명서 #윌스미스 #경영전략 #인공지능 #경영도서

 

정형 데이터 : 바로 통계 분석이 가능한 형태(표)로 정리된 데이터로 열은 항목이고, 행은 저장되는 단위가 된다. 기존의 시스템에 저장된 데이터, 예를 들어 회원 정보, 구매 정보 등은 모두 정형 데이터다. 

반정형 데이터 : 데이터 구조가 일관성이 없는 데이터로 속성을 나타내는 메타 데이터를 갖는다. html , 웹로그, 센서 데이터 드이 대표적이다. 

비정형 데이터 : 형태 자체가 정해지지 않는 텍스트(글),음성, 이미지, 동영상,GPS 등과 같은 데이터로 분석하려면 정형 데이터로 변환해야 한다. (-25-)


고객(회원) 이탈 (통신사, 보험사, 은행, 증권사, 포털 사이트 등)

사기 탐지(보험 청구, 세금환급, 수당 청구, 정부 계약 등)

채무 불이행 (대출,신용칵드, 외상매출 등)

이상탐지 (환자,미숙아,암 조기 진단 등)

고장 탐지 (인공위성, 원자로, 항공기, 선박, 시추선, 공장 설비 등)

기타 (직원 이탈, 학교 중퇴 가능성, 거짓말 여부 탐지 등) 

빅데이터 분석이 이상탐지 목적으로 가장 많이 활용되는 이유는 바로 위 사례를 대부분 인공지능으로 자동화할 수 있기 때문이다. (-116-)


네스트랩스는 2016년 가정용 방법 카메라를 출시했으며, 현재는 40여 종류릐 IoT 스마트홈 기가가 네스트랩스에 연동되어 있다.이제 네스트랩스는 스마트홈의 허브가 되어 미국 대부분 가정에서 무슨 일이 벌어지는지에 대한 데이터를 자동으로 축적하고 있다. (-161-)


업무 관련성 :업무에서 자신을 돋보이게 할 뿐만 아니라 성과도 높일 수 있어야 한다.
차별적 능력 :나만의 차별적 능력이자 브랜드가 될 수 있어야 한다.
투자대비 효율성 :자기 계발을 위한 투자에 비해 그 효과가 훨씬 커야 한다.
비용 :다양한 방법으로 독학이 가능해서 비용이 적게 들어야 한다.
장기적 비전: 비래에도 계속 전문성과 차별성이 확보되는 것이어야 한다.
부수효과 :자기계발 과정에서 창의성이 함양되는 부수효과도 있어야 한다. (-272-)


빅데이터, 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터,모바일,이 ICBM 기술은 제4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 이 네가지 기술 중에서, 빅데이터 산업은 우리 삶을 변화시키고 있으며,인간의 삶의전면적인 개선과 혁신을 가져온다. 먼저 비정형화된 데이터를 정형화된 데이터로 열과 행으로, 속성에 따라 바꿔 나가면서, 그렇게 수집된 빅데이터는 우리 삶을 편리하게 바꿔 놓았다. 아마존 그룹의 핵심 인프라 중 하나인 아마존 웹서비스 AWS, 무인 쇼팅몰 아마존고가 완성되었고, 제프 베이조스가 세계 최고의 부자가 될 수 있었던 이유다. 


특히 빅데이터 산업은 단 하나의 산업으로 독자생존할 수 있더라도 큰 비전과 이프라가 될 수 있다.우리가 즐겨 쓰는 지도 서비스,GPS 서비스,스마트홈 서비스의 밑바닥에는 빅데이터 산업이 있다. 잡안에 반려동물을 혼자 두어도 안심할 수 있는 이유는 여기에 있다. 내 삶을 관찰할 수 있고,그 관찰된 데이터가 새로운 산업 인프라가 된다. 조선 후기 김정호의 대동여지도가 지금 우리는 빅데이터 산업으로 바뀐 것이다. 그러한 변화 속에서, 구글의 딥마인드 기술을 통해 인간이 해왔던 일들을 대체하게 된다. 우리 사회의 이상징후들을 빅데이터 기술을 통해 예방하거나, 예측할 수 있고, 감지하게 된다. 그거한 것들이 우리의 삶을 과거보다 더 안전하게, 편리하게 바꿔 놓았고 빅데이터 기술들이 우리 삶의 자본이 새어나가는 틈을 메꿔 놓았다. 직장인들이 일를 하지 않고, 비효율적인 상황에 놓여지는 것을 예방하고, 집에 사물인터넷과 빅데이터 산업으로 ,외부의 사람이 침입하는 것을 감지할 수 있다. 내가 운전하는 차가 어디에서,어디로 움직이는지 알게 되면, 지역과 장소에 최적화된 맞춤형 산업을 구축할 수 있다. 이러한 모습들은 단순히 산업전반의 개편 뿐만 아니라,새로운 인프라 가치를 발경할 수 있다. 장소와 시간이 씨줄과 날줄로 엮인 빅데이터 사업은 빅데이터 하나의 가치가 하나의 의미가 되고,그 의미가 우리 삶을 바꿔 놓았다. 아마존 쇼핑에서, 물건이 적제적소에 배달되었고,물류 혁명와 유통 혁명이 완성될 수 있었던 이유는 빅데이터 산업과 알고리즘 인프라가 결합되어, 우리 삶의 라이프 스타일의 개선을 도모하였기 때문이다. 앞으로 인간의 삶에 있어서,노동의 질을 변화시키고, 삶과 일의 조화와 균형을 꾀할 수 있는 이유는 여기에 있다. 그리고 인간은 앞으로 인간의 진화를 인공지능 진화에 반영할 개연성이 있다.

요새 빅데이터, 빅데이터 많이 나오는데 이게 그냥 정보가 많다 정도로만 인식되는 것 같다.
그래서 정확히 이해하고 세상을 보고싶어서 받은 빅데이터 안내서!

일단 빅데이터가 왜 등장했는지부터 알려준다.
각종 소셜 미디어, 센서, 모바일 기기가 데이터를 어마어마하게 많이 만들어내게 되었고 이 데이터의 저장과 처리 기술이 발달하면서 출현하게 되었다고 한다. 아하!

이후로 기술이 어떤 분야에 어떻게 적용되는지를 설명해주는데, 이런데도 쓰이는구나~ 싶은 내용도 있었고 아 여기에 쓰인댔는데 이렇게 적용되는거구나~ 하고 알게 해준다.

데이터를 새로운 시대의 원유라고 비유하는 이유를 알 것 같다.