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품목정보
| 발행일 | 2021년 11월 26일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 267쪽 | 430g | 148*210*20mm |
| ISBN13 | 9791192072043 |
| ISBN10 | 1192072049 |
매출 올리는 데이터 사이언티스트
: AI, 빅데이터로 매출 10배 올리고 싶은 이들을 위한 비즈니스 전략서
김도환 저
|
라온북
|
2021년 11월 26일
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- eBook
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데이터는 4차 산업혁명을 여는 ‘뉴 오일(New Oil)’이라고 한다. 그러나 모든 데이터가 이에 해당하는 것은 아니다. 빅데이터라는, 말 그대로 넘쳐나는 데이터 속에서 비즈니스를 꿰뚫고 문제를 해결할 만한 가치를 찾아내야 ‘오일’이 된다. 불순물이 과다하게 섞인 기름은 연소가 잘 되지 않듯 쭉정이가 섞인 데이터들은 오히려 정보를 왜곡시킨다. 그러므로 데이터 속에서 가치를 찾을 수 있고 선별할 수 있는 지혜가 더없이 중요해졌다. --- p.19
매출을 상승시켜주는 데이터 과학자는 어떤 역량을 지녀야 할까? 우선 자신이 하는 분야를 넘어서 숲 전체를 볼 줄 알아야 한다. 그러기 위해 데이터 과학자는 자신의 분석이 비즈니스에 어떤 역할을 할지 알아야 한다. 큰 그림을 보는 것이다. 당장의 데이터 처리에 급급해하지 말고 문제를 명확하게 인식하는 일이 필요하다. 해당 데이터가 어떻게 문제를 해결할 수 있을지를 숙고하고 데이터 분석과 비즈니스 모델과의 연결고리를 파악해야 한다. 거시적 안목으로 해당 분석이 가져올 이익을 파악할 줄 알아야 한다. --- p.77
AI를 도입하고 활용하는 데는 앞서 말했듯이 많은 어려움이 뒤따른다. 어떤 기업은 데이터 수집 단계에서부터 좌절하곤 한다. 많은 기업들이 이런 어려움에 직면한 뒤 한 발짝 더 나아가지 않고 쉽게 포기한다. 반면 어떤 기업은 이를 견뎌내고 자사만의 데이터 프로세스를 구축하고 AI 도입에 성공한다. 왜 AI 도입에 있어서 어떤 기업은 성공하고 어떤 기업은 쉽게 포기하는 현상이 나타나는 것일까?
많은 요인들이 있겠지만, 그중 하나를 꼽아보자면 많은 기업들이 효과와 효율을 발휘할 때를 제대로 알지 못하기 때문이다. AI 도입상에 많은 어려움이 있을 것임을 미리 예상하고 감수해야 한다. 이 말은 처음부터 AI 도입을 두려워하고 꺼리라는 말이 아니다. 처음 도입 시 어려움을 예상하고, 한 번에 빠르게 원하는 목표에 도달할 수 없음을 인지하라는 것이다. 효과를 추구해야 할 때가 있고, 효율을 추구해야 할 때가 있다. --- p.116~117
당연하게 여기는 태도는 데이터 분석에서도 독이 된다. 당연함이 자리 잡는 과정은 단순하다. 여러 사례나 근거로 어떤 명제를 납득하게 된다. 그 과정에 의심이 자리해야 할 곳에도 당연함이 자리를 꿰차게 된다. 가령 물은 과거엔 무료인 게 당연했다. 주변 도처에 널려 있는 게 물이니까(근거) 당연히 물을 사고팔 수 있을 리 없다고 생각했을 것이다. 하지만 시간이 지나고 세상은 변했다. 물에 대한 인식에도 변화가 일어났다. 이에 따르면 새로운 가설이 필요하다.
매출을 상승시켜주는 데이터 과학자는 어떤 역량을 지녀야 할까? 우선 자신이 하는 분야를 넘어서 숲 전체를 볼 줄 알아야 한다. 그러기 위해 데이터 과학자는 자신의 분석이 비즈니스에 어떤 역할을 할지 알아야 한다. 큰 그림을 보는 것이다. 당장의 데이터 처리에 급급해하지 말고 문제를 명확하게 인식하는 일이 필요하다. 해당 데이터가 어떻게 문제를 해결할 수 있을지를 숙고하고 데이터 분석과 비즈니스 모델과의 연결고리를 파악해야 한다. 거시적 안목으로 해당 분석이 가져올 이익을 파악할 줄 알아야 한다. --- p.77
AI를 도입하고 활용하는 데는 앞서 말했듯이 많은 어려움이 뒤따른다. 어떤 기업은 데이터 수집 단계에서부터 좌절하곤 한다. 많은 기업들이 이런 어려움에 직면한 뒤 한 발짝 더 나아가지 않고 쉽게 포기한다. 반면 어떤 기업은 이를 견뎌내고 자사만의 데이터 프로세스를 구축하고 AI 도입에 성공한다. 왜 AI 도입에 있어서 어떤 기업은 성공하고 어떤 기업은 쉽게 포기하는 현상이 나타나는 것일까?
많은 요인들이 있겠지만, 그중 하나를 꼽아보자면 많은 기업들이 효과와 효율을 발휘할 때를 제대로 알지 못하기 때문이다. AI 도입상에 많은 어려움이 있을 것임을 미리 예상하고 감수해야 한다. 이 말은 처음부터 AI 도입을 두려워하고 꺼리라는 말이 아니다. 처음 도입 시 어려움을 예상하고, 한 번에 빠르게 원하는 목표에 도달할 수 없음을 인지하라는 것이다. 효과를 추구해야 할 때가 있고, 효율을 추구해야 할 때가 있다. --- p.116~117
당연하게 여기는 태도는 데이터 분석에서도 독이 된다. 당연함이 자리 잡는 과정은 단순하다. 여러 사례나 근거로 어떤 명제를 납득하게 된다. 그 과정에 의심이 자리해야 할 곳에도 당연함이 자리를 꿰차게 된다. 가령 물은 과거엔 무료인 게 당연했다. 주변 도처에 널려 있는 게 물이니까(근거) 당연히 물을 사고팔 수 있을 리 없다고 생각했을 것이다. 하지만 시간이 지나고 세상은 변했다. 물에 대한 인식에도 변화가 일어났다. 이에 따르면 새로운 가설이 필요하다.
--- p.215
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추천평 추천평 보이기/감추기
4차 산업혁명 시대에 AI, 빅데이터는 비즈니스의 필수 요소다. 이 책에는 AI 빅데이터를 처음 접하는 입문자, 현업에 있는 개발자, AI 빅데이터를 사업에 접목하려는 사업가 모두에게 필요한 내용이 쉽게 설명되어 있다. 저자의 철저한 조사 기반 사례 중심으로 신뢰성 있는 내용이 많이 담겨 있어 실무에 적용하기도 좋다. 이제 모든 사람이 데이터를 공부해야 하는 시대가 왔다. 이 책이 여러분의 길잡이 역할을 해줄 것이다.
- 서대호 (다겸 대표, 《1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법》 저자)
수많은 AI 회사가 생겨나고 또 사라지고 있습니다. 이제 소프트웨어 회사는 단순한 소프트웨어 회사가 아니라 데이터 회사가 되는 추세입니다. 기존에는 데이터가 단순히 DB에 저장되고 기존의 업무 분석을 위한 통계값이었다면, 현재는 데이터와 AI가 고객 분석, 기업 운영을 위해 내부 프로세스와 외부 고객 애플리케이션에 적용되는 세상으로 점차 발전하고 있습니다. 이 책은 데이터의 중요성과 함께 기업에서 AI 기술, 인력 도입 시 주의해야 할 부분을 담고 있어 AI 적용을 고려하는 많은 회사가 읽어보기를 추천합니다.
- 배은경 ((주)리모 대표)
빅데이터와 AI란 단어가 화두가 된 지는 제법 지났습니다. 하지만 대다수 기업의 대표자, 의사결정자들은 AI를 어떻게 개발하고 사용할지에 대해선 어려워하는 경우가 많습니다. 이런 상황에서 이 책은 비즈니스에 AI를 도입하고 싶은 기업 임원에게 큰 나침반이 될 책입니다. 또한 AI에 문외한인 기업 실무자도 이해하기 쉽게 쓰여져 있어 지침서로 추천합니다.
- 김태완 (서울대학교 조선해양공학과 교수)
비즈니스 전략 수립과 서비스의 성공에 있어, 데이터 분석은 필수 불가결한 일입니다. 이 책은 데이터 분석을 통해 고객에게 차별화된 경험과 가치를 제공할 수 있음을 상기시켜줍니다. 또한 이 책을 통해 단순히 이론이나 스킬을 배우는 것을 넘어, 실제로 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지 알 수 있습니다.
- 강희주 (스캉 대표)
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