방대한 데이터 속에서 자신의 기업이나 조직, 혹은 개인에게 유의미한 의미의 데이터를 도출해내는 작업은 과거에는 거의 불가능에 가까왔습니다. 정말 많고 많은, 그 대량의 데이터를 축적하기도 어려웠고 축적할만한 저장장치는 부족했거나 너무 큰 비용을 요구했습니다. 인공지능의 필연적인 요건 중 하나가 대량의 데이터인데 이것을 충족시킬 수 없었습니다.

그러나 지금은 저장장치 비용도 절감되었고 대량의 데이터가 쌓이고 있고 그것을 분석할 만한 프로그램들도 많아졌습니다. 게다가 개인이라고 해도, 클라우드를 이용하면 반드시 모든 장치를 구입해야 할 필요조차 없어졌습니다. 쓴만큼, 사용한만큼만 비용을 내고 그 안에서 자신만의 유의미한 데이터를 추출해 낼 수 있기 때문입니다.

이러한 빅데이터가 가장 많이 사용되는 곳은 현재 '광고' 분야라고 합니다. 소비자들의 소비 행위에 초점이 맞추어져 있다고 보면 됩니다. 기업이나 어떤 사업을 운영중인 사람이라면 자신의 기업에서 판매하는 제품에 대해 소비자들의 구입을 유도할 수 있는 '최적의 방법'을 빅데이터라고 불리는 대량의 데이터와 그것을 분석하는 전반적인 기술인 애널리틱스 등을 통해 얻어낼 수 있습니다. 그렇게 되면 수익이 더 높아지는 것은 당연하겠죠. 경쟁률이 더 높아지고 있는 모든 사업에서, 더 나은 위치를 얻을 수도 있습니다. 고객의 충성도를 높이는 것도 가능합니다.

이 책은 바로 그런 방법이 나와 있는 책입니다. 앞부분에서는 빅데이터가 무엇이고, 이것을 분석해내던 인공지능과 머신러닝에 대한 설명이, 그리고 여러 사례들을 통해 빅데이터 생태계를 통해 우리가 무엇을 얻을 수 있을지를 설명해줍니다.

각 장마다 '핵심정리'와 '생각해보기'가 있는데 이는 이해와 전략수립에 큰 도움을 줍니다. 특히 생각해보기에 나온 내용은 지금 현재의 내 사업과 앞으로의 사업에 대해 생각해 볼 수 있는 귀중한 시간을 마련해 줍니다.

이러한 설명이 끝나면 본격적으로 빅데이터를 내 사업에 어떻게 성공적으로 도입할 지에 대한 내용이 이어집니다. 규모가 작은 곳이라고 해도 이미 빅데이터와 인공지능, 머신러닝, 여러 분석 툴을 통해 수익을 높이는 방법을 적용하고 있는 곳이 많습니다. 개인조차 이 방법을 이용하고 있으니까요. 이와 관련된 여러 실무 경험들이 많은 사람들에게도 특히 이 책은 다양한 팁과 아이디어를 선사해 줍니다. 그렇지 않은 사람들에게는 필요한 기술의 내용과 이해, 개요 등을 함께 이야기해줍니다.

따라서 빅데이터를 통해 실질적인 수익개선과 앞으로의 이용 방향에 대해 생각해 볼 필요가 있는 모든 사람에게 이 책을 권해봅니다. '실질적인 방법'이 주를 이루기 때문에 누구나 도움을 받을 수 밖에 없을 거라 생각합니다. 설명도 이해하기 쉽게 되어 있어서, 제가 읽는 도중에 잘 모르는 부분들이 모두 그 자리에서 이해가 되었고 곧바로 다음 내용을 읽고 또 읽을 수 있었습니다. 커다란 수익, 잠재적 수익의 발견, 모든 곳에 응용될 수 있는 방법들이고 이제는 필수로 자리잡은 방법입니다. 관심있는 분들에게 일독을 권하는 이유입니다.

이 책의 원제처럼 빅데이터라는 신격화된 미신을 해부해 실제로 비즈니스에서 어떻게 활용하는지 간단명료하게 설명하는 책입니다. 저자는 데이터 사이언스 분야 대학 교수 출신이며 전세계 유명 기업들이 현명한 의사결정을 할 수 있도록 돕기 위해 수차례 빅데이터를 실무에서 활용한 경험이 있습니다. 책 구성은 전반부는 현재까지 빅데이터 관련 기술의 발전, 후반부는 실제로 비즈니스에 어떻게 적용하는지에 대해 핵심만 담겨있습니다. 깔끔하고 명쾌하며 논리적인 내용 전개 덕분에 읽기 편했습니다. 

 실제로 통계 관련 업무를 조금씩 하게 되면서 상상 이상으로 데이터 사이언스는 훌륭한 의사결정 툴이구나 라는 느낌이 들었습니다. 불확실성 가득한 복잡계 세상에서 지도자는 불투명한 미래를 해쳐나가기 위한 ‘의사결정’을 해야합니다. 올바르지 못한 의사결정 프로세스를 밟게 되면 엄청난 비용이 수반됩니다. 의사결정 과정에서 아이디어를 검증하거나 반증할 수 있는 방법 중 하나가 통계적으로 사고하는 것입니다. 그리고 현재 매일매일 데이터는 폭발적으로 늘어나고 있고, 컴퓨팅 퍼포먼스와 알고리즘 역시 발맞춰 발달하고 있습니다.

 일개 직원이며 주어진 일만 하기 때문에 업무 전체의 맥락이나 의미를 파악하지 못하는 경우가 많습니다. 이 책에서는 빅데이터 활용에 있어 팀의 의미와 구성원의 역할, 에자일 조직 및 전략이 갖는 힘 등이 설명되어 있습니다. 윗분들이 어떤 사고체계와 의사결정 과정을 거쳐서 조직을 구성하고 나에게 어떤 일을 맡기는지를 조금은 알 것 같습니다. 

 데이터 사이언스는 결국 도구일 뿐이라는 점도 인상적입니다. 이 툴을 논리적 비약이나 엉터리로 사용하지 않는 것도 물론 중요합니다. 하지만 이 분석 툴을 활용해서 ‘무엇을’ ‘왜’하는지에 대해 깊은 고찰이 필요하다는 점이 이 책의 핵심입니다. 빅데이터로 올바른 의사결정을 하고 싶다면 무엇보다도 해결하고 싶은 문제의 핵심, 그리고 해결하고 싶은 문제가 속한 산업과 사업, 기술 등등에 대해 더 자세히 알아야합니다. 데이터만 많이 있으면 어떤 문제든지 해결해주겠지??라는 빅데이터에 대한 미신을 타파하고 오히려 산업현장에서 실무자의 암묵지가 뒷받침되지 않으면 빅데이터는 허상이다 라는 내용에 깊게 공감했습니다. 

 데이터 사이언스라는 새로운 분야에 관심이 생긴 학생, 직장인, 부모님들께 추천하는 쉽지만 핵심이 담긴 책이었습니다.

YES24 리뷰어클럽 체험단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

우리가 살아가는 자본주의 시장경제, 초일류 플랫폼이나 콘텐츠를 확대 재생산 하면서 사회는 더욱 빠른 속도로 변하고 있고 이를 주도하는 기업들의 역할과 책임감은 상당한 수준이다. 소비자들의 눈높이도 올라갔고 획일적인 가치로는 한계점이 명확한 시대적 배경을 고려할 때 이 책은 가까운 미래를 준비하며 현재의 진행상황에 있어서 필요한 가치나 덕목이 무엇인지 새삼 일깨워주는 그런 역할을 할 책이다. 기본적으로 트렌드, 미래예측을 바탕으로 빅데이터와 인공지능 플랫폼을 활용한 부가가치 창출이나 초연결사회에서 어떤 점에 주목해야 하는지 안목을 키워 줄 것이다.

사람과 사회, 사람과 사람, 혹은 자연 등 우리는 연결이라는 구조를 인식하며 이에 걸맞는 다양한 시스템 구축이나 새로운 형태의 법제정, 혹은 혁신모델 등을 도입하며 더 높은 차원의 신자본주의적 가치에 열광하며 이를 받아들이는 모습으로 살아가고 있다. 우리 기업들도 새로운 미래에는 다양한 분야에서 스마트 기술의 사용이 보편화 될 것으로 예상해 압도적인 기술적 우위나 역량강화, 관련 인재양성 및 관리에 열을 올리고 있으나 여전히 갈 길이 멀어 보이는 것도 사실이다.

그래서 책에서는 구글, 아마존, 넷플릭스 등 글로벌 기업으로 도약한 기업들을 통해 어떻게 빅데이터를 활용 할 것인지, 단순한 개인정보의 활용이나 정보 및 지식의 사용과 공유를 말하는 기본적인 철학을 바탕으로 사람들이 생각했던 것들을 현실로 만들어 내는 과정에 대해 주목하고 있다. 우리가 상상하고 생각했던 모든 것들을 현실로 만들 수 있는 기술적 역량의 강화, 결국 또 다른 차원에서 위기와 기회를 동시에 가져오는 법이다. 하지만 소비자들의 요구가 늘어날 수록 이를 공급하는 다양한 형태의 기업들은 발빠르게 대응하며 나름의 이윤추구와 기업 이미지 강화, 자체 브랜딩화 전략 등 상황에 맞게 대응하며 현재를 살아가고 있다.

자본이라는 돈을 얻고자 한다면 일단 기본적인 조건들이 필요하다. 사람에 대한 중요성과 필요성에 대한 공감, 인공지능을 활용한 기술적 역량, 그리고 구체적으로 어떻게 이런 플랫폼을 진행하며 상황에 대한 대응이나 예측을 할 것인지 등 관련 모니터링을 취합한 최상의 전략을 구상해야 한다. 빅데이터는 이런 모든 가치들의 기본적인 영역이며 성공한 기업들도 이런 사례를 적극적으로 활용하거나 또 다른 모방을 통해 그들 스스로의 새로운 길을 개척하고 있는 것이다. 단순히 보기에는 혁신기업의 사례나 성공을 위한 조언서 쯤으로 보이지만 책에서는 다양한 분야에 대한 종합적인 분석을 통해 독자들의 이해를 돕고 있다. 빅데이터, 돈을 읽다를 통해 세상과 사회, 그리고 사람들의 변화상에 대한 예측과 트렌드 분석을 해 보자.

빅데이터, 돈을 읽다

아마존·구글·넷플릭스는 어떻게 초일류 기업이 되었는지에 대해 빅데이터를 통한 성공신화를 말해주는 이 책은 사업을 하는 사람들 경영인 회사 모두에게 도움을 주고 이익을 주는 도서가 될 것이다. 사실 빅데이터는 오래전부터 기업들의 주된 전략이었다.

하지만 빅데이터를 통한 성공적인 방법들과 경영에 대한 설명들이 부족하였기에 여기에 대해 많은 경영인들과 회사들이 투자를 하고 있고 인재들을 키워내고 있다. 데이비드 스티븐슨 저자는 전 세계적으로 활동하는 IT 컨설턴트이자 데이터 분석 전문가다.

그래서 더욱이 이 책이 많은 이들에게 관심을 받고 있는 것이며 찾고 있고 비즈니스의 성과와 결과물들이 탄생하였기에 도움을 구하고 있는 것이다. 물론 빅데이터가 오래전부터 활용하고 진보해온 건 맞지만 아직까지 빅데이터의 개념들과 설명들이 부족한 것이 사실이다.

그래서 저자는 빅데이터에 대한 이해도를 그려내면서 독자들에게 다가가 빅데이터에 대한 이야기들을 해준다. 그 다음 빅데이터에 대한 부분들을 중요성있게 말해주고 설명해주는데 무엇보다 빅데이터와 비즈니스 전략 그리고 빅데이터와 데이터 과학 전략의 수립은 저자가 말해주는 최고의 부분이다.

성공신화는 아무렇게나 만들어지지 않는다. 저자가 그동안 연구하고 전문가적인 바탕에서 경험적인 축적들이 이 책에 녹아들어 활용하므로 세워지는 것들은 빅데이터와 성공 그리고 이익구조라는 연결성이 생겨난다. 또한 인공지능은 이제 선택이 아닌 필수이기에 인공지능과 연결된 활용도를 함께 정보들을 구성한다면 큰 성과와 지속성을 발휘할 수 있음을 알게 될 것이다.

그리고 질문과 답을 통한 답변들과 참고 정보를 통한 QR 코드까지 애쓴 흔적이 있어 많은 도움을 받을 것으로 생각한다.

디지털 데이터가 새로운 제품, 서비스, 고객 경험, 가치 창출의 핵심 자원으로 활용되는 4차 산업혁명 시대에 빅데이터의 생산, 수집, 분석 그리고 활용은 기업의 생존 전략을 넘어 국가 경쟁력의 기반이 되고 있습니다.

최근 정부의 한국판 뉴딜의 핵심 축인 디지털 뉴딜의 '데이터 댐' 추진 사업에서도 알 수 있듯이 각종 IoT 센서와 SNS 에서 발생하는 대량의 데이터가 산업과 경제 활성화를 견인하는 원동력으로 작용하게 될 전망입니다.

이는 데이터가 모든 산업 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 새로운 '데이터 경제(Data Economy)' 시대의 촉매가 되며, 데이터 기반의 새로운 서비스들은 기존 경제의 가치사슬들을 더욱 복잡하고 거대한 생태계로 바꿔놓을 것으로 기대됩니다.

빅데이터, 돈을 읽다

제2의 성공신화를 꿈꾸는 CEO들을 위한 필독서

원제는 BIG DATA DEMYSTIFIED (이해하기 쉽게 빅데이터 설명)으로 빅데이터에 대해 상세하게 이야기 해 주는 책이다. 제목만 보고 읽지 않으려 하였으나, 아마존 구글 넷플릭스는 어떻게 초일류 기업이 되었는가?라는 책표지의 카피에 어떤 인사이트를 얻을 수 있을까 하는 호기심에 보게 되었다.

빅데이터를 소개하며, 왜 과거와 달리 현재에 빅데이터가 쌓여서 분석과 인공지능의 결합 등으로 어떤효과를 얻고 있는 지등을 매우 체계적이며 상세하게 그리고 친절하게 풀어서 소개해 주고 있는 책이다. 데이비드 스티븐슨 작가는 들어보지 못한 이름이지만 세계적으로 활동하는 IT컨설턴트이자 연사라고 하는데, 그의 다른 저작과 강연등을 찾아보고 싶을 만큼 이 책이 마음에 들었다. 빅데이터를 체계적으로 상세하게 다루고 있어, 다소 딱딱하고 빅데이터 이야기에 피로도가 쌓이는 부분이 있었으나, 다방면의 사례를 들어 알지 못했거나, 미처 생각해보지 못한 부분에 대해 지적 자극을 주고 있기에 저자에게 관심이 간다.

빅데이터 이야기, 인공지능 머신러닝 그리고 빅데이터, 빅데이터는 왜 유용한가, (빅)데이터 애널리스틱스의 사례, 빅데이터 생태계의 이해 등 5장으로 구성된 1부 빅데이터의 이해와, 빅데이터와 비즈니스 전략, 빅데이터와 데이터 과학 전략의 수립, 데이터 기술의 선택(애널리틱스,알고리즘,머신러닝), 빅데이터 기술의 선택, 팀의구성, 빅데이터 프로젝트의 성공적 도입을 위해 등 7장으로 구성된 2부로 이루어져 있는데, 개요에서 각 장에서 어떤 내용을 다루고 있는지 간략히 소개하고 있기에 관심가는 해당부분을 골라 읽어도 될 것 같다.

각 장에 나오는 사례연구와 기억해두기, 끝부분의 핵심정리와 생각해보기, QR코드가 담겨 있는데, QR코드가 담겨 있는 책을 요즘 들어 종종 접하게 되는것 같으며, 생각해보기도 아주 가끔 보게 되는데, '생각해보기'에서 저자의 내공이 느껴졌다. 이부분을 건너띄지 말고 곰곰히 생각해 볼 필요가 있을 것 같다. 이 주제로 토론이나 기업에서 의견을 나눠보는 것도 좋을것으로 보인다.

책 초기부분에 이세돌 9단과 알파고의 이야기가 나와서 반가웠으며, 인공지능이 1950년대 이후 과학자들이 개발하려고 애썼으나 두번의 혹한기를 거쳐 오늘날 다시 떠오르게 되었다는 부분을 읽으며 점진적으로 발전해 왔으리라는 생각과 달리 막대한 자원과 노력을 기울였으나 실패를 했으며 , 디스크 저장장치(80년대 1GB 하드 드라이브가 20만달러였으나 급격한 변화의 티핑포인트인 2000년엔 10달러, 2017년에는 3센트 미만으로 하락) 와 RAM(80년 1GB RAM은 600백만 달러, 티핑 포인트인 2012년 12달러까지 떨어짐)의 가격 하락과 프로세싱 파워비용의 급락, 오픈소스 소프트웨어(누구나 자유롭게 사용하고 조작할 수 있는 소프트웨어)로 여러 분야에서 빅데이터 진입장벽이 낮아졌으며, 클라우드 컴퓨팅 서비스로 대기업이나 공공기관이 아니더라도 손쉽게 빅데이터를 활용할 수 있게 되었으며, 핸드폰(스마트폰)과 사물인터넷IoT로 방대한 자료가 쉽게 쌓였으며, 머신러닝, 인공지능, 분석툴, 방법론 등의 발전으로 우리가 빅데이터의 세계에서 빅데이터의 도움을 받으며 지내게 되었다.

요즘 디지털 트랜스포메이션, 빅데이터, 인공지능, 예측, 분석 등에 관심을 갖고 있기에 무척 재미있고 유익한 독서를 하였으나, 하나하나 꼬박꼬박 소화하며 정독을 하다보니 생각외로 진도가 잘 나가지 않았다. 개요와 각 장의 사례연구와 기억해두기, 핵심정리를 우선 읽으며 개략적인 이해를 바탕으로 시간을 두고 읽으면 좋을 것으로 보인다.

데이터 보안, 개인정보 등 데이터 거버넌스와 법률 준수 부분까지 빅데이터 관련 분야와 알아야 할 역사와 현재 그리고 사례까지 저자의 수고와 통찰력에 감사를 보낸다.

빅데이터가 궁금하면 이 책한권으로 충분 해 보이며, 사례와 어떻게 활용할지에 대해서도 다루고 있기에, 기업이나 조직을 리딩하는 사람, 데이터 과학으로 업을 하려는 사람, 취업을 준비하는 이들과 학생들이 방향을 찾는데 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

유익한 정보를 많이 담고 있는데 다소 상세하게 다루다 보니 다소 딱딱하고 교과서 느낌이 살짝 나는 부분은 다소 아쉽지만 정말 일독을 추천하고 싶은 괜찮은 책임이다.

빅데이터의 정의와 히스토리에 관하여

일목요연하게 정리되어 있어서 참 좋았어요.

빅데이터란 무엇인가

인공지능, 머신러닝과의 관계

빅데이터와의 유영성,

빅데이터 에널리틱스의 사례 등

빅데이터에 대한 정보가 잘 정리되어 있었어요.

빅데이터는 이미 10년전부터

기술업계에 서 관심받기시작했고,

21세기 들어 두가지 이유로 급격하게 늘어납니다.

디지털 데이터를 생성하는 장치의 급증과

디스크 기억자치의 비용 급락 이었어요.

정보가 곧 돈이다.

라는 얘기 많이 듣곤 하는데,

"오픈 소스 소프트웨어가

소프트웨어 개발자들에게 공정한 경쟁의 장을 마련했다."

라는 저자의 말에 전적으로 동의합니다.

기업이 빅데이터를 어떻게 활용할지 구체적으로 보여줍니다.

고객에게 적당한 순간에 적당한 제품을 추천할 수 있어야 한다.

마케팅에 활용한다.

가격설정에 활용한다.

고객을 분석한다.

....

다양한 빅데이터의 활용법이 있어서 좋았습니다.

빅데이터 돈을 읽다는

4차 산업혁명의 때에 빅데이터에 관한 히스토리와 활용을

일반인들이 알기 쉽게 잘 풀어쓴책이라고 생각됩니다.

책의 타겟층은

기업의 의사결정을 하는 사람들이나 마케팅을 하는 사람들에게 적절해보입니다.

1인기업을 꿈꾸는 사람들이나

현재 운영하고 있는 사람들이라면,

기업의 방향성이 어디를 향해있는지

인사이트를 얻을 수 있다고도 생각되어 추천합니다.

빅데이터라는 단어가 나온지는 꽤 되었다. 빅데이터를 이용해서 마케팅에 활용하는 기업도 있고 다각도로 활용하기도 한다. 빅데이터가 만들어 질수 있는 환경이 되어서 앞으로도 계속 데이터의 발생과 수집은 커질 것이다. 페이스북, 유튜브 등이 등장하면서 소비자가 콘텐츠를 만드는 세상으로 변하였다. 그러면서 데이터의 증가가 폭등 하게 되었다. 페이스북, 유튜브 , 트위터 등이 대표 셀프 퍼블리싱이다. 누구나가 손쉽게 만들고 공유 할수 있는 세상이 되었다. 모바일 장치에서도 생성이 가능하기 때문에 어느장소에서건 쉽게 데이터가 만들어지는 상황이 되어 버린 것이다.

게다가 사물인터넷을 통해 기계와 통신하는 데이터도 증가되고 있는 현실이다. 저장 장치의 가격은 예전에 비해 엄청 저렴해 졌다. RAM 의 가격도 급락하여 빅데이터를 조성하기 위한 환경으로 만들어지고 있다.

인공지능은 환경에 대응하는 시스템이고 머신러닝은 기계가 스스로 퍼포먼스를 계속하는 것이다. 스스로 학습하는 것을 의미한다. 바둑으로 유명해진 알파고는 전문가들의 바둑을 복기하며 바둑 실력을 스스로 쌓은 것이다. 오랜 시간을 학습할수록 그 분야에 대해서 전문가가 되어 가는 것이다.

빅데이터

아직도 빅데이터와 데이터 과학을 활용하지 않는 조직이 많다.

빅데이터에 그만한 비용과 노력을 들일 가치가 있을지 확신하지 못하기 때문이다.

? 프롤로그 中

인공지능에 대한 연구는 아주 오래전 부터 했지만 번번히 실패를 거듭했고 최근에 여건이 갖추어지면서 탄력을 받기 시작했다고 볼수 있다. 머신 러닝을 사용할수 있도록 방대한 데이터가 생성되었고 일반 컴퓨터를 연동해 슈퍼 컴퓨터처럼 사용할수 있는 소프트웨어가 개발되었다.

빅데이터를 통해 암 연구에서 활용된다면 보다 적은 비용으로 암세포를 추출하고 조기 발견이 가능해지게 된다. 여러 분야에서 빅데이터는 활용할 곳이 많을 것이다.

머신러닝

책에서는 빅데이터와 데이터 과학에 관련된 팀을 구성하는 방법도 제시하고 있다. 데이터 과학자, 플랫폼 엔지니어, 데이터 엔지니어, 알고리즘 전문가, 비즈니스 분석가, 웹 분석가, 보고 전문가 등 이렇게 팀이 짜여져야 한다고 이야기 한다. 회사의 규모에 따라 다르겠지만 전문가들을 구하는 것도 쉽지는 않을것 같다. 법과 규정의 준수에 대해서도 집어주고 있다. 데이터를 다루는 일이기에 간과해서는 안될 부분이다.

인공지능, 머신러닝, 빅데이터 등 신기술에 대한 니즈와 그 기술을 통해 이룰수 있는 것들에 대해 설명한 책이다. 빅데이터를 잘 활용하는 기업은 그만큼 매출 향상의 기회를 넘볼수 있을 것이다. 그러기에 각 분야마다 어떻게 빅데이터를 활용할수 있을지 고민해야 하고 적제적소에 맞게 빅데이터 팀을 꾸려 활용해야 할 것이다.