세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터

세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 - 미래를 혁신하는 빅데이터의 모든 것 ㅣ 서가명강 시리즈 6
조성준 지음 / 21세기북스 / 2019년 8월

디지털 데이터의 양은 끝없이 증가하고 있습니다. 미국의 디지털 산업 조사기관인 IDC에 따르면 디지털 데이터는 매년 2배씩 증가해 2012년 2.8 ZB 였던 것이 2020년 경에는 40ZB 로 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 특히 이렇게 증가하는 데이터의 95%가 웹로그나 소셜 미디어, 사용자 피드백 등 비정형 데이터로 나타나고 있습니다. 기업의 입장에서서는 당연히 기존에 관리하지 않던 데이터가 지속적으로 증가하고 있고, 이들 데이터를 효과적으로 활용해야하는 과제를 안게 된 셈이죠

오늘 소개해 드리는 <세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터>에서는 이러한 빅데이터가 무엇인지, 어디에서 생성되고, 어떻게 보관되는지 그리고 빅데이터 분석을 통해 나오는 가치란 무엇인지에 대해 기본적이면서도 본질적인 의문에 답을 하고 있습니다.

특히 빅데이터와 인공지능(AI)의 관계, 즉 빅데이터가 인공지능 머신러닝의 재료이고, 인공지능은 빅데이터를 의사결정에 절대적으로 필요한 인사이트로 변환해주는 도구라는, 이 둘의 뗄래야 뗄 수 없는 관계에 대해 자세하게 설명하고 있습니다.

데이터가 기업의 가치를 결정하는 시대가 도래하면서 많은 기업이 데이터 활용에 의욕적으로 나서고 있습니다. 데이터를 잘 활용하면, 마케팅이나 광고를 최적화하고, 회원 이탈을 방지하고 개인화(Personalization) 솔루션을 구축해 궁극적으로 매출 신장에 기여할 수 있습니다. 특히 빅데이터 분석의 가장 큰 장점으로는 트렌드 파악과 예측, 원인 분석 등 데이터를 기반으로 한 합리적이고 정확한 의사결정을 통해 고객에게 기존에 없던 새로운 경험(가치)를 창출해 내는데 있습니다. 즉, 광대한 데이터를 분석하여 고객 한 분 한 분에 최적화된 맞춤형 서비스가 가능하다는 이야기 입니다.

빅데이터 분석과 활용의 적용 분야는 거의 전 산업군이라고 해도 과언이 아닐 것입니다. 신규 서비스 개발, 상품기획, 제품 설계, 생산 및 제조, 영업 마케팅, 리스크 관리, 금융, 인사 관리까지 매우 다양하지요. 책에서는 아마존과 호텔스 닷컴 그리고 우버와 유투브 등의 예를 들고 있습니다.

하지만 기업 현장 실무에서 데이터를 활용하는 것은 쉽지 않습니다. 기업 내 데이터를 한 곳에 저장하는 것 부터 난관에 봉착해서 다양한 형식의 데이터를 정제해야 하고, 새로운 실험에 따른 부담감도 극복해야 합니다.

또한 데이터 분석이 특정 산업이나 기업에만 적용 가능하고, 기업 내에서도 특정 부서나 담당자만의 문제라는 인식의 대전환이 필요합니다. 데이터 중심 기업 문화 조성도 요구되는데, 이를 위해서는 무엇보다도 최고 경영자의 강력한 추진의지와 관여가 필요합니다.

이를 기반으로 사내 부서간 데이터 공유도 촉진될 수 있을 것이며, 빅데이터 분석의 전략적 활용가치가 극대화될 수 있을 것입니다. 이처럼 기업들의 빅데이터 분석에 대한 인식과 문화가 바뀐 토대 위에서 명확한 활용 목적 수립과 활용 가능한 데이터에 대한 정확한 파악 및 추가 데이터 확보, 분석 단계별 필요 인력과 솔루션 확보 등에 대한 노력을 기울일 때 기업들의 빅데이터 분석 활용이 활성화 될 것으로 믿습니다.

기업들의 이런 노력과 더불어 정부 차원의 대책이 함께 마련되어야 할 것입니다. 예컨데, 기업 자체적으로는 해결하기 어려운 부분, 가령 데이터 소스 부족 해결에 필요한 개인 정보보호 제도 정비 등은 정부가 앞장서 해결해 주어야 할 것입니다. 구체적으로는 다양한 개인정보 중 순차적으로 개방할 수 있는 정보에 대한 가이드라인 마련과 개인 정보 활용제도 수립과 같은 것들이 그 예가 될 것입니다.

빅데이터 분석의 현실과 가능성을 적용 기업들의 실제 사례로 확인하고픈 분들의 일독을 권합니다.

데이터로 과학하기

데이터로 과학하기 - 4차 산업혁명, 준비됐니? ㅣ 사고뭉치 18
윤현집 외 지음 / 탐 / 2019년 7월

'인간의 일자리'가 위태로운 시대 ! 오히려 절실히 필요해진 떠오르는 유망 직업이 하나 있습니다.

바로 "데이터 사이언티스트(Data Scientist ; 데이터과학자)"가 바로 그것입니다.

21세기 가장 섹시한 직업(하버드 비즈니스 리뷰), 미국 최고의 직업 4년 연속 1위 선정(글래스 도어)이 말해주듯 '데이터 사이언티스트'는 말그대로 현 시점에서 가장 Hot 한 직업 중 하나로 부상하고 있지요. 인공지능을 위시한 기계 혁명시대에 인간의 일자리 문제가 큰 이슈가 되고 있는 지금 '데이터 사이언티스트'는 미래를 준비하는 모든 이들에게 선망의 대상이 되는 것은 당연한 일일겁니다.

그렇다면 이 '데이터 사이언티스트'란 무엇이며, 어떤 일을 하는 것일까요?

오늘 소개해 드리는 <데이터로 과학하기>에서는 4차 산업혁명시대의 가장 주목받는 직업 중 하나인 '데이터 사이언티스트'에 대한 소개와 현업에 종사하는 데이터 사이언티스트들의 음성을 통해 이를 준비하는 모든 분들께 귀중한 인사이트를 제공하고 있습니다.

인터넷과 컴퓨터로 상징되는 "3차 산업혁명시대"를 거치면서 민간과 공공 부분 영역에서 디지털화된 데이터는 엄청난 속도로 늘어갔습니다. 이제 이 데이터를 수집하고 실시간으로 분석하는 기술적 토대 위에 기존 산업과 직업이 새롭게 재편되고 있습니다.

사실 '데이터 사이언티스트' 혹은 '데이터 과학자'라고 하는 개념은 상당히 포괄적인 정의에서 출발합니다. 데이터에 숨겨진 '가치'를 찾고, 비즈니스 등 여러 분야에서 새로운 '가치'를 창출하는 사람들로 정의할 수 있는 분야로 여기에는 다양한 학문적 융합이 필요합니다.

통계학, 수학, 컴퓨터공학, 프로그래밍, 경영학, 심리학, 역사학과 더불어 최신 ICT 기술(빅데이터, 인공지능, IoT 등)에 대한 빠른 습득력이 요구됩니다. 그래서 보통 각 분야의 전문지식을 갖춘 하나의 팀을 이루고 이를 '데이터 과학팀'이라 부른답니다. 그리고 그 팀원 모두 '데이터 사이언티스트'로 지칭합니다.

중요한 점은 이 모든 학문 분야에 전문가 수준의 지식을 갖출 필요는 없습니다만, 서로 간의 커뮤니케이션을 위해 기본적인 지식과 이해는 필수입니다. 이 점이 많은 분들이 오해하고 계시는 부분인데요.... 당연히 자신이 잘하는 분야 혹은 관심있는 분야에 전문가적 지식과 경력을 가지고 나머지 분야에 고른 이해와 지식을 갖추는 것이 중요합니다.

일명 수포자(수학포기자) 혹은 수학을 잘 못해도 데이터 사이언티스트가 될 수 있을까요? 물론 수학을 잘하지 못해도 데이터 사이언티스트가 될 수 있습니다. 잘 정제된 알고리즘을 통한 다양한 애플리케이션이 많이 나와 있기 때문이지요. 그러나 롱런하는 데이터 사이언티스트는 될 수 없다는 것이 저자의 주장입니다. 당연히 어느 정도 수준 특히 프로그래밍 능력과 기본적인 알고리즘 분석, 활용 능력은 필수라고 생각됩니다.

데이터 사이언티스트라고 하면 기술적인 측면이 강한 것이 사실입니다. 데이터 수집, 정제, 분석 및 인공지능을 통한 추론의 단계를 거치기 위해서는 다양한 이공계적 지식이 필수이기 때문이죠.

분석할 데이터에 대한 도메인 지식, R과 Python, HADOOP과 Spark 등 데이터 분석 도구에 대한 이해 그리고 대량의 데이터를 다루는 통계지식 등이 이에 해당됩니다.

그러나 반드시 데이터 사이언티스트가 이공계 학생들의 전유물은 아니라고 생각합니다. 데이터 분석을 의뢰한 고객과의 원활한 소통, 데이터 분석결과를 해석해 문제해결을 위한 창의적 아이디어를 찾고, 아이디어가 고객의 업무현장에 활용 될 수 있게 관련 산업 도메인에 관한 지식을 쌓고, 분석 결과를 설득력 있게 전달하는 능력까지.... 이러한 능력은 오히려 인문학적 상상력과 소양에서 발현될 수 있기 때문입니다.

데이터 사이언티스트가 되기 위한 핵심은 기술과 인문학적 소양을 겸비한 융, 복합적인 역량을 갖추는 것이 필요하다는 것이며, 따라서 자신이 가장 좋아하고 잘하는 분야에서 시작해서 폭넓은 시야를 가지고, 다양한 경험과 지식을 쌓아나갈 것을 추천하고 싶습니다.

전혀 새로운 가치를 품은 데이터 분석을 통해 바라본 4차 산업혁명시대의 패러다임 변화와 가장 촉망받는 '데이터 사이언티스트(데이터 과학자)'의 길을 짧지만 강하게 어필하는 책입니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

디지털 사회 2.0

디지털 사회 2.0 - 분권화 트렌드와 미래 한국
이근 외 지음 / 21세기북스 / 2019년 7월

2016년 '4차 산업혁명이란 무엇인가?'를 Agenda로 우리 사회에 커다란 변화와 경고를 준 '세계경제포럼(WEF; 다보스포럼)'에서 최근, 2030년의 비전을 기술이 아닌 '인간 중심 사회'로 제시한 바 있습니다.

1990년대 이후 아날로그를 대체하는 디지털과 인터넷 기술이 출현한 이후, 사람들간의 커뮤니케이션이 기존과는 전혀 새로운 방식으로 작동하게 되었죠. 이러한 사회를 디지털 사회 1.0으로 한다면 2010년 이후 4차 산업혁명으로 대변되는 사회 전 분야의 디지털 전환은 그 질적 변화를 감안할 때 '디지털 사회 2.0'이라 할 수 있겠습니다.

오늘 소개해 드리는 <디지털 사회 2.0>에서는 앞서 세계경제포럼의 2030년 비전에서 좀 더 디테일하고 구체적인 미래사회의 모습을 조망하고 있습니다. 바로 '보다 분권화된 인간 중심의 디지털 사회' 라는 비전 위에서 정치, 사회 구조와 산업, 경제의 변화를 설명하고 있습니다.

좀더 쉽게 말하면, 기존 대량 생산 체제의 몰개성, 표준화된 개인의 역량에서 벗어나 창의적이고, 창조적인 개인의 역량이 중시되며, 기존 한곳으로 쏠리던 권력이 디지털 기술, 좀 더 자세히 말하면 "블록체인기술"을 통해 책임과 권한이 자율적으로 분산이 가능하다는 의미입니다.

분산된 자율조직을 도입한 블록체인의 등장으로 개인 간 민주적, 수평적 네트워크가 중앙집권화된 기존 플랫폼을 대체할 가능성이 있으며, 기존 규모의 경제를 약화시키는 모바일 경제와 공유 경제가 조금씩 자리를 잡아가고 있습니다.

여기에 빅데이터 분석과 인공지능을 통한 고도의 최적화, 맞춤화가 가능해 짐에 따라 개인의 취향과 기호에 맞는 서비스나 상품이 3D프린팅 기술과 만나면서 '대량 맞춤'시대로 나아가고 있습니다. 의료 및 교육 서비스 그리고 스마트 시티로의 확장 또한 이런 '분권화된 인간 중심의 디지털 사회'의 일단을 보여주고 있다 할 것입니다.

그러나 한 편에서는 이런 디지털 사회의 첨단 기술이 오히려 중앙정부나 글로벌 IT 기업들의 지배와 감시체계를 강화시켜 기성 권력의 '빅브라더'화를 경계하는 목소리도 커지고 있는 요즘입니다. 또한 이를 해결하기 위한 기술적, 제도적, 윤리적 과제 또한 시민 사회를 비롯한 각계 각층의 목소리로 이슈화 되어야 할 것은 자명해 지고 있습니다.

정치, 기업, 노동, 금융, 교육, 헬스 그리고 도시의 7가지 비전을 분권화된 디지털 사회라는 큰 범주안에서 논의하고, 디지털 사회 2.0이라는 대한민국이 이뤄내야 할 미래 청사진을 제시하고 있는 책입니다.

많은 분들의 일독을 권합니다.

다크호스

다크호스 - 성공의 표준 공식을 깨는 비범한 승자들의 원칙
토드 로즈.오기 오가스 지음, 정미나 옮김 / 21세기북스 / 2019년 8월

"평균의 종말" 이라는 책이 있습니다. 중학시절 ADHD 진단을 받고, 고교를 중퇴하고, 독학으로 하버드대학 교육대학원 박사과정 및 교수인 '토드 로즈(Todd Rose)'의 책이죠.

이 책에서 그는 20세기 산업사회를 지나는 동안 기업의 생산성과 효율성을 위해 희생되어야만 하는 개인의 잠재력과 개성에 대해 이야기합니다.

즉, 개인의 재능과 개성과 같은 예측 불가성은 사회조직 내에서 중요한 지표로 삼기 힘들며, 사회 시스템을 지탱하기 위해서는 어떤 일을 맡겼을 때라도 평균적으로 해낼 수 있는 능력이 필요하다는 것입니다. 물론 뛰어나면 좋겠지만, 최소한 평균적으로 업무를 수행해낼 수 있는 남들과 똑같이 기계처럼 일사불란하게 움직일 수 있는 능력 말입니다.

당연히 교육은 분업화를 통해 효율성과 생산성이 극대화되는 방향으로 진행될 수 밖에 없었고, 주입식 시스템의 교육이 대세로 자리잡게 되었습니다. 그러나 시대는 바뀌고 있고, 남들과는 다른 창의력과 창조성을 가진 개인을 필요로 하는 4차 산업혁명시대로 떠밀려 가고 있음을 우리는 잘 알고 있습니다.

'평균의 종말'을 넘어 남들과는 다른 나만의 개성과 잠재력을 회복하고, 또 다른 성공을 가능케하는 원칙이 있을까요?

오늘 소개해 드리는 <다크호스 DARK HORSE>에서 아마도 그 해답의 일단을 추적해 볼 수 있지 않을까 합니다.

'다크호스'라는 신조어는 1831년에 소설 "젊은 공작 The Young Duke"에서 유래합니다. 이 소설에서 주인공이 경마에 돈을 걸었다가 '전혀 뜻밖의' 말이 우승하는 바람에 큰 돈을 잃는 상황이 발생합니다. 이 소설 문구가 빠르게 유행하며, 이후 '다크호스'는 승자와는 거리가 있어 주목 받지 못했던 뜻밖의 승자를 지칭하는 말로 통용되기 시작합니다.

앞서 20세기 초 산업사회의 시작과 함께 공장의 성실한 일꾼을 양성하기 위한 주입식 교육으로 무장하여 표준화시대에 매몰된 몰개성(沒個性)의 인간들로 1세기를 살아온 반면, 새로운 세기의 시작은 '개인화(personalization)'에 촛점이 맞춰진 듯 보입니다.

넷플릭스나 아마존이 개인의 취향에 잘 맞는 영화나 상품을 시시각각 정확하게 추천해주고 있으니 말이죠. 인공지능, 빅데이터 등의 발전을 통해 이제 개인화 기술이 상용화될 만큼 "개인화 사회"는 성큼 우리 앞에 다가와 있음을 느끼게 됩니다.

이런 '개인화의 변화'는 의료 및 건강관리 분야를 포함한 전 산업 분야로 확대되고 있으며, 대량생산 산업화 시대의 위계적이고 고정적 조직에서 벗어나 프리랜서, 자영업자, 프리에이전트 등의 다양하고, 분권화된 지식 서비스 경제로 전환 중이라는 점에서 큰 의미를 던져주고 있습니다.

저자들은 기존 표준화 시대의 규칙을 깨고, '개개인성'에 집중해 기존 시스템 바깥에서 자신들만의 길을 걸어 마침내 성공한 일련의 사례들에 주목하고, 그들을 가리켜 '다크호스'라 부르고 있습니다.

본서에 소개되는 다크호스 프로젝트의 주인공은 다양한 분야의 유별난 내력을 가진 사람들입니다. 오페라 가수에서부터 개조련사, 헤어디자이너, 플로리스트, 소믈리에, 목수, 인형극 공연가, 건축가, 시체 방부처리사, 체스 선수, 조산사 등이 그들이죠.

기존 표준화된 평균 시스템을 깬 이 대가들에게는 어떤 공통점이 있을까요? 그리고 대가의 경지에 오른 방법에는 어떤 본질적 공통점이 있을까요?

저자들이 밝혀낸 그들의 공통점은 대범한 성격, 괴짜 아니면 자신을 드러내고 증명하고자 하는 뜨거운 열정 ?? 이 아닌 뜻밖에도 "충족감(Fulfillment)"을 느끼면서 산다는 어쩌면 지극히 평범한 공통점이 었습니다. 달리 말해, 현재의 자신에게 자부심을 느끼면서 자신이 하는 일에 깊이 몰입하여, 실로 의미있고 보람찬 삶을 살고 있다는 것이죠.

사실 어찌보면, 지극히 당연한 성공의 원칙으로 비춰질 수도 있을 겁니다. 그러나 새로운 시대가 필요로 하는 개개인의 개성과 잠재력이 실은 '삶과 일에서 느끼는 충족감에서 발원(發源) 한다'는 사실은 커다란 인사이트를 주기에 충분했습니다.

책의 서평에 나온 대로 "이 책은 성공관과 성공 획득 방법에 대한 낡은 구닥다리 개념을 박살내 놓았다" 는 사실에 무릎을 탁 치게 된 것은 책을 거의 다 읽었을 무렵이었습니다. 많은 분들의 일독을 기대합니다.

디지털 트랜스포메이션 전략

디지털 트랜스포메이션 전략 - 디지털 비즈니스 모델 프레임 가이드
김종식.박민재.양경란 지음 / 지식플랫폼 / 2019년 7월

4차산업혁명의 도래와 더불어 사물인터넷(IoT), 산업용 인터넷, 소프트웨어 등에 대한 투자를 확대하는 기업들이 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 기존의 성장 방식에 한계를 느낀 많은 글로벌 기업들은 전통 산업에 ICT 를 활용해 차세대 경쟁력을 강화하는 방향으로 비즈니스 전략을 재수정하고 있는 모양새입니다.

이러한 현상을 기업 경영(Coporate Management) 관점에서 "디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation; DT)"라 부르고 있습니다. 이는제조, 금융, 리테일 등 전통적 산업 영역에 ICT 기술을 접목시켜 전통 산업 영역을 허무는 동시에 IoT 등의 기술을 기반으로 수집된 빅데이터를 인공지능으로 분석 및 추론을 통해 새로운 가치를 발굴하고 이종 산업간의 융합을 꾀하는 것으로 해석할 수 있습니다.

ICT 기술을 통해 비즈니스 모델을 혁신한 GE나 Siemens, 서비스 모델을 혁신한 Amazon이나 Tesco, 운영 효율화 혁신을 달성한 Airbus 등은 모두 이러한 디지털 트랜스포메이션에 성공한 혁신기업으로 분류되고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <디지털 트랜스포메이션 전략>에서는 우선 디지털 트랜스포메이션에 대한 정의와 핵심주제를 다음과 같이 설명하고 있습니다.

"디지털 트랜스포메이션이란 디지털 기술을 활용하여 기업의 체질을 변화시키고자 하는 전사적인 노력을 의미한다. 그렇다면 이런 디지털화의 사회적, 변혁적 환경에 처한 기존 기업들은 무엇을 해야 하는가? 그리고 어떻게 해야 하는가? 라는 질문이 생기게 된다. 이 책의 핵심주제다." (p.6)

태생적으로 디지털을 기반으로 한 디지털 기업들 예컨데, 기업가치가 10억달러(한화 1조 1천억)가 넘는 '유니콘 스타트업 기업'들이 2018년 260여개에서 올해 309개 회사로 대폭 늘어났습니다. 그 중 단지 6개 국내 기업만이 이름을 올리고 있지요. 기존 쿠팡, 엘로모바일, L&P 코스메틱 외 올해 블루홀스튜디오, 우아한 형제들(배민) 그리고 비바리퍼블리카(토스)가 새로 편입되었습니다.

저자들이 지적하듯이 우리나라 기업은 지난 40여년 간 산업화 시대의 효율성에 가장 최적화된 시스템을 운영해 왔기에 당연히 그 기반이 되는 아날로그 시스템을 당장 트랜스포메이션하기는 불가능해 보입니다. 단지 아날로그적 운영 방식에서 디지털적인 요소를 가미하고 있는 정도입니다. 인터넷이 보급되고, 센서를 부착하고 디지털 시스템을 추가하고 자동화를 위한 부분적인 설비 투자를 한 기업들이 대부분이라는 이야기입니다. 그래서 현재 우리나라 대다수의 기업은 디지털 생태계 전환과정의 초기 단계에 머물러 있다 하겠습니다.

이제 컴퓨터와 인터넷을 통한 3차 산업혁명의 디지털 기술들이 진화와 상호 융합을 거듭하여 데이터를 수집, 저장, 분석하고 마침내 가장 최적의 결과물을 추론할 수 있는 지경에 이르게 되었습니다. 책에서는 디지털 트랜스포메이션의 대표적인 사례로 '원유나 가스채굴 업계', 'RFID 기술을 활용한 리테일의 재고관리 및 자동차 부품 공정과 부품관리', '의료사고를 미연에 방지하기 위한 가상현실 기술' 그리고 '축산업의 디지털 기술 활용' 등을 들고 있습니다.

요컨데 '디지털 트랜스포메이션'은 디지털과는 전혀 관계가 없었던 기존 산업군들의 미래 생존 전략으로 요약할 수 있습니다.

한가지 중요한 사실은 디지털 카메라를 세계 최초로 개발한 코닥의 실패 사례에서 알 수 있듯이 기존 사업에서의 수익을 신사업(디지털 트랜스포메이션)에 대한 투자 재원으로 쓰면서 신사업의 수익률이 좋아질 때 까지 기다리거나 지속적인 수익감소를 감내하는 것은 경영자나 투자자 입장에서 결코 녹록지 않은 결단이 될 것입니다. (물고기 모델 ; Fish Model)

그럼에도 불구하고, 소프트웨어와 네트워크 연결을 활용해 생산성과 경쟁력을 향상시켜 지속가능한 경영을 보여주는 전통 제조업체들의 사례(볼보자동차, 필립스 휴, 할리 데이비드슨, GE항공, 존디어)에서 아날로그에서 디지털로의 전환을 통해 기술 그 자체 보다는 조직의 최고 경영진의 인식의 전환과 확고한 디지털 트랜스포메이션 전략에 대한 전사적 공감대 형성 그리고 이를 통해 도출되는 디지털 비즈니스 모델 확보가 기업의 미래를 결정한다는 사실입니다.

"혁신(Innovation)은 산업의 경계에서 비롯된다 !"

이는 '정해진 업종의 경쟁에서 업종을 넘어서는 경쟁'으로, '분명한 파트너들과 경쟁자에서 분명하지 않은 파트너들과 경쟁자'로, '제로섬 경쟁에서 협업경제'로 급변하는 시대의 전환 속에서 디지털 트랜스포메이션을 결단한 기업들의 이정표가 되어야 합니다.

이제 전 산업군에서는 '규모의 경제에서 고객가치의 경제로의 전환'을 시작한 듯 보입니다. 대량 생산 소비자 고객에서 맞춤화와 차별화 서비스를 제공받는 고객으로의 전환에 맞춘 우리 기업들의 전사적인 인식의 전환이 필요하다는 이야기입니다.

기존 조직이나 기업의 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 '디지털 비즈니스 모델 프레임 가이드'로서 한 번쯤 참고할만한 책으로 추천합니다.

일독을 권합니다.