4단계의 진행 방향을 보이는데, 첫 번째가 묘사분석, 두 번째가 진단분석, 세 번째가 예측분석, 네 번째가 처방분석이다. 즉 ‘도대체 무슨 일이 일어났는가 또는 일어나고 있는가‘로부터 시작해서 ‘왜그런 일이 일어났는가‘로 이어지고 ‘앞으로 어떤 일이 일어날 것인가‘, ‘그러면 우리는 어떻게 해야 하는가‘로 나아간다. 과거의 상황 이해, 원인 이해, 미래 예측, 그리고 우리의 액션 플랜을 파악하는 순으로 나아간다. - P53
빅데이터와 인공지능은 어떤 관계인가? 빅데이터를 분석하는 애널리틱스의 핵심 방법론이 인공지능이다. 즉 빅데이터는 재료이고, 인공지능은 조리법이다. 재료인 ‘파스타면‘과 조리 방법인 ‘면을 삶는다‘를 어떻게 분리할 수 있겠는가? 빅데이터와 인공지능은 떼려야 뗄 수 없는 관계다.
데이터 입장에서는 인공지능이 자신을 인사이트로 만들어주는 행위이자 절차이고, 인공지능 입장에서 빅데이터는학습의 재료다. 재료가 없으면 조리 자체가 안 되기 때문에 인공지능을 구현하려면 반드시 확보되어야 하는 것이 빅데이터다. - P61
머신러닝은 인간이 자주 쉽게 수행하는 이 귀납적 추론방법을 컴퓨터에게 시켜서 인공지능을 구현하는 것이다. 즉, 지식 기반과 달리 컴퓨터에게 명제를 주는 대신, 사진같은 데이터를 여러 개 반복적으로 보여줌으로써 컴퓨터가 자연스럽게 의자를 인지하고 개와 고양이를 구분할 수있게 만드는 것이다.
이 방법이 작동하려면 두 가지가 필요하다. 충분히 많은 데이터와 반복적으로 보여주고 수정하는 아주 빠른 컴퓨터다. 그렇지 않으면 정확도가 낮아진다. 일본 사람을 한번도 본 적 없는 사람이 처음 일본공항에 내려서 스모 선수단을 보았다면, "일본인은 덩치가 한국인의 두 배쯤 크다"라는 귀납적 추론을 할 것이다. 이런 일을 방지하려면 수많은 일본 사람을 만나야 한다. 즉 일본인 데이터가 충분히 많아야 한다. - P65
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