반면 공식은 정확하며 객관적인 수치를 제공한다. 특히 와인 선물 거래를 하는 투자자들에게는 숫자로 표현된 품질 지수가 절대적으로 필요하다.
이 보르도 와인 제조와 유사한 면을 가지고 있는 것이 반도체 제조 공정이다. 무엇이든 하나의 제품을 만드는 데는 보통 여러 개의 공정을 거친다. 반도체 같은 제품은 무려 500개의 공정을 거치기도 한다. 각 공정 내의 온도, 습도, 압력, 다양한 기체들의 농도, 전압 값들이 센서에 의해서 측정되고 데이터로 저장된다. 공정 하나를 보르도의 포도밭으로 보고 그 공정에서 생성된 데이터를 특정 해의 프랑스 기상청 날씨 데이터로 볼 수 있다. 그렇다면 그 기간에 그 공정에서 생산될 제품의 품질을 예측하는 것은 보르도와인의 미래 가치를 예측하는 것과 개념적으로 동일하다.
이렇게 공정 빅데이터를 가지고 제품의 품질을 예측하고 검사를 대신하는 것은 제조업의 핵심가치 창출이 된다. 이를 인더스트리 4.0이라고 하고, 스마트 팩토리라고도 부른다. - P98
이제 마케팅 및 영업 분야에서의 빅데이터 가치 창출 사례를 살펴보자. 먼저 고객 이해의 관점이다. B2C business to consumer 사업인 경우 불특정 다수의 소비자들을 대상으로하기 때문에 자신들의 진정한 고객이 누구인지를 파악하는 일이 쉽지 않다. 어느 마트의 우수 고객은 어떤 사람이냐고 질문했을 때, 한두 마디로 대답할 수 없을 것이다. 그래서 전체를 여러 조각으로 나누어서 각 조각에 대해 깊은 관찰을 하고 이해하는 방식을 취한다. 이것이 바로 ‘마켓 세그먼테이션 market segmentation‘, 즉 시장 세분화다. - P105
이제 소비자는 물어볼 대상이 아니라 관찰의 대상이다.
묻지 말고 관찰해야 한다. 그들의 글과 행동을 관찰해야 한다. 그것이 훨씬 정확한 예측을 가져온다. 마케팅에서의 소비자 연구, 그 답은 소비자의 입이 아닌 행동에 있다. - P120
모든 다른 신기술이 그렇듯이 빅데이터와 인공지능은 우리에게 엄청난 생산성 향상을 가져다줄것이다. 이러한 득이 있는 만큼 얼마간의 실도 존재한다. 결국 이러한 실을 어떻게 하면 최소화할수 있는지는 정부의 고민이 되어야 한다. 단기적으로 사라지는 업종의 사람들이 업종 전환을 할수 있게 새로운 교육 기회를 제공해주는 등의 도움이 마련되어야 한다. 아무튼 자동차를 포기하고 말 타고 다니는 것이 논의의 대상이 될 수 없는것처럼, 빅데이터를 취할 것인가 말 것인가도 논의의 대상이 될 수 없다. - P155
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