반면 공식은 정확하며 객관적인 수치를 제공한다. 특히...

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

4단계의 진행 방향을 보이는데, 첫 번째가 묘사분석...

 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

하지만 나는 릴라가 그 지경이 된 것을 보고 목이 메...

하지만 나는 릴라가 그 지경이 된 것을 보고 목이 메어 그녀를 끌어안았다. 엉망인 상태를 내게 보여주고 싶지 않아서 나를 찾지 않았다고 했을 때 눈물이 흘러내렸다. 릴라는 연애소설에나 나올 법한 자신의 신혼여행 이야기를 냉정함이 느껴질 정도로 건조하게 이야기했다. 그런데도 나는 화가나고 괴로웠다. 그렇지만 한편으로는 미묘한 기쁨을 느꼈다는 사실을 부정하지는 않겠다. 나는 릴라가 도움을 원하고 보호받고 싶어 한다는 사실에 만족스러웠다. 그녀가 자신의 연약한 모습을 다른 누구도 아닌 나에게만 드러냈다는 사실에 감격했다. 우리 둘 사이의 간격이 예상치 않게 좁혀졌음을 느꼈다. - P58

 그 일이 일어난 후에 나는 릴라의 몸에 마르첼로의 몸이 닿기만 해도 릴라가 그를 죽여버릴 것이라고 확신했다. 그랬던 릴라가 지금 스테파노에게는 어떤 공격성도 드러내지 않는 것이다. 물론 그 이유는 간단하다. 우리는 어린 시절부터 아버지가 어머니를 때리는 모습을 보아왔다. 낯선 남자는 우리 몸에 손가락 하나댈 수 없지만 부모님과 남자친구나 남편은 원한다면 언제든지 우리의 뺨을 때릴 수 있다고 배우면서 자라왔다. 그들은 우리를 사랑하니까 그럴 수 있다고 생각했다. 우리를 제대로 교육시키고 알아들을때까지 다시 가르치기 위해서 그럴 수 있다고 생각했다. 결과적으로아무리 힘들어도 스테파노는 혐오스런 마르첼로가 아니라 릴라가 사랑해 마지않는 남자이자 자신과 결혼해 영원히 함께하기로 한 사람이기 때문에 릴라는 자신의 선택에 대해 끝까지 책임지려는 것이었다. - P68

목욕을 마치자 내 피부는 태어난 이래 가장 매끄러워졌고 머리는자연스럽게 부풀어 오르면서 윤기 흐르는 금발이 되었다. 어린 시절부터 꿈꿔온 ‘부‘가 이런 것인가보다고 생각했다. ‘부‘라는 것은 금화와 다이아몬드가 가득 찬 금고가 아니라 매일 몸을 담글 수 있는욕조라는 생각이 들었다. - P71

1966년 봄, 릴라는 극도로 흥분한 상태에서 내게 ...

1966년 봄, 릴라는 극도로 흥분한 상태에서 내게 금속으로 만든 상자를 하나 맡겼다. 상자에는 공책 여덟권이 들어 있었다. 남편이 읽을까봐 집에 둘 수 없다고 했다. 나는 별다른 말 없이 상자를 받았다. 과하다 싶을 정도로 칭칭 묶어놓은 상자의 상태에 대해서 내가놀리듯 두어 마디 던졌던 기억이 있다. 당시 우리 관계는 최악이었는데 나만 그렇게 생각하는 것 같았다. 가끔 마주쳐도 릴라는 전혀 어색해하지 않았고 나를 여전히 다정하게 대했다. 예전처럼 모질게 말하지도 않았다. - P15

심지어 미국의 어떤 은행은 대출받는 이유를 글로 쓰...

심지어 미국의 어떤 은행은 대출받는 이유를 글로 쓰게하고 그 글에 등장하는 단어를 분석해 대출 신청자가 돈을 잘 갚을 사람인지, 못 갚을 사람인지를 추정한다. 해당 은행이 발견한 인사이트는 다음과 같다. 대출금을 잘 갚는 사람들은 ‘금리‘, ‘금리 차이‘ 등의 단어를 많이 사용했고, 잘갚지 못하는 사람들은 ‘절대로‘, ‘죽어도‘, ‘반드시‘, ‘하나님께 맹세‘와 같은 단어나 구문들을 많이 사용했다. 약속을 지키지 못하는 사람들이 어떻게라도 대출을 받으려고 과장된 모습을 보인 것이다.
그런데 이와 같은 이미지 데이터와 텍스트 데이터는 사실상 컴퓨터가 처리하기 전에 전부 숫자로 변환된다. 컴퓨터는 이 세상에 있는 모든 단어와 이미지를 숫자로 바꿔준다. 사용된 단어가 의미적으로 가까운 개념의 단어들로 숫자 코드가 유사하다면 추후 분석을 할 때에 유용하게 사용될 수 있다. 예를 들어 ‘아버지‘와 ‘아빠‘에 대응되는 숫자코드는 서로 유사한 값을 갖고, ‘아버지‘와 ‘우주선‘에 대응되는 숫자 코드는 매우 다른 값을 갖는 것이다. - P39

 IT의 발전으로 인해 비로소 빅데이터의 저장과 분석이 가능해졌기 때문이다. 데이터의 분산화와 계산의 병렬화라는, 과거에는 불가능하던 일이 가능해진 것이다.
분산화라는 것은 데이터를 한군데에 모아두지 않고 여러 군데에 흩어져 있는 저가의 컴퓨터에 분산 저장하는 것을 말한다. 그것을 클라우드라고 한다. 네이버클라우드나 아이클라우드 등이 모두 클라우드 서비스다. 클라우드라는 것은 나의 데이터가 복사돼서 나도 모르는 어딘가에 저장된다는 것이다. 페이스북에 사진을 한 장 올리면 두 장 더 복사되어 ‘어딘가‘에 있는 클라우드에 저장된다. 복사하는 이유는 사진을 저장하는 컴퓨터가 저가의 불안전한 기계이므로 백업을 하는 것이다. 과거 조선왕조실록을 복사해서 여러 곳에 나누어 보관한 것과 마찬가지 이치다.
병렬화라는 것은 컴퓨터의 뇌에 해당하는 CPU를 100개, 1000개 이상 동시에 일을 시킨다는 것이다. 즉 일을 나눠서 하는 것인데, 예를 들어 1부터 1만까지 더할 때 하나의 CPU가 1부터 100까지 더하면 다른 CPU는 101부터200까지 더한다. 이런 식으로 일을 100대가 나누어서 하면 계산하는 시간을 100분의 1로 단축할 수 있다. 이렇게 병렬화를 함으로써 빅데이터 분석에 드는 시간을 획기적으로 줄이는 것이다. - P40