매출 올리는 데이터 사이언티스트

매출 올리는 데이터 사이언티스트 - AI, 빅데이터로 매출 10배 올리고 싶은 이들을 위한 비즈니스 전략서
김도환 지음 / 라온북 / 2021년 11월

데이터 과학자라고 하며 소위 캐글과 같은 곳에서 실력을 쌓았다는 사람도 많다. 캐글은 2010년에 설립된 플랫폼으로, 특정 기업 및 단체에서 데이터와 해결 과제를 등록한다. 그러면 데이터 과학자들이 이를 해결하는 인공지능이나 여타의 기술에 기반한 모델을 개발한다. 수많은 데이터 과학자들이 공통된 데이터를 놓고 경쟁할 수 있다.이런 예측 모델 및 분석 대회 플랫폼이 캐글인 것이다. (-73-)


어머니가 농번기에 오이를 9가지 등급으로 분류하는 데 하루에 8시간을 소비한다는 사실이었다. 고이케는 딥러닝을 이용해 오이를 자동으로 분류하는 기술을 개발하기 시작했다. 이를 위해 오이 사진 7,000장을 3개월간 일일이 찍었다고 한다.
초기에는 오이의 해상도가 80 X 80 픽셀로 낮아 분류 정확도도 낮았는데, 클라우드 서비스를 이용해 이를 해결했다. 믈라우드 서비스를 이용하면 해당 서비스를 제공하는 회사의 고성능 컴퓨터를 원격으로 이용해 좀 더 고화질의 이미지를 학습할 수 있었다. 이를 바탕으로 기계학습을 진행해서 오이의 등급을 자동으로 분류할 수 있었다. (-109-)


AI를 활용한 자유주행 기술은 이를 공략한다. 아예 사람이 직접 운전할 필요가 없게 만들었다. 자율주행 기술이 높은 단계까지 진척된다면 CVC의 많은 단계들이 분리될 수 있다. 차를 소유할 필요도 없고 직접 운전할 필요도 없다. 차 안에서 휴식을 취하거나 공부를 하는 등 자신에게 가치를 주는 행위를 할 수 있다. 차를 사는 돈으로 다른 제품을 사는 것고 얼마든지 가능하다. 차를 소유하지 않으니 차를 파는 단계도 생략된다. (-137-)


추천 시스템은 크게 협업 기반 필터링과 내용 기반 필터링으로 나뉜다. 협업 기반 필터링의 경우 기존 사용자들의 데이터를 기반으로 한다. 가령 영화 <타이타닉>"을 좋아하는 사람들이 영화 <어바웃 타임>도 좋아하는 경우가 많다고 하자. 이 경우 <타이타닉>을 본 사람에게 <어바웃 타임>을 추천해주는 것이다. (-198-)


성인이 되고 나서 헤르만 헤세의 <나르치스와 골드문트>라는 책을 인상깊게 읽었다. 나르치스와 골드문트는 각각 이 책에 등장하는 인물로, 일생동안 감각적, 예술적 삶을 추구한 골드문트는 파토스와 에토스가 탁월했다. 정신적 삶을 추구한 나르치슨은 로고스가 뛰어났다. 헤세는 이 두 인물을 감각, 감성 그리고 정신, 이서의 각 극단으로 묘사했다.하지만 그 둘은 종국엔 서로 이해할 수 있고 조화를 이루게 된다. (-235-)


제4차 산업 혁명이 언급되고 있으며, 빅데이터, 플랫폼, 패러다임이 등장하게 된다. 제4차 산업혁명은 우리의 미래 먹거리가 될 수 있고,그 먹거리의 원천은 빅데이터 기술이다. 빅데이터를 어떻게 활용하는지 아는 데이터 과학자의 수요가 커지게 된다. 빅데이터가 널리 쓰여진 사례로 알파고와 이세돌의 바둑대결이다. 알파고는 원격으로 바둑의 기보를 학습하였고, 인간이 대대로 학습해왔던 기보와 다른 앞파고 특유의 바둑을 두고, 이세돌에게 승리하게 된다. 인간이 두었던 바둑 대결을 빅데이터가 되었고,알파고는 빅데이터를 활용하여, 인간의 사고능력을 뛰어넘었다. 빅데이터가 매출을 증가하고, 인간의 사고를 대체할 수 있는 가능성이 재확인 되는 시점이다. 


인간이 할 수 있는 것을 AI와 빅데이터가 결합된 인공지능 플랫폼으로 해결이 가능하다면, 매출 증가를 꾀할 수 있다.농부가 직접 사과를 선별하고, 포도를 선별할 수 있는 자동선별기술에 대해,인간이 해왔던 일을 인공지능에 의해 대체가 된다면, 24시간 동안 적은 인력으로 적제적소에 상품가치가 되는 과일을 선별할 수 있다. 단적으로 3일동안 한 사람의 인간이 해왔던 선별작업을 한 시간안에 끝낼 수 있는 자동 판별 시스템이 만들어지게 된다. 인간이 원숭이와 침팬지를 구별할 수 있는 판별력을 빅데이터 기반 인공지능이 해결할 수 있다는 가정하에 완성된다. 인건비를 절약하여, 매출을 키울 수 있는 방법이 새로운 비즈니스 모델이 될 수 있다. 물론 빅데이터는 인간의 사고를 대체할 수 있는 기능 뿐만 아니라 예측의 정확도를 높일 수 있으며,통계를 완성할 수 있다. 즉 날씨나 기후 문제를 예측하거나, 스포츠나 선거 예측돌르 높여 나가는 일에 빅데이터 기반 인공지능이 쓰여질 수 있으며, 언어적인 한계를 극복하는 과정에서 통계의 한계를 극복하고, 정확도를 높일 수 있는 플랫폼 인프라를 만들어 낸다.