[100자평] 독점의 기술

독점의 기술 - 먼저 찾고, 차지하고, 지켜라!
밀렌드 M. 레레 지음, 오기영 옮김 / 페이지2(page2) / 2022년 2월

독점은 나쁜 독점과 좋은 독점이 있습니다. 독점의 기술은 좋은 독점으로 기업이 경쟁우위에 설수있는 독점을 소개합니다. 스타벅스, 혼다, 델 등 2000년대 초반에 득세했던 독점을 했던 기업들을 검토하면서 독점의 법칙을 공개합니다.

우리 회사, 살아남을 수 있나요?

우리 회사, 살아남을 수 있나요? - 법인의 모든 질병을 진단하고 치료하는 리스크 닥터의 S.M.A.R.T. 컨설팅
김종호 지음 / 라온북 / 2022년 3월

저는 조그만 장사를 하고 있습니다. 장사를 하려면 사업자를 내야했기에 개인사업자를 세무서에 냈죠. 그런데 사업이 조그만 커져도 개인사업자가 불편해질수있습니다. 소위 성실신고확인을 해야 하죠. 이부분이 법인사업자는 해당하지않는 편한함이죠. <우리 회사,살아남을 수있나요?>는 법인이 가지는 리스크관리를 설립부터 청산까지 다양하고 중요한 문제의 해답을 알려줍니다. 법인은 법을 안지키면 벌금을 물어야될 부분들이 많기에 법인을 운영하면서 지켜야할 꼭 알아야할 지식을 배울수 있습니다.

저자는 김종호 리스크 닥터입니다. 10년이상 1000시간이상 강의를 하셨다고 합니다. 리스크관리를 S.M.A.R.T 경영관리라고 정의합니다. SMART는 Save Money And Reduce Tax의 약자입니다.

무언가를 투자할때 리스크를 이야기를 하면 불안하죠. 그런데 리스크는 위험이라고 번역은 하지만 danger와는 다른거라고 표현을 합니다. danger는 그냥 위험이고 risk는 위험+기회라고 합니다. danger는 감수할 가치가없지만 risk는 감수할 가치가 있다는 거죠. 주식이 대표적이죠. 주식은 risk를 감수해야 수익을 낼수있기 때문입니다. 그래서 저자는 리스크는 피하는것이 아니라 관리하는 것이라고 못을 박습니다. 법인을 운영할때 다양한 리스크가 있습니다.

우선 법인을 만들때 사업의 목적에 '부동산임대업','유통업','무역업,'전자상거래업'은 무조건 넣으라고 합니다. 이럴 항목들은 대부분 사업을 하다보면 접하게 되는 부분이기에 처음부터 넣어두는것이 나중에 추가하면서 비용이 들어가는 걸 막을 수있다고 합니다. 법인은 개인사업자에 비해 사람들이 많이 필요합니다. 물론 요즘은 1인도 법인을 낼수있지만 일인기업을 하려고 법인을 내는 경우는 잘없죠. 법인에 필요한 부분이 임원입니다. 임원을 선임할때 민법과 상법, 법인세법, 근로기준법에 따라 인정하는 기준이 다르다고 하는군요. 물론 운영할때 이런 부분들을 모르고 많은 대표이사들이 법인을 운영하겠지만 알았을때의 잇점이 바로 임원리스크를 관리하는 거죠. 임원은 원래 무보수가 원격이라고 합니다. 그래서 임원의 보수는 주주총회의결의로 정해진다고 합니다. 보수는 월급, 상여금, 퇴직금, 토직위로금 등 모두 포함입니다.

법인은 주권을 발생하죠. 그래서 주주가 있게 됩니다 가장큰 리스크는 지분이라고 합니다. 주주에서 알아야할 개념중 '특수관계인'이 중요합니다. 특수관계인은 친족관계 경제적 연관간계 경영지배관계 등에 따라 세법적용이 다릅니다. 주주리스크는 지분구성, 배당, 지분의 증감, 지분의 평가, 지분의 이동등에서 발생합니다. 읽다보면 결국 모두 법과 연관된 것이라 머리가 아프지만 무시하면 바로 당하는 것이 바로 법과 세무적인 문제죠. 대표자가 꼼꼼히 챙겨야 손실발생을 최소화할 수있습니다.

법인의 출구리스크로는 크게 4가지가 있다고 합니다. 기업공개, 매각, 증여, 청산입니다. 물론 기업공개가 가장 좋아보입니다만 기업이 손실을 내서 부도가 나도 청산작업은 꼭 필요합니다. 그런데 결국 중요한 부분은 세금이라고 합니다. 법인은 매년 세부분을 예상하고 절세 솔루션을 준비하라고 합니다. 그리고 가업승계에 있어서 상속세를 줄이는 방법과 법인 청산절차에 대해 정리합니다.

우리는 언론에서 매번 큰기업이야기만 듣지만 실제 법인도 소기업들이 대부분입니다. 이 소기업들이 운영하는 많은 수의 법인들이 법무사나 세무사에게만 일인하고 대표들은 그 위험성에 대해 잘 모르는 경우가 많습니다. 세무사나 법무사들이 잘해준다고 해도 그 한계는 명확합니다. 대표자 스스로 챙길건 챙겨야 뒤로 돈이 밑지는 걸 줄일수 있다는 겁니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

2022 데이터에듀 빅데이터 분석기사 필기

2022 데이터에듀 빅데이터 분석기사 필기
윤종식.최유정.한정희 지음 / 데이터에듀 / 2022년 3월

국가자격시험인 빅데이터분석기사가 4회를 맞이했습니다. 1회가 코로나로 인해 취소되어서 실제는 3회에 해당합니다. 그럼 벌써 2회의 시험이 치러졌습니다. 국가자격시험은 수험서만 제대로 선택하고 2-3번정도만 정독하고 문제를 모두 푼다면 아마도 필기자격은 그리 어렵지 않을거라는 생각도 듭니다. <데이터 에듀 2022 빅데이터 분석기사 필기>는 아마도 다른 빅분기수험서에 비해서 늦게 나온걸로 압니다.

저자는 (주)데이터에듀 소속 윤종식 대표, 최유정 빅데이터연구소 실장, 한정희 빅데이터연구소 전임교수입니다. 여기서 확인할 점은 데이터에듀가 발생하는 민간자격증중에 ADsP 데이터분석 준전문가, ADP 데이터분석 전문가 필기와 실기책을 매년 발행하겠습니다. AD(s)P는 빅데이터분석의 민간자격증의 대표적인 자격증이고 이 자격증 수험서를 출간하는 출판사에서 빅분기를 출간하는것은 권위가 확실하겠죠.

빅데이터분석기사(빅분기) 필기는 4과목으로 이뤄져있습니다. 빅데이터분석기획, 탐색, 모델링, 결과해석입니다. 총 540p이고 책을 2권으로 쉽게 분책할수있게 해두었습니다. 각단원마다 예상문제가 있고, 모의고사3회, 기출문제2회가 담겨있습니다. 시험1주일을 남겨두고는 문제만 반복해서 풀어보고 시험장에 가는 것이 좋겠죠. 시험에 계산문제가 몇문제 나오는데, 항상 국가가격시험은 효율적으로 접근하는게 좋죠. 대도록이면 평균 60점을 약간 상회해서 합격자체가 중요하지 시간대비 합격에 목적을 맞추는 것이 유리합니다.

빅데이터탐색 계산문제에 약한분은 과락만 막고 4과목중에 분석기획과 결과해석은 고득점을 목표로 하는것이 좋을 것같습니다. 실기도 대비를 해야 하기때문에 매우 중요한 부분입니다. 이 책이 두꺼운 만큼 972문제가 제시되어 있습니다. 5번을봐서 5000문제를 보는 이 정도의 노력은 꼭해야 합니다. 무료동영상도 함께 보면 지루함을 잊을 수있습니다. 다만 개인적인 불만은 답안을 뒤로 빼서 일일이 확인해서 빨리 빨리 넘기면서 공부하는 것이 힘들다는 것이 단점인데 이것은 수험생의 공부하는 취향에 따라 호불호가 갈리죠. 다른 수험생들중 많은 수가 바로 밑에 답안이 있으면 불편해 하는 경우도 있습니다. 그리고 책이 약간만 더 칼라풀했으면 하는 느낌도 있습니다. 살짝 어둡지 않나 합니다. 이것은 개인취향이라 제 느낌입니다.

올해 빅분기 필기시험은 4월9일과 10월1일 두차례 치러집니다. 문항수는 80문제이고 시간은 120분입니다. 4과목이고 과목당 40점이상은 맞아야 하고 평균 60점이면 실기를 볼 자격이 주어집니다. 물론 공부를 하지 않으면 합격의 영광은 지켜만 봐야 하는거죠. 최소한 3회는 읽고 푼다면 그리 어려울 것이 없을 거라는 생각이 듭니다. 빅데이터분석기사는 4차산업혁명시대를 맞이하여 생긱 자격시험이죠. 그리고 다양한 데이터들이 대량으로 양산이 되고 있기에 관련 기술을 가진 전문가가 더욱 많이 필요하게 될겁니다. 물론 빅분기자격시험에 합격을 했다고 해도 취업의 큰문이 활짝열리는 건 아닐겁니다. 하지만 다른 사람들에 비해 데이터분석의 우위를 점하는 것은 확실합니다. 더우기 빅데이터분석기사는 다양한 모델링기법까지 알아야 합격을 할수가 있기에 나쁘지않는 시험이란 생각이 강하게 듭니다.

본 서적은 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적으로 리뷰했습니다.

빅데이터 사용설명서

빅데이터 사용설명서
김진호 지음 / 메이트북스 / 2022년 3월

요즘 프로그램 개발자들이 좋은 대우를 받는다고 합니다. 물론 빅데이터분석가를 직접칭하는 것은 아니고 C나 자바 그리고 파이썬 프로그래머를 의미하는 겁니다. 하지만 빅데이터분석도 이 개발자품귀의 한축을 담당한다고 생각합니다. <빅데이터 사용설명서>는 빅데이터의 역사부터 현재 의미 그리고 현업에서의 빅데이터의 문제점까지 다룹니다. 코딩을 하는 빅데이터분석기사가 되지는 않더라고 직접적으로 빅데이터의 활용성을 알아야 빅데이터를 경영에 적용이 가능할 겁니다.

저자는 스위스경영대학서울 김진호교수입니다. 서울대 경영대를 나와 와튼스쿨에서 경영학석사와 마케팅박사를 했습니다. 서울과학종합대학원과 국방대학원 교수를 거쳤고 삼성경제연구소에 통계관련 인터넷강좌도 있다고 합니다. 그리고 이세돌9단과 알파고의 대결에서 알파고의 승리를 예측해서 화재가 된적도 있습니다. <괴짜통계학>,<빅데이터 리더십><가장 섹시한 직업 데이터 사이언티스트>도 저술하셨습니다.

저자는 2005년 교황취임식과 2013년 교황취임식을 비교합니다. 모든 장면은 거의 같은데, 교황이 나오자 모두 핸드폰을 높이 쳐들고 촬영하는 것이 가장 큰 차이였습니다. 8년만에 세상은 교환취임식이 TV나 레거시미디어가 아니라 개인간 SNS와 가족에게 참여자들이 실시간으로 전해졌습니다. 개인이 다양한 장소에서 찍어대고 써대는 내용은 SNS에 실시간으로 업로드되고 엉청난 데이터폭증하였고 사물인터넷의 확산과 센서의 활용으로 데이터 폭증의 주역이 되었다고 합니다. 분명한 것은 이제 빅데이터를 품은 디지털전환은 선택이 아니라 기업의 생존을 건 필수라고 할 수있습니다. 문제는 이렇게 많이 쌓이는 데이터를 인간이 처리할수없어졌다는 겁니다. 그래서 인공지능이 주목받습니다. 과거에는 AI도 규직기반이었지만 지금은 패턴 기반 AI로 변화중입니다. 많은 빅데이터를 인공지능이 스스로 분석하여 좋은 인사이트를 방출하고 사람들이 그것을 이용할 수있게 됨으로써 미래의 다양한 가능성이 실현되고 있습니다.

빅데이터와 인공지능을 배우다보면 결국 예측을 배우게 됩니다. 과거나 현재 데이터를 분석해서 미래의 무엇인가를 예측하는 거죠. 그래서 이상탐지와 예측이 관심을 받습니다. 기법상으로는 차이가 없다고 합니다 이상탐지는 예방차원이고 예측은 선제적이고 처방적 대응이라고 합니다. 단어로도 비슷해보이기는 합니다. 이상탐지를 하는이유는 이상상황이 발생하면 더큰 피해를 보기전에 즉각 대응을 목적으로 하는 거죠. 이 이상탐지에서 빅데이터가 많이 사용되는 이유는 자동화가 가능하기 때문이라고 합니다. 원래 데이터처리에 전처리가 노다가의 대부분이기때문에 이 부분의 노력을 줄일수있다는 것이 매우 유의미합니다. 이를 응용한것이 롤스로이스가 비행기엔진을 렌탈로한것이고 기계학습으로 임산부임을 로그분석으로만 분석하여 필요한 물품을 추천하는 시스템도 화제가된 적이 있습니다.

빅데이터가 다양한 장점이 있다는 것은 책을 읽으면서 더욱 부각이 됩니다. 그런데 이 빅데이터의 활용성을 더욱 높이기 위해서는 인간만의 특징인 창의성이 매우 중요하다고 합니다. 결국 창의적인 기업이 데이터분석을 중요시하고 이를 새로운 원유라고도 합니다. 이러한 분석을 6단계로 분류해석, 문제인식, 관련연구조사, 모형화, 자료수집, 자료분석, 결과제시 등으로 분류합니다. 빅데이터를 다루는 방법은 사실 통계학에 기원을 둡니다. 1856년 멘델도 인내심을 가지고 데이터를 분석해서 유전학이라는 인류의 큰 공헌을 한 인사이트를 발견했고 최근에 한국에서 치뤄진 대선의 분석도 유력, 확실, 당선이라고 표시하는데도 분명 빅데이터를 이용한 인공지능 기술이 들어간다고 보아야 할겁니다. 앞으로 시대는 빅데이터시대임은 누구도 부인할 수없으면 앞으로 점점 인공지능이 빅데이터를 어떻게 조율하고 인사이트를 뽑아내느냐가 더욱 주목받을 겁니다.

끝으로 빅데이터를 개인차원에서 보면 취업을 보았을때 기업들은 데이터를 어떻게 다룰수있느냐를 기본소양으로 볼겁니다. 그래서 분석역량을 키우라고 합니다. 이를 문맹에서 숫자에 두려움을 느끼는 수맹이라는 표현까지도 끌어올립니다. 물론 인공지능과 빅데이터 쉽지 않습니다. 숫자를 두려워하지말고 모르는 것은 바로 검색을 해보고, 호기심을 확장하고 확률과도 친해지라고 저자는 조언을 합니다. 이제는 분석능력이 몸에 밴사람이 상위권으로 올라가는 세상이라는 겁니다. 무서움을 가져야 하지않을까요.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 합니다.

빅데이터,인공지능,빅데이터사용설명서

[100자평] 빅데이터 사용설명서

빅데이터 사용설명서
김진호 지음 / 메이트북스 / 2022년 3월

빅데이터와 인공지능의 역사와 활용성 그리고 기업이 어떻게 도입을 해야 할지에 대한 전반적인 설명을 합니다. 특히 저자가 경영학자이다보니 기업들이 어떻게 빅데이터와 인공지능을 이해하고 받아들이데 주의점과 필요성이 강조합니다.