오늘 읽기 시작한 부분에서 저자는 빅데이터를 활용한 분석을 통해 비즈니스에 유용한 인사이트를 도출하기 위해서는 조직 내에 있는 부서들 간에 다양한 형태의 데이터들이 원활히 공유되어야 한다고 말한다.
하지만 현실은 그렇지 못한 듯하다. 저자는 사일로silo라는 용어를 언급하면서 조직 내부의 부서들끼리 서로 소통하려 하기보다는 오히려 그것을 기피하는 문화가 있음을 지적한다. 이는 성과평가와 관련된 각 부서의 이기주의가 암묵적으로 존재하기 때문이라고 저자는 말한다. 이러한 부서 이기주의를 극복하기 위해 저자는 유의미한 데이터를 제공한 부서에게도 그에 상응하는 보상이 이루어지는 게 바람직하다는 생각을 피력한다.
조직 내부에서도 암묵적으로 각 부서들 간에 이해관계가 충돌하는 경우들이 비일비재한데 이러한 이해관계를 적절히 조정하여 조직 전체의 이익이 극대화될 수 있어야 한다는 게 저자의 생각인 것이다. 다만 현실적으로 부서 간 이해관계를 적절히 조정하는 게 참 쉽지 않은 문제라 현실에서 얼마나 실현될 수 있을지는 모르겠으나 어쨌든 원칙적으로 독자인 나도 저자의 취지 자체에는 극히 공감하는 바이다.
빅데이터를 활용한 새로운 가치를 창출하기 위해선 본질적인 목표인 데이터 분석을 통한 인사이트를 도출하는 것 외에도 각 부서별 이해관계를 잘 조정하는 과정들도 결코 무시할 수 없는 요인임을 깨달은 시간이었다.
뒤이어 좀 더 읽다보니 조직 내부 뿐만 아니라 한 조직과 다른 조직 간에도 데이터를 주고받는 것이 현실적인 이유 또는 법적인 이유들로 인해 이루어지기 어려운 경우들도 적지 않다는 것을 알게 되었다. 세상 참 쉬운 게 없다.
사일로silo란 곡식을 쌓아두는 창고를 말하는데, 흔히 창고 간 소통이 없다는 의미로 사용된다. 조직 내 부서 간에 담을 쌓고 타 부서와 소통하지 않는 문화를 일컫는 말이다. - P249
현실이 어둡기만 한 것은 아니다. 희망도 있다. 바로 공공데이터 활용이다. 공공데이터란 정부나 공공기관이 보유한 데이터를 말하는데 우리 정부는 수년 전부터 민간에서 사용할 수 있도록 데이터를 개방하고 있다. 공공데이터 포털(data.go.kr)에 가면 다양한 정부 데이터들이 개방돼 있다. - P252
빅데이터 활성화를 위해서는 제도적 지원도 필요하다. 어디까지가 합법이고 어디까지가 불법인지에 대한 분명한 가이드라인, 그리고 이를 뒷받침하는 사회적 합의가 그것이다. - P254
우리는 빅데이터를 어떻게 바라보고 있는가? 정부나 대기업이 국민들의 사생활을 들여다보는 창구로 생각하는가? 아니면 부존자원이 전무한 우리나라가 도약할 수 있는 혁신의 재료로 생각하는가? 결국 빅데이터의 밝은 면과 어두운 면을 정확히 이해하고 어디까지 이를 허용할 것인지를 결정해야 한다. - P256
단순히 그저 기분이 나쁘다가 아니라 구체적으로 장단점을 따지고 나에게 무엇이 이롭고 해로운지 주판알을 튕겨볼 수 있어야 한다. - P257
인류의 역사는 새로운 기술을 적극적으로 활용하고, 그 과정에서 발생할 수 있는 리스크는 법과 제도적 제제를 통해 최소화하는 쪽으로 흘러왔다. 이는 앞으로도 마찬가지일 것이다. - P258
보기 싫고 무서운 것일수록 두 눈 똑바로 뜨고 마주해야만 한다. 포식자를 보고 머리만 모래 속에 묻는 꿩처럼 되어서는 안 된다. - P258
혹자들은 달러를 데이터로 환전했다고 한다. 그야말로 데이터는 새로운 통화다. - P262
이제 우리의 일상은 모두 데이터화되고 있다. - P264
요즘 새로 관심을 받는 개념이 ‘마이 데이터my data‘다. 이것은 데이터 소유권을 개인에게 주자는 것이다. 즉 다양하게 만들어지는 데이터를 모두 개인에게 귀속시키자는 것이다. - P266
내가 생산한 데이터는 나도 확보할 수 있어야 하고 내 맘대로 자유롭게 쓸 수 있어야 한다. - P268
데이터는 신대륙과도 같다. 그 존재를 모를 때에는 좁은 구대륙에서 치열하게 경쟁하고 싸웠지만, 이제 바다 건너 신대륙의 존재를 알게 됨으로써 경쟁 없는 그곳에 가서 새로이 원하는 만큼 땅을 확보할 수 있다. 우리나라에서 생성되는 데이터뿐만 아니라 전 세계 데이터를 대상으로도 가능한 일이다. - P268
21세기 4차 산업혁명에서 데이터 사이언스로의 적극적인 참여를 원하는 사람은 자신이 데이터 사이언티스트가 될 것인지, 빅데이터를 이해하는 의사결정자가 될 것인지 정해야 한다. 빅데이터로부터 인사이트를 도출하는 사람이 될 것인가, 아니면 어떤 데이터로 어떤 인사이트를 만들지 기획하는 사람이 될 것인가? - P273
사실상 빅데이터와 인공지능을 기반으로 한 4차 산업혁명의 성공은 사회 각 분야에서 전문가로 활동하고 있는 의사결정자들의 빅데이터 기획 능력에 달려 있다. 따라서 이들에게는 빅데이터와 인공지능을 포함한 다양한 분석 방법에 대한 이해와 경험이 필수적이다. - P274
데이터 사이언티스트가 되려면 수학, 통계학, 머신러닝,
최적화, 코딩 등 이름만 들어도 무서운 이공계 과목을 대학4년간 공부하고, 추가로 석사 및 박사 과정에서 2~7년 가까이 연구에 전념해야 한다. 그러나 최근에는 코딩 없이 클릭과 드래그만으로 데이터를 분석할 수 있는 오픈소스 프로그램이 등장해서 최소한의 수학, 통계, 머신러닝만을 공부하고도 웬만한 분석을 할 수 있는 환경이 조성되었다. - P274
이제는 전공과 관계없이 관심 있는 누구나 빅데이터 혁명에 능동적으로 참여할 수 있다. 게다가 빅데이터는 누구든지 확보 가능하다. 특히, 데이터는 토지와 같은 한정된 자원이 아니다. 토지를 차지하려면 엄청난 비용을 지불하거나 혁명을 일으켜서 토지 개혁을 하는 방법밖에 없다. 그러나 데이터는 한정된 자원이 아니다. 돈이 많든 적든, 힘이 세든 약하든 누구에게나 데이터를 가질 수 있는 가능성이 열려 있다. 마치 신대륙이 생긴 것과 마찬가지다. 지금의 이 기회를 잘 활용하면 당신도 데이터의 주인이 되지 못할 이유가 없다. 내가 꿈꾸는 세상을 만드는 기획, 바로 우리 자신이 할 수 있는 것이다. - P275
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