빅 데이터의 최종 목표는 가치 만들기

세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 - 미래를 혁신하는 빅데이터의 모든 것 ㅣ 서가명강 시리즈 6
조성준 지음 / 21세기북스 / 2019년 8월

빅 데이터에 대한 기초 지식을 알기 쉽게 적고 있는 책으로 빅 데이터가 무엇인지, 어떤 일을 할 수 있는 지, 어떻게 해야 하는 지, 그리고 데이터의 가치와 활용에 대해 알기 쉽게 설명한다.

널린게 데이터라고 하지만 그 데이터가 제 값을 하기 위해서 어떤 일들이 먼저 이뤄져야 하는 지 잘 알아야 한다는 것. 개인이 만들어낸 데이터에 대하여 생산자가 댓가를 받을 수 있어야 한다고. 아주 먼지만큼의 보상으로 우리 데이터를 마구 가져다 그들만 부를 이루는 것은 아닌 듯.

세상이 변해가니 우리도 그에 맞춰 우리 것을 지키면서 흐름에 따라 가야 한다는 것으로 이해했다. 예를 들어 쉽게 쓰여진 책이니 무겁지 않게 읽을 수 있다.

"인공지능은 컴퓨터가 빅데이터를 학습해서 지능적으로 행동하는 것이다. 따라서 빅 데이터 없이 인공지능은 구현되지 못한다."

"데이터 사이언티스트는 분석가를 뜻하고, 의사결정자는 현업에 있는 실무 담당자를 뜻한다. 이를 보면 빅데이터는 분석이라는 과정을 통해서 인사이트로 바뀌고 인사이트는 액션을 통해서 가치를 창출함을 알 수 있다. 현업 분석가는 시티즌 데이터 사이언티스트라 한다."

"빅 데이터는 양, 속도, 다양성이다는 데이터가 커도 괜찮아, 빨리 생성돼도 괜찮아, 다양한 데이터도 괜찮아, 난 뭐든지 할 수 있어!라고."

"데이터 사이언티스트가 사용하는 분석 방법을 애널리틱스라고 부르는 데 이와 유사한 이름의 분석 방법으로는 데이터마이닝, 어드벤스트 애널리틱스, 프리딕티브 애널리틱스 등이 그것이다."

"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."

"애널리틱스 4단계 : 묘사 - 진단 - 예측 - 처방"

"빅 데이터의 최종 목표는 인사이트가 아니다. 최종 목표는 가치 만들기다."

"빅 데이터 가치를 만드는 과정은 기획, 분석, 확인, 실행의 총 4단계로 이루어진다. 기획은 가치 - 인사이트 - 데이터 순으로 계획을 만드는 단계, 분석은 데이터로 인사이트를 만드는 단계, 확인은 인사이트의 의미를 검증하는 단계, 끝으로 실행은 인사이트를 비즈니스 가치로 만드는 단계다. 실행이 끝나면 다시 새로운 기획이 자연스럽게 떠오르게 됨으로써 4단계는 반복된다."

"최근에는 래피드마이너와 같은 코딩하지 않고 클리과 드래고만으로도 데이터 분석을 하는 소프트웨어 패키지가 등장해서 이를 활용하면 코딩이 필요하지 않다."

"공공 데이터 포털(data.go.kr)에 가면 다양한 정부 데이터들이 개방돼 있다."