경제경영도서, 《센스메이킹》 빅데이터가 알려주지 않는 전략!

센스메이킹 - 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다
크리스티안 마두스베르그 지음, 김태훈 옮김 / 위즈덤하우스 / 2017년 7월

비지니스란 인간 행동에 대한 베팅이다.
4차 산업혁명은 현실과 가상이 더더욱이 연결되고,
개개인의 움직임들이 그간의 경향에서 예측이 가능하다하죠.
'빅데이터'라는 단어가 이제는 너무나 익숙해졌고,
데이터 사이언티스트는 미래 직업중 유망직종으로도 알려지기도 해요.
빅데이터가 정말 모두를 예측할까요? 
수량화 된' 데이터' 에 대해생각해보게 하는 경제경영도서다 싶습니다. 
읽기 수월하게 구성되어 있으니 교양도서로 읽어보기에도 좋다 싶어요.

생각하는 일을 멈출 때,
우리의 지성만 위기에 빠지는 것이 아니다.
우리의 기업, 교육, 정부, 저축도
위기에 빠진다.

빅데이터가 어느 정도는 의미를 줄 것이지만,
그렇다고 생각하기를 대체할 순 없지요.
책은, 세상모두를 데이터화(수량화) 시킬수는 없다고 봅니다.
그리하여, 
이 상황에서 '센스메이킹'이 필요하고,
여기에는 다섯가지 전략이 있습니다.

1) 개인이 아니라 문화를 살핀다
2) 피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다
3) 동물원이 아니라 초원으로 나간다
4) 제조가 아니라 창조한다
5) GPS가 아니라 북극성을 따라간다.

책에서 가장 주장하고픈 메세지는 '맥락' 같았습니다.
데이터라는 것이 하나하나의 디지털적 성격이라면
맥락은 흐름이 이어지는 아날로그적 성격이죠.

데이터 수집, 빅데이터로의 활용은 분명 거스를 순 없어요.
하지만, 통계에서 데이터의 범위를 적절히 잡지 않거든
과연, 그 분석이 의미가 있으련지요...?
빅데이터 활용을 위해서는 제대로 된 '관점'이 중요하죠.

맥락은 시간, 기회, 장소 등에 따라 달라지기 마련이니,
읽어내는 '관점'이 중요해지고, 또한...
그 관점은 인문학적 이해를 베이스로 하겠죠.
경영경제도서로써, 책은 새로운 도구에 집착하지 않도록
충분한 예시들을 통해 정신차리게(?) 도와준답니다.

혁신이라는 단어 자체는 여태 멋진 단어로 느껴졌고
그리고,  마치 과거와 단절되는 끊은 새로움으로 해석되죠.
과거를 끊어내면 이성격 자체가 혁신이려나요.
어느정도 도움은 될 수 있지만, 이것이 모두는 아니지요.

또한, 명심해야 할 점은
빅데이터의 특성은 인과관계보다는 상관관계를 말해요.
그러하니, 이를 취사선택하는 건 인간의 선택사항이겠고요.

또한  '마찰없는 기술' 을 생각해봅니다.
불편을 치우겠다는 기술은 귀찮음을 덜어줄 것이에요.
관심영역을 분석하여 맞춤형으로 제공이 되니,
시간절약이라던가 짜증이 없어질 수는 있죠.
하지만, 내 세계에 갖혀있는 '필터 버블'
예쁜 것만보려하는 '탈진실의 세계'의 문제는
개인을 사회로부터 스스로 고립하게 하지요.

결국 우리 사회는 인간의 사회인 것이죠.
범주화시켜 불편없이 귀찮음 없이 예상하고 싶지만,
정보화 되는 것이 세상을 전부 말한다 할 수는 없습니다.

저자는 '맥락'이라는 것을 강조하여 말합니다.
데이터로부터 '의미'를 추출해야 함도 말합니다.
맥락, 의미는 문화적 지식, 풍부한 현실과 사람이 관련됩니다.
메뉴얼대로, 알고리즘으로 구성된 생각에 대해
저자는 강한 반감을 드러내고 있답니다.
저도 짜여진 각본으로 세상이 움직인다 생각하진 않아요.
실제로 각각의 우리는 다른 생각을 하고,
각 문화권에 따라 또 다르게 문화유전이 되고 있지요.

동물원이 아닌 초원으로 들어가야 하듯,
현실감 있는 진실성있는 생각을 하며 동시에,
더 많이 읽고 경험하고 숙고하며 
활용 재료를 늘려야겠어요.

'생각하는' 능력의 인간에 근거하여
알고리즘과 빅데이터가 성행했으리 싶습니다.
물론 일부의 영역에서는 적절히 쓰일 수도 있겠지만
저자의 주장따라 사회와 상호작용하며 맥락을 찾는
현상학적 철학에 근거하면, '생각하는' 인간만이
우리의 특성은 아닐 것입니다.

책은 심층적 데이터를 활용해야 함을 주장하는데,
이 심층적인 데이터는 수치를 넘어
경험, 신문기사, 사람들간 대화 내용과 같은
내러티브 데이터의 활용을 말합니다.
단순히 지식만이 아닌, 감각을 함께 이용하여,
데이터의 깊이에 대해 의미를 보아야합니다.

경영경제도서, 센스 메이킹은
빅데이터 맹신에 차분해지자고 말하는 것 같았습니다.
거대한 데이터에서 정확함을 기대할 수는 있지만,
영역에 따라서는 인간적인 관점의 '관심'이 더 앞서고
데이터만의 예측치로 결정은 어려울 것입니다.
또한, 현장의 분위기, 맥락을 무시한 데이터에서는
진실성의 성질도 부족할 수 있기도 합니다.

< 사람, 의미를 만들고 해석하다 >
우리 각각은 알고리즘에 움직이는 기계가 아니고
의미를 찾는 '관심'이 필요한 인간이지요.