데이터관련 도서3) 뉴스를 전합니다 빅데이터와 인공지능

본 책은 '기술 속으로'와 '환경 속으로', 이렇게 크게 2장으로 나뉜다. 각 장 안에 20개 이상되는 주제들을 다루고 있다. 1장에서는 현재 데이터, 4차 산업, IT 등이 얼마나 많이 쓰이고 있는지 향후 미래에 얼마나 많은 영향을 끼치게 될 것인지 알려주고 있다. 사실 나는 '데이터 레이블링'에 관해서 알고 싶었는데, 내가 알고 싶었던 주제와는 영 상관없는 책이었다. 사실 <데이터 문해력> 외에 다른 책들은 현재 업무에 크게 영향을 주는 것 같은 기분은 들지 않는다. 이번 도서는 기억에 남는 부분만 써보려 한다.

 

# 기술 속으로

오픈소스 소프트웨어가 늘어나고 있고, 누구나 접근하기 쉽다. 그러나 모든 것과 호환되는 소프트웨어와 특정한 것과 호환되는 소프트웨어 중 살아남는 것은 모든 것과 호환되는 소프트웨어이다. 머지않은 미래에 보게 될 소프트웨어들의 인프라적인 부분은 업체별 종속성이 없을 것이고 클라우드 업체들이 주로 사용하게 될 것이다.

머신러닝과 딥러닝을 이용해 예측한 내용은 더 이상 단순 참고자료가 아니며 고객관리, 생산관리, 재고관리 분야에서 중요한 조절 변수로 사용된다. 또한 회사의 운영 주기는 일별 관리 체계가 가능해져 내부 업무 보고에 시간을 많이 들일 필요가 없게 된다. 10년 뒤, 자동화 프로세스는 사람의 손을 거치지 않고 고객요구, 경쟁분석, 가격결정 등 모든 요소가 반영된 시뮬레이션으로 이루어져 최적의 보고서를 만들어 낼 것이다.

확증 편향이란 듣고 싶은 것만 듣고 보고 싶은 것만 보는 것이 인간에게 내재된 심리라는 것이다. 확증 편향에서 벗어나려면 자신의 생각을 끊임없이 의심해 봐야 한다. 모든 것을 아우르는 객관적인 시각을 가지려면 상당한 수준의 훈련이 필요하다.

봇이 많아진다는 것은 일자리가 없어진다는 것이 아니라 일자리가 다양해짐을 의미한다. 그래서 봇맹이 되는 것을 피해야 한다.

 

# 환경 속으로

액센츄어의 폴 도허디와 제임스 윌슨은 『HUMAN+MACHINE 휴먼+머신』에서 "과학에서 가설을 증명하지 못하는 실험을 실패라고 부르지 않고, 데이터라고 부른다."라는 멋진 문구를 사용했다. 충분한 실패의 데이터가 성공으로 가는 길을 제시하는, 미래의 데이터를 바라보는 새로운 가치관을 정의했다고 본다.