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세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 - 서가명강 시리즈 6

미래를 혁신하는 빅데이터의 모든 것

조성준 | 21세기북스 | 2019년 8월 30일 한줄평 총점 9.0 (72건)정보 더 보기/감추기
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세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 - 서가명강 시리즈 6

책 소개

서울대 가지 않아도 들을 수 있는 명강의, ‘서가명강’ 시리즈

“인공지능 시대에
어떻게 원하는 것을 얻을 것인가?“





◎ 도서 소개

서울대 가지 않아도 들을 수 있는 명강의, ‘서가명강’
칸트의 ‘3대 비판서’를 통해 이뤄낸 위대한 철학 혁명
대한민국 최고의 명품 강의를 책으로 만난다! 현직 서울대 교수진의 강의를 엄선한 ‘서가명강(서울대 가지 않아도 들을 수 있는 명강의)’ 시리즈의 다섯 번째 책이 출간됐다. 역사, 철학, 과학, 의학, 예술 등 각 분야 최고의 서울대 교수진들의 명강의를 책으로 옮긴 서가명강 시리즈는 독자들에게 지식의 확장과 배움의 기쁨을 선사하고 있다.
『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』는 대한민국 최고의 빅데이터 전문가인 서울대 산업공학과 조성준 교수가 인공지능 시대의 새로운 자원이자 화폐라 불리는 빅데이터에 대해 쓴 대중교양서다. 빅데이터의 정확한 실체와 위상은 모를지라도 누구나 ‘데이터’의 힘을 느끼고 있다. 그야말로 일상의 모든 것이 데이터가 되는 세상에서 우리는 빅데이터를 어떻게 바라봐야 할까? 빅데이터란 무엇이며, 어떻게 생성되고 저장되고 활용될까? 데이터의 소비자이자 생산자이기도 한 우리는 빅데이터의 주인이라 할 수 있을까? 우리의 권리를 확보하고 확장하기 위해서 어떻게 대응해야 할까? 이제 빅데이터에 대한 이해는 다가올 미래에 어떻게 원하는 것을 얻을 수 있을지에 대한 답이 될 것이다.




◎ 추천사

언어가 문자화되어 세상의 지혜를 전하던 시절, 문해력은 진리를 탐구하는 이들에게 필수불가결한 능력이었다. 무수히 쌓인 데이터 속 진리를 구한다면 반드시 필요할 새로운 언어를 배우고 싶은 모든 분들에게 일독을 권한다.

송길영, 마인드 마이너 · ㈜다음소프트 부사장



아날로그 구질서가 붕괴하고 디지털 신질서가 수립되는 문명적 전환기다. 디지털 시대의 미래를 조망해온 학자로서의 풍부한 식견과 현장에서의 다양한 실무 경험을 기반으로 빅데이터라는 디지털 시대의 언어를 이해하고 활용하는 실질적 방법에 대한 통찰과 조언으로 가득하다.

김경준 딜로이트 컨설팅 부회장




◎ 출판사 서평

인공지능 시대에 어떻게 원하는 것을 얻을 것인가?
빅데이터가 열어갈 새로운 세상!
서울대학교 산업공학과 교수이자 정부 산하의 공공데이터전략위원회 위원장을 맡고 있는 『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』의 저자 조성준 교수는 국내 최고의 빅데이터 권위자로 손꼽힌다. 빅데이터, 인공지능, 머신러닝 등의 분야에서 활동하고 있는 저자는 정부 및 공공기관, 유수의 기업으로부터 초빙되어 빅데이터와 인공지능을 연구, 자문, 교육하며 현장에서 의미 있는 사례들을 만들어 나가고 있다. 이 책 『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』는 기업 사례와 저자의 연구를 바탕으로 빅데이터에 대한 핵심만 모아 정리한 것으로, 최근 가장 뜨거운 화두 중 하나인 빅데이터의 정확한 정의와 함께 빅데이터가 어떻게 가치로 탄생되고 혁신을 이루어내는지에 대한 연구와 활용 방법을 담고 있다.
이 책에서 저자는 “빅데이터에 대한 이해는 결국 빅데이터로 승부하는 세상에서 어떻게 살아갈 것인지를 고민하는 기본 소양이 될 것이다”라고 강조한다. 즉 다가올 미래에 원하는 것을 구할 수 있는 기회가 ‘빅데이터’에 있다는 것이다. 앞으로 인공지능이 우리 삶에 커다란 변화를 가져올 것을 의심하는 이는 없다. 이 인공지능을 구현하는 데 필수적인 것이 바로 빅데이터다. 인공지능은 빅데이터를 통한 학습을 필요로 하기 때문이다. 빅데이터가 인공지능 시대의 새로운 자원이자 화폐라 불리는 이유다. 저자는 최근 10년간 크게 달라진 빅데이터의 위상이 앞으로 10년 후 지금과 비교했을 때 또 달라져 있을 것이라 전망한다. 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있을 뿐 아니라, 이를 처리할 수 있는 컴퓨터 기술 또한 획기적으로 향상되고 있다. 그전까지는 보지 못했던 새로운 가치를 빅데이터를 통해 읽을 수 있는 능력이 생긴 것이다. 빅데이터의 중요성은 몇 번을 강조해도 부족하지 않다. 그런 만큼 빅데이터에 대한 이해 또한 필수적이라고 할 수 있겠다.

마케팅, 영업, 금융, 의료, 사회, 행정, 정치…
빅데이터로 어디까지 예측할 수 있을까?!
조성준 교수는 이 책에서 빅데이터가 인공지능, 머신러닝, 시각화 등 다양한 데이터 분석법을 통해 ‘인사이트’, 즉 통찰력으로 바뀌고 가치를 만드는 복잡한 과정을 전공자가 아닌 누구라도 이해하기 쉽게 설명하고 있다. 또한 빅데이터에서 발견한 인사이트로 세상을 혁신할 수 있는 새로운 시대가 왔다는 사실을 직접 경험하고 목격한 현장 사례로서 생생하게 보여준다.
저자는 국내의 한 영화 배급사와 함께 개봉 전 데이터 분석을 통해 미리 관객 수를 예측한 사례를 소개하기도 한다. 그전까지는 관객 수 예측이 경험을 토대로 이뤄졌지만, 정확하지 않을뿐더러 예측이 틀려도 그 원인을 알 수 없는 등의 문제가 있었다. 그러나 저자와 연구팀은 국내 개봉한 모든 영화의 장르, 국가, 제작사, 배우, 감독, 제작비, 대중의 인지도, 선호도 등의 데이터를 확보해 분석함으로써 개봉 후 첫째 주 토요일 관객 수를 예측할 수 있었다. 이러한 예측은 데이터가 쌓이고 분석을 거듭할수록 더욱 정확해진다.
빅데이터가 만드는 혁신은 기업 마케팅에 그치지 않는다. 이 책에는 스마트폰 사용으로 생성되는 위치 데이터, 통신 가입자 주소 데이터, 스마트카드를 통한 택시 승하차 데이터를 종합해 최적의 서울시 심야버스 노선을 만드는 등 공익적 가치가 창출된 사례들 또한 소개하고 있다. 지금까지 빅데이터를 데이터 사이언티스트의 전유물로 생각해왔던 독자들도 빅데이터를 활용해 만들어진 금전적·비금전적 이익이 개인의 삶에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지 확인한다면 빅데이터의 무한한 가능성을 발견할 수 있을 것이다.

누가 빅데이터의 주인이 될 것인가?
거부할 수 없는 미래, 미래를 지배할 빅데이터!
스마트폰, 소셜미디어, 사물인터넷 등에 의해 우리는 일상의 모든 것이 빅데이터가 되는 세상에서 살아가고 있다. 휴대폰 전원을 켜는 순간 위치 데이터가 생성되고, 구글에 검색하는 단어, 페이스북과 인스타그램에 올리는 사진, ‘좋아요’를 누르는 패턴 모두 데이터화된다. 그러나 실제 빅데이터를 소유하고 있는 것은 대부분 대기업이다. 빅데이터를 모으고 보관하는 데 자본이 필요하기 때문이다. 여기에서부터 빅데이터를 둘러싼 수많은 논쟁이 시작된다. 개인의 사생활은 보호될 수 있는가? 누군가에 의해 침해되고 조종될 수 있지는 않을까? 과연 빅데이터는 공공의 이익을 위할 수 있는가? 빅데이터가 열어갈 밝은 미래를 마냥 낙관할 수만은 없다고 말하며 빅브라더에 대한 공포심을 자극하는 부정적 시선에 이 책의 저자는 반문한다. “새로운 세상으로 진보할 것인가, 아니면 프라이버시 보호를 위해 과거에 머물 것인가?”
이 책의 저자는 빅데이터가 가져올 변화를 피할 수 없는 미래라 인식하고 있다. 기술의 진보에는 언제나 득과 실이 함께한다. 개인정보는 보안 정책과 법을 다듬는 것으로 보호할 수 있다는 것이 저자의 주장이다. “새로운 기술이 성취해낸 생산성을 포기하기보다 손해를 최소화하는 방향을 함께 찾는 것이 중요하다”라고 역설한다. 무엇보다 우리는 “데이터의 생산자로서 어떠한 주인의식을 가져야 하는가?”라는 저자의 질문에 더 주목해야 할 것이다. 우리의 권리를 확보하고 확장하기 위해, 데이터 관련 규제를 만드는 입안자들에게 어떤 의견을 개진해야 할지 알기 위해, 빅데이터가 열어갈 세상에서 각자 삶의 주인으로서 당당한 미래를 만들어가기 위해 빅데이터에 대한 올바른 이해가 필요할 것이다.

◎ 책 속에서

21세기 초반에 살고 있는 우리는 앞으로 인공지능이 우리 삶에 커다란 변화를 불러일으킬 것이라는 데 의심하지 않는다. 인공지능은 컴퓨터가 빅데이터를 학습해서 지능적으로 행동하는 것이다. 따라서 빅데이터 없이 인공지능은 구현되지 못한다. 휘발유 없이 자동차가 움직이지 못하는 것과 같다. 그래서 데이터를 새로운 자원 또는 신(新)경제의 화폐라고도 한다.

【들어가는 글 : 12쪽】



이미지 데이터와 텍스트 데이터는 사실상 컴퓨터가 처리하기 전에 전부 숫자로 변환된다. 컴퓨터는 이 세상에 있는 모든 단어와 이미지를 숫자로 바꿔준다. 사용된 단어가 의미적으로 가까운 개념의 단어들로 숫자 코드가 유사하다면 추후 분석을 할 때에 유용하게 사용될 수 있다. 예를 들어 ‘아버지’와 ‘아빠’에 대응되는 숫자 코드는 서로 유사한 값을 갖고, ‘아버지’와 ‘우주선’에 대응되는 숫자 코드는 매우 다른 값을 갖는 것이다.

【미래를 여는 기술, 빅데이터란 무엇인가 : 39쪽】



분석가가 빅데이터를 인사이트로 바꾸고, 현업 의사결정자가 인사이트 기반의 액션을 실행하면 비즈니스 가치를 얻을 수 있다. 그리고 그 과정에서 가장 중요한 것은 결국 최종적인 가치다. 이 가치를 만들기 위해 우리에게 어떤 인사이트가 필요한지, 인사이트를 만들기 위해 어떠한 데이터가 있어야 하는지를 거꾸로 생각하는 것이 기획이다.

【더 나은 삶을 위한 빅데이터 사용법 : 75쪽】



기업이나 공공기관에서 빅데이터를 활용해서 인사이트를 도출하겠다고 하면, 나는 우선적으로 무조건 데이터를 모아서 시각화해보라고 말한다. 복잡한 분석 기법을 적용하기 전에 눈으로 보고 직관적으로 이해할 수 있는 게 정말 많기 때문이다. 또한, 이러한 시각화 분석을 통해 향후 분석 단계에서 무엇을 더 이해하고 예측하고 싶은지에 대한 아이디어가 떠오를 수도 있기 때문이다.

【빅데이터가 ‘가치’로 탄생하기까지 : 166~167쪽】



구글, 페이스북 등은 무료 인터넷 서비스를 제공하면서 자연스럽게 고객 데이터를 수집한다. 아마도 세계에서 소비자 데이터를 가장 많이 확보한 회사는 구글일 것이다. 구글은 왜 우리에게 무료로 검색을 하게 해주는가? 검색 단어만으로도 언제 어디서 누가 무엇에 관심을 가지고 있는지 전 세계인의 관심 동향을 손바닥 위에 올려놓고 볼 수 있기 때문이다. 구글은 이렇게 막대한 정보를 가지고 어떻게 돈을 벌 것인지를 고민하고 있다.

【빅데이터, 거부할 수 없는 미래 : 263쪽】



사실상 배움의 장벽이 불과 수년 전과 비교해도 엄청나게 낮아지고 있는 것이다. 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. 어떠한가, 여러분도 한번 도전해보고 싶지 않은가?

【나가는 글 : 274~275쪽】
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목차

◎ 목차
이 책을 읽기 전에 학문의 분류
이 책을 읽기 전에 주요 키워드
들어가는 글 일상의 모든 것이 데이터가 되는 세상
1부 미래를 여는 기술, 빅데이터란 무엇인가
모두가 빅데이터에 주목하는 이유
무한한 가능성의 시작
빅데이터는 인공지능의 뇌다
Q/A 묻고 답하기
2부 더 나은 삶을 위한 빅데이터 사용법
당신의 매 순간에 빅데이터가 있다
빅데이터 사전에 예측 불가는 없다
고객의 취향과 욕망을 알아내는 법
리스크를 줄이는 데이터 인사이트
돈의 흐름을 추적하는 데이터 분석의 힘
Q/A 묻고 답하기
3부 빅데이터가 ‘가치’로 탄생하기까지
애널리틱스, 데이터를 분석하다
인공지능은 어떻게 구현되는가
머신러닝으로 찾은 새로운 가능성의 영역들
Q/A 묻고 답하기
4부 빅데이터, 거부할 수 없는 미래
기획 없이는 인사이트도 없다
우리에겐 빅데이터를 이해하는 리더가 필요하다
사회 혁신을 위한 공공데이터
누가 빅데이터의 주인이 될 것인가
Q/A 묻고 답하기
나가는 글 빅데이터 시대에 어떻게 원하는 것을 얻을 것인가

상세 이미지

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저자 소개 (1명)

저 : 조성준
‘대한민국 최고의 데이터마이닝 전문가’ 서울대학교 산업공학과 교수로 서울대학교 산업공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 받았다. 미국 워싱턴대학교에서 인공지능 연구로 석사 학위를, 메릴랜드대학교에서 신경망과 기계학습 연구로 박사 학위를 받았다. 현재 서울대학교 데이터마이닝센터 센터장과 국무총리 산하 공공데이터전략위원회 공동위원장을 맡고 있으며, 정부3.0추진위원회 빅데이터전문위원장과 한국데이터마이닝학회 회장을 지냈다. 인공지능과 신경망을 시작으로 머신러닝과 데이터마이닝을 연구했고, 최근에는 딥러닝과 텍스트마이닝을 연구하고 있다. 국내 최고 권위자로서 빅데이터를 통해 어떻... ‘대한민국 최고의 데이터마이닝 전문가’ 서울대학교 산업공학과 교수로 서울대학교 산업공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 받았다. 미국 워싱턴대학교에서 인공지능 연구로 석사 학위를, 메릴랜드대학교에서 신경망과 기계학습 연구로 박사 학위를 받았다. 현재 서울대학교 데이터마이닝센터 센터장과 국무총리 산하 공공데이터전략위원회 공동위원장을 맡고 있으며, 정부3.0추진위원회 빅데이터전문위원장과 한국데이터마이닝학회 회장을 지냈다.
인공지능과 신경망을 시작으로 머신러닝과 데이터마이닝을 연구했고, 최근에는 딥러닝과 텍스트마이닝을 연구하고 있다. 국내 최고 권위자로서 빅데이터를 통해 어떻게 세상을 혁신할 수 있는지 알리는 데 힘쓰고 있다.
머신러닝 및 인공지능 분야 최고 권위의 저널에 150여 편의 논문을 발표했고, 다수의 특허와 상용 소프트웨어를 개발했다. 삼성전자, 현대자동차, SK텔레콤, LG전자, 현대카드, 신한카드, 한국은행 등 굴지의 대기업 및 공공기관과 함께 빅데이터와 인공지능 연구, 자문, 교육 등을 수행하며 현장에서 다양한 사례를 만들어 나가고 있다.

출판사 리뷰

인공지능 시대에 어떻게 원하는 것을 얻을 것인가?
빅데이터가 열어갈 새로운 세상!

서울대학교 산업공학과 교수이자 정부 산하의 공공데이터전략위원회 위원장을 맡고 있는 『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』의 저자 조성준 교수는 국내 최고의 빅데이터 권위자로 손꼽힌다. 빅데이터, 인공지능, 머신러닝 등의 분야에서 활동하고 있는 저자는 정부 및 공공기관, 유수의 기업으로부터 초빙되어 빅데이터와 인공지능을 연구, 자문, 교육하며 현장에서 의미 있는 사례들을 만들어 나가고 있다. 이 책 『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』는 기업 사례와 저자의 연구를 바탕으로 빅데이터에 대한 핵심만 모아 정리한 것으로, 최근 가장 뜨거운 화두 중 하나인 빅데이터의 정확한 정의와 함께 빅데이터가 어떻게 가치로 탄생되고 혁신을 이루어내는지에 대한 연구와 활용 방법을 담고 있다.

이 책에서 저자는 “빅데이터에 대한 이해는 결국 빅데이터로 승부하는 세상에서 어떻게 살아갈 것인지를 고민하는 기본 소양이 될 것이다”라고 강조한다. 즉 다가올 미래에 원하는 것을 구할 수 있는 기회가 ‘빅데이터’에 있다는 것이다. 앞으로 인공지능이 우리 삶에 커다란 변화를 가져올 것을 의심하는 이는 없다. 이 인공지능을 구현하는 데 필수적인 것이 바로 빅데이터다. 인공지능은 빅데이터를 통한 학습을 필요로 하기 때문이다. 빅데이터가 인공지능 시대의 새로운 자원이자 화폐라 불리는 이유다. 저자는 최근 10년간 크게 달라진 빅데이터의 위상이 앞으로 10년 후 지금과 비교했을 때 또 달라져 있을 것이라 전망한다. 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있을 뿐 아니라, 이를 처리할 수 있는 컴퓨터 기술 또한 획기적으로 향상되고 있다. 그전까지는 보지 못했던 새로운 가치를 빅데이터를 통해 읽을 수 있는 능력이 생긴 것이다. 빅데이터의 중요성은 몇 번을 강조해도 부족하지 않다. 그런 만큼 빅데이터에 대한 이해 또한 필수적이라고 할 수 있겠다.

마케팅, 영업, 금융, 의료, 사회, 행정, 정치…
빅데이터로 어디까지 예측할 수 있을까?!

조성준 교수는 이 책에서 빅데이터가 인공지능, 머신러닝, 시각화 등 다양한 데이터 분석법을 통해 ‘인사이트’, 즉 통찰력으로 바뀌고 가치를 만드는 복잡한 과정을 전공자가 아닌 누구라도 이해하기 쉽게 설명하고 있다. 또한 빅데이터에서 발견한 인사이트로 세상을 혁신할 수 있는 새로운 시대가 왔다는 사실을 직접 경험하고 목격한 현장 사례로서 생생하게 보여준다.

저자는 국내의 한 영화 배급사와 함께 개봉 전 데이터 분석을 통해 미리 관객 수를 예측한 사례를 소개하기도 한다. 그전까지는 관객 수 예측이 경험을 토대로 이뤄졌지만, 정확하지 않을뿐더러 예측이 틀려도 그 원인을 알 수 없는 등의 문제가 있었다. 그러나 저자와 연구팀은 국내 개봉한 모든 영화의 장르, 국가, 제작사, 배우, 감독, 제작비, 대중의 인지도, 선호도 등의 데이터를 확보해 분석함으로써 개봉 후 첫째 주 토요일 관객 수를 예측할 수 있었다. 이러한 예측은 데이터가 쌓이고 분석을 거듭할수록 더욱 정확해진다.

빅데이터가 만드는 혁신은 기업 마케팅에 그치지 않는다. 이 책에는 스마트폰 사용으로 생성되는 위치 데이터, 통신 가입자 주소 데이터, 스마트카드를 통한 택시 승하차 데이터를 종합해 최적의 서울시 심야버스 노선을 만드는 등 공익적 가치가 창출된 사례들 또한 소개하고 있다. 지금까지 빅데이터를 데이터 사이언티스트의 전유물로 생각해왔던 독자들도 빅데이터를 활용해 만들어진 금전적·비금전적 이익이 개인의 삶에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지 확인한다면 빅데이터의 무한한 가능성을 발견할 수 있을 것이다.

누가 빅데이터의 주인이 될 것인가?
거부할 수 없는 미래, 미래를 지배할 빅데이터!

스마트폰, 소셜미디어, 사물인터넷 등에 의해 우리는 일상의 모든 것이 빅데이터가 되는 세상에서 살아가고 있다. 휴대폰 전원을 켜는 순간 위치 데이터가 생성되고, 구글에 검색하는 단어, 페이스북과 인스타그램에 올리는 사진, ‘좋아요’를 누르는 패턴 모두 데이터화된다. 그러나 실제 빅데이터를 소유하고 있는 것은 대부분 대기업이다. 빅데이터를 모으고 보관하는 데 자본이 필요하기 때문이다. 여기에서부터 빅데이터를 둘러싼 수많은 논쟁이 시작된다. 개인의 사생활은 보호될 수 있는가? 누군가에 의해 침해되고 조종될 수 있지는 않을까? 과연 빅데이터는 공공의 이익을 위할 수 있는가? 빅데이터가 열어갈 밝은 미래를 마냥 낙관할 수만은 없다고 말하며 빅브라더에 대한 공포심을 자극하는 부정적 시선에 이 책의 저자는 반문한다. “새로운 세상으로 진보할 것인가, 아니면 프라이버시 보호를 위해 과거에 머물 것인가?”

이 책의 저자는 빅데이터가 가져올 변화를 피할 수 없는 미래라 인식하고 있다. 기술의 진보에는 언제나 득과 실이 함께한다. 개인정보는 보안 정책과 법을 다듬는 것으로 보호할 수 있다는 것이 저자의 주장이다. “새로운 기술이 성취해낸 생산성을 포기하기보다 손해를 최소화하는 방향을 함께 찾는 것이 중요하다”라고 역설한다. 무엇보다 우리는 “데이터의 생산자로서 어떠한 주인의식을 가져야 하는가?”라는 저자의 질문에 더 주목해야 할 것이다. 우리의 권리를 확보하고 확장하기 위해, 데이터 관련 규제를 만드는 입안자들에게 어떤 의견을 개진해야 할지 알기 위해, 빅데이터가 열어갈 세상에서 각자 삶의 주인으로서 당당한 미래를 만들어가기 위해 빅데이터에 대한 올바른 이해가 필요할 것이다.

종이책 회원 리뷰 (58건)

구매 세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | YES마니아 : 플래티넘 p*****7 | 2020.10.21

기업이나 공공기관에서 빅데이터를 활용해서 인사이트를 도출하겠다고 하면, 나는 우선적으로 무조건 데이터를 모아서 시각화해보라고 말한다. 복잡한 분석 기법을 적용하기 전에 눈으로 보고 직관적으로 이해할 수 있는 게 정말 많기 때문이다. 또한, 이러한 시각화 분석을 통해 향후 분석 단계에서 무엇을 더 이해하고 예측하고 싶은지에 대한 아이디어가 떠오를 수도 있기 때문이다.
--- p.166~167

구글, 페이스북 등은 무료 인터넷 서비스를 제공하면서 자연스럽게 고객 데이터를 수집한다. 아마도 세계에서 소비자 데이터를 가장 많이 확보한 회사는 구글일 것이다. 구글은 왜 우리에게 무료로 검색을 하게 해주는가? 검색 단어만으로도 언제 어디서 누가 무엇에 관심을 가지고 있는지 전 세계인의 관심 동향을 손바닥 위에 올려놓고 볼 수 있기 때문이다. 구글은 이렇게 막대한 정보를 가지고 어떻게 돈을 벌 것인지를 고민하고 있다.
--- p.263

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빅데이터 #추억책방님
내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 | 스타블로거 : 블루스타 부***주 | 2020.07.05

    명불허전 서가명강 시리즈라는 것. 더이상 설명이 필요없겠지요. 그럼 바로 리뷰로 들어가겠습니다. 참 앞으로 변화할 세상에 대해 현재의 모습과 미래 예측을 이 책에서 읽을 수 있습니다. 고객이자 생산자인 독자와 밀접한 관계가 있겠지요.

 

    사람과 사람 사이의 관계도 숫자 데이터가 된다. 우리에겐 가족과 직장 동료와 친구들이 있다. 그리고 친구들 중에는 아주 가까운 친구부터 약간 가까운 친구, 가끔 만나는 친구가 있다. 그런데 두 사람 사이가 얼마나 가까운지는 추상적이며 애매하다. 나의 머릿속에만 어렴풋이 존재하는 것이다. 그것이 지금은 숫자로 데이터화된다. 전화, 문자, 친구 맺기, 팔로잉 덕분이다. 이들 기기나 서비스를 통해 얼마나 자주 교류하는가에 따라 관계의 강도를 객관적으로 측정할 수 있다.

    만약 한 번도 만난 적 없고 이야기한 적도 없고 통화한 적도 없다면, 둘 사이의 연결은 없다. ...... 이제는 수 억 명의 정량화된 관계를 가지고 연구할 수 있게 되었다.

    인간관계가 넓은 소위 마당발들은 실제로 소셜미디어상에서 수 백, 수 천 명 정도의 사람과 소통한다는 것을 확인할 수 있다. 인플루언서란 소셜미디어상에서 팔로어 수가 많은 이들을 지칭하는데, 각자의 영향력도 숫자로 표시되므로 이들에 대한 순위도 매길 수 있다. 32쪽

 

  

    빅데이터 ------------->   인사이트 ------------> 가치 value

                  분석                                              액션

                   데이터 사이언티스트                     의사결정자

     애널리틱스 AI 통계 시각화 등                     엔지니어 마케터 투자자 인사담당자    43쪽

 

 

    이제 우리는 새로운 관점을 가져야 한다. 양, 속도, 다양성의 관점이 아닌 비즈니스적인 관점에서 빅데이터를 볼 필요가 있다. 기업에서는 빅 데이터로 어떻게 새로운 사업을 만들고, 고객과 소통하고, 매출을 늘리고, 비용을 줄이며, 직원들을 적재적소에 배치하고, 리스크를 최소화할지 깊이 고민해야 한다. 그리고 공공기관은 어떻게 국민들의 마음을 읽고, 비용 대비 효과가 높은 고효율 정책을 시행할 수 있을지 생각해야 한다. 42쪽

 

    엔지니어나 마케터나 현장에서 10년, 20년 일하면 실전 경험까지 생겨 이를 통해 높은 수준의 인사이트를 갖게 된다. 게다가 이들 가운데에는 남에게 없는 특별한 감 inspiration을 가지고 있는 사람들이 있다. 이 또한 인사이트의 중요한 소스다. 종합해보면 데이터는 전문가들의 이론적 이해, 경험 및 노하우, 그리고 감에 끼어드는 셈이다.

    그전까지는 지금과 달리 고추가 없는 백김치만 존재했다. 우리 김치의 오랜 역사에서 빨갛게 매운 김치를 먹은 것은 정말 최근의 일인 것이다. 그러나 이제는 김치 하면 고추를 연상할 정도로 가장 중요한 요소가 되었다. 이 또한 데이터 기반의 인사이트라 할 수 있는 것이다.

    인사이트의 특징

1. 객관적이다. ... 최고 수준의 전문가들도 각자의 경험이 조금씩 달라서 주관적인 인사이트를 가지고 있다는 것이다. 기존 인사이트 소스에 데이터가 더해짐으로써 인사이트의 품질이 좋아질 수 있다.

2. 대상의 개인화가 가능하다. 센서를 통해 엔진 내부의 상태를 데이터화하거나 몸속의 상태를 데이터와할 수 있다면 개인화된 서비스가 가능해진다. 

3. 24시간 연속적 모니터링이 가능하다. 빅데이터로 만든 인사이트 기계는 365일 24시간 1초도 쉬거나 한눈팔지 않는다. 카드 결제의 내역 전수에 대해 사기 frud 거래 가능성 점수를 계산할 수 있는 것이다.

결국 데이터 기반의 인사이트는 기존 방법 기반의 인사이트에 비해 품질이 더 좋다는 것이다. 요리의 품질이 향상 되어서 그것을 먹은 고객의 만족도가 더 높아지는 것처럼 말이다. 48-51쪽

 

 

    무슨 일이            왜                        어떤 일이                 우린 무엇을

    일어났는가?        일어났는가?         일어날 것인가?        해야 하는가?

    묘사 분석             진단분석              예측분석                  처방분석

 

    <IT 분야 컨설팅 회사 가트너의 분석 가치 에스컬레이터>   52쪽

 

 

  아마존은 세계 최고 수준의 추천 엔진을 보유하고 있다. 전체 매출의 무려 40퍼센트가 추천에 의해서 발생한다. 실제로 추천을 받아본 사용자들이라면 얼마나 정확히 나의 필요에 맞추어져 있는지 공감할 것이다. 또한 특정 기계 장비가 고장 날 가능성이 얼마나 되는지도 축적된 과거 데이터를 가지고 예측할 수 있다. 58쪽

 

    빅데이터와 인공지능은 어떤 관계인가? 빅데이터를 분석하는 애널리틱스의 핵심 방법론이 인공지능이다. 즉 빅 데이터는 재료이고, 인공지능은 조리법이다. 데이터 입장에서는 인공지능이 자신을 인사이트로 만들어주는 행위이자 절차이고, 인공지능 입장에서 빅데이터는 학습의 재료다. 재료가 없으면 조리 자체가 안 되기 때문에 인공지능을 구현하려면 반드시 확보되어야 하는 것이 빅 데이터다.

61쪽   

 

 

    최근에는 코딩 없이 클릭과 드래그로만 분석할 수 있는 소프트웨어들이 등장하여 한 달 정도 교육받으면 문과 출신들도 빅데이터 분석을 할 수 잇게 되었다. 컴퓨터처럼 빅데이터 분석도 전문가들의 영역에서 일반인들의 영역으로 들어올 것이다. 71쪽

 

 

소비자의 목소리는 소셜미디어에서 들을 것

_ 신제품이 나오자마자 곧바로 구매한 소비자들이 자발적으로 서로 간에 정보를 난누다. ... 아주 구체적인 사용 후기를 자신의 소셜미더어에 올린다. 해당 기업에는 알리지도 않는다.

    해당 기업은 누구보다 먼저 소비자의 목소리를 듣기 위해 온라인에 접속하고 사용자 평을 체계적으로 분석해야 한다. 83쪽

_ 우리는 이 회사가 생산하는 오븐에 맞는 레시피를 인터넷에 올릴 것을 제안했다. 전자오븐을 인터넷에 연결하면 내가 레시피 사이트에서 고른 치즈케이크의 조리 세팅이 내 오븐으로 자동적으로 옮겨지게 할 수 있다. 스마트한 가전이란 이런 것이라고 생각한다. 86쪽

 

소비자의 관심은 제품이 아닌 서비스 87쪽 

    이 부분은 인사이트가 크지 싶습니다. 앞으로 자동차나 에어컨 실외기 대신 이동 서비스나 온도 조절 서비스에 모바일로 가입할 것이라는 예측이 무게감이 있다고 판단하고 동의했습니다. 생각을 바꿔야 고객을 잡을 수 있지요.  

 

    전문가는 포도 수확 후 6개월 정도 지나 어느 정도 와인이 숙성되어야만 맛을 볼 수 있지만, 공식은 수확하는 그 해 가을에 모든 값이 나오므로 6개월 먼저 품질에 대해 예측할 수 있다. 97쪽

    재작업 제로는 데이터의 힘으로 99쪽

    이제 농산물 도매업을 하려한다면 기후예측 데이터를 사야한다는 것은 다들 알고 있는 사항입니다. 기후를 알면 배추에 투자할 지 양파에 투자할 지 답을 알 수 있게 되니까요. 이런 노력을 하지 않으면 돈을 벌 수 없는 세상이 이미 된 것이지요.  

 

    모두를 위한 전략은 없다.

    누구에게 플래티넘 카드를 팔 것인가?

현재 우수 고객 30만 명 가운데 플래티넘 회원은 대략 4800명 가까이 되었다. 1.6퍼센트로 매우 소수다. 의사결정나무를 적용했다. 특급호텔에서 11만 원 이상 사용하고 항공기를 주로 이용하는 회원 중에 플래티넘 카드 사용 비율이 무려 93.1 퍼센트를 차지했다. 카드 전체 플래티넘 회원 비율 1.8퍼센트에 비하면 매우 높은 수치다. 즉 해당 특징을 가진 회원들은 대부분 이미 플래티넘 회원들이라는 의미다. 플래티넘 회원처럼 카드를 쓰면서 정작 플래티넘 카드를 가지고 있지 않은 사람들, 이들이 바로 우리가 찾는 타깃 회원들이다. 113쪽

 

     이게 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. 120쪽

 

데이터가 아는 것은 인과관계 아닌 상관관계 123쪽

 

최근에는 음성을 텍스트로 변환해주는 STT 소프트웨어의 성능이 좋아져서 이를 활용할 수 있다. 예를 들어 민원이라는 단어를 사용했는지 금감원이라는 단어를 사용했는지는 매우 중요한 요소가 된다.

텍스트 정보 이외에도 음성 데이터 자체도 활용할 수 있다. 이런 다양한 요소들을 모두 데이터화해서 최종적인 판단 과정을 거쳐 민원 접수 가능 스코어를 계산하는 것이다. 133쪽

 

돈의 흐름을 추적하는 데이터 분석의 힘

기업을 알리는 회사의 자기 소개서

지금 알고 있는 것을 그때도 알았더라면

    2008년이 되면서 혼란, 압류 등의 단어가 본격적으로 대거 등장하고, 2009년이 되면 위기라는 단어가 증가하면서 리먼브라더스 증권사에 대한 이야기를 많이 하게 된다.

    2010년이 되면 개혁이라는 단어가 많이 등장하는데 당연히 금융 시스템을 개혁했다는 이야기다. 그와 동시에 회복이라는 단어가 등장하는데 금융 위기로 주가가 폭락했다가 다시 회복하는 것이 2011년이다. 144쪽

 

    새로운 인사이트를 적용해보는 일, 즉 실제 액션을 취한다는 것 자체가 바로 리스크라는 사실.

기업에서도 조금씩 데이터 인사이트의 적용 비율을 늘려가면 된다. 시범사업의 피드백을 보고 판단해서 조금씩 나아가는 게 장기적으로 기업의 이익을 가져올 수 있다. 152쪽

    아무튼 자동차를 포기하고 말 타고 다니는 것이 논의의 대상이 될 수 없는 것처럼, 빅데이터를 위할 것인가 말 것인가도 논의의 대상이 될 수 없다. 155쪽   

 

시각화, 우선 그림으로 그려야 한다.

세상의 모든 것을 명제로 만들다. 179쪽

암묵적 지식은 명제화가 불가능하다. ... 따라서 명제로 바꿀 수 없기에 기호주의 방식으로는 절대로 컴퓨터가 해낼 수 없다. 185쪽

인간지능을 따라 만든 인공지능 _우리의 일상을 지배하는 귀납적 추론

    연결주의 방식은 기호주의 방식과는 다르게 명제에서 출발하지 않고 데이터에서 출발한다. 데이터 안에 담긴 지식을 습득하는 것이다. 데이터를 반복적으로 보는 과정을 통해서 명제를 만들어 낸다. 

연결주의 < 머신러닝 < 인공지능 193쪽

데이터의 대부분은 이미지나 텍스트 _ 문서의 벡터화, 단어 주머니를 만들다

    따라서 어떻게 텍스트를 숫자로 바꿀 것인지가 모든 문서 분석의 첫 단계다. 일단 숫자로 바꾸기만 하면 지금까지 설명한 애너리틱스를 다 적용할 수 있다. 분류도 할 수 있고, 클러스터링도 할 수 잇으며, 연관분석 등 모든 것이 가능하다.

    문서를 어떻게 숫자로 바꿀 것인가? 가장 단순한 방법은 단어 주머니를 사용하는 것이다. 한 단어가 여러 번 등장하면 그 안에 등장 횟수만큼 복사된다. ...... 기술적으로 이야기하면 문서 간의 유사도를 계산하는 것이다. 이를 통해 유사한 문서들끼리의 클러스터링이 가능하다. 205쪽

 

1억 차원 벡터를 500차원 벡터로 _ 신경회로망을 이용해서 단어와 문서를 동시에 저차원 임베딩 벡터로 전환하는 워드투벡이나 독투벡은 문서 분석의 성능과 효율에 획기적인 향상을 이루었다.

맥락에 따라 달라지는 단어의 정서 208쪽

이와 같이 단어의 속성 tag이 무엇인지 판단하는 과정을 태깅이라고 한다. 이 단게에서 엔진을 설계하고 제조하는 현업 의사결정자들과 협의 후 각 데이터의 특성에 맞는 속성을 미리 정의하고, 사전 내의 단어들에 태그를 할당한다. 필드 클레임에서는 고장이 일어난 부품, 문제 발생 원인, 관측된 증상을 나누기도 한다. 212쪽

 

     데이터의 대부분은 이미지나 텍스트이고 언어를 배우듯이 인공지능에게 귀납적으로 인식시켜야 하는 상황이라는 것을 명확히 이해했습니다. 암묵지 또한 데이터화해서 인공지능에게 학습시켜야 하고요. 물론 이것들이 시간이 걸리지만 차근차근 진행되고 있다는 것은 아마존의 10년 넘는 배송전쟁과 마켓컬리의 새벽배송 3년간의 사례를 통해 인지하고 있었지만 이 책을 통해 듣게 되는 것은 또 다르네요.

    인공지능과 빅 데이터 결코 먼 곳에 있지 않아요. 진실이네요

 

    빅데이터 분석의 최종 목표는 인사이트가 아니다. 최종 목표는 가치 만들기다. 미리 어떠한 가치를 위해 어떠한 인사이트가 필요한지 가르쳐주지 않고 그저 데이터만 주면서 뭐든지 분석해보라고 하는 것은, 셰프에게 무얼 먹고 싶은지 말하지 않고 그냥 내가 맛있게 먹을 수 있는 것을 만들어오라는 것과 똑같다. 실패확률 100퍼센트다.

    기획은 가치 인사이트 데이터 순으로 계획을 만드는 단게, 분석은 데이터로 인사이트를 만드는 단계, 확인은 인사이트의 의미를 검증하는 단계, 끝으로 인사이트를 비즈니스 가치로 만드는 단계다. 실행이 끝나면 다시 새로운 기획이 자연스럽게 떠오르게 됨으로써 4단계는 반복된다. 226쪽

    좋은 기획은 수많은 브레인스토밍을 거쳐야 한다.

 

가치                                       인사이트                              데이터                                      

어떠한 비즈니스 가치를          비즈니스 액션                       데이터

만들고자 하는가?                   기대하는 가치를 만들려         필요한 데이터는 무엇인가                 

어떠한 문제를 해결하고          면 무엇을 해야 하는가?          데이터는 어떻게 확보해야 하는가

자 하는가?                             

발생하는 손실 또는 이             인사이트                               예상 어려움/극복 방안

탈을 금액으로 추정할               데이터 분석의 결과물은        확보한 데이터가 기대하는

수 있는가?                               무엇이고 어떤 형태인가?       가치 창출에 부합하는가?

<가치, 액션, 인사이트, 분석 및 데이터 정리> 228쪽    

        

 

     우리에겐 빅데이터를 이해하는 리더가 필요하다 232쪽

알아야 할 수 있는 의사결정 _ 삼계탕도 맛과 모양과 효과를 알고 있어야 주문 할 수 있다. 즉 애널리틱스의 종류와 예상 결과, 그 한계 등에 대한 이해가 있어야 한다는 말이다.

    기획하려면 모든 과정을 섭렵해야 한다. 237쪽

_ 데이터 사이언티스트가 사용하는 도구는 R 또는 파이선이라는 프로그래밍 언어다.

_ 브레인스토밍을 통해 스스로 문제를 풀어야 하는 단계. 업무에 대한 넓고 깊은 이해를 가지고 있고 경험도 많아서 사내에 중요한 가치로는 어떠한 것이 있고, 이 가운데 어떤 것이 데이터 분석을 통해 구현될 수 있을지 잘 이해하고 있기 때문에 부장이나 팀장급이 아주 잘 해낸다. 240쪽

 

미국 수십 개의 명문 대학들이 이미 10년 전부터 데이터 사이언스 석사 프로그램을 만들어 운용하고 있다. 실무형 데이터 사이언스 과정이라서 산업체 발전에 크게 기여하고 있다. 기간도 12개월에서 18개월로 제각각. 출근 첫날부터 주어진 데이터를 분석해서 인사이트를 도출할 수 있는 인재로 자란다.

245쪽

   2010년부터 데이터 사이언스 석사들을 양성하고 있다는 것은 공공연한 비밀이지요. 미국 대학들이 공개 강의를 하는 이유는 공개 강의의 가치를 능가하는 교육을 이미 다른 강의에서 하고 있다는 말이 되지요. 미국과 다른 선진국을 넘어서기 위해서는 교육과 제조에 좀 더 크게 계획성 있고 장기간 -최소한 10개 년 정도의 - 투자가 필요하다고 생각하고 이를 추진해야 한다고 믿습니다.

  

    공공데이터는 엄청난 가치의 무료 빅데이터

    빅데이터 활용을 가능하게 하는 것은 제도 253쪽

    혁신을 위한 사회적 합의 256쪽

    데이터를 모으는 글로벌 대기업들

    거스를 수 없는 일상의 데이터화 263쪽

    _ 유튜브와 구글, 페이스북 그리고 인스타그램 카카오톡 모두 데주  264쪽                                 

    나의 데이타는 바로 나의 것 _ 무엇보다 내가 만든 데이터에 대해서는 나도 권리가 있다는 주인의식을 가져야 하고, 나에게 그런 권리가 주어졌을 때 그걸 어떻게 사용할지에 대한 판단을 할 수 있어야 한다. 269쪽

 

    일상의 데이터화를 거스를 수 없다는 것을 알고 배우고 준비하는 것이 필요한 시대를 살고 있습니다. 그것을 다시 확인했을 뿐만 아니라 조금 더 자세히 들어간 느낌의 책 <세상을 읽은는 새로운 언어, 빅데이터>를 추천해준 추억책방님의 배려에 감사드리고 입문서이자 한국의 현실이 드러나있는 이 책에 대한 리뷰가 다른 독자에게 유용하기를 조금은 기대합니다.                                                   

 

추억책방님의 이벤트에 당첨되어 증정받은 책을 읽고 작성한 리뷰입니다.

5명이 이 리뷰를 추천합니다. 접어보기
구매 문과생도 이해하기 쉬운 책
내용 평점5점   편집/디자인 평점4점 | YES마니아 : 플래티넘 구****테 | 2020.05.30

사회의 모든 영역에서 "빅 데이터"는 중요한 관심사가 되었습니다. 특히나 영업, 마케팅과 관련해서는 빅데이터의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 하지만 저는 이 중요한 빅데이터가 무엇이고 그것이 우리와 어떤 관련이 있는지 잘모르고 있었습니다. 그저 귀동냥으로 들어주은 내용으로 빅데이터가 중요한가보다 정도의 원시적인 이해만 갖고 있었습니다.

더구나 태생이 문돌이인 저로서는 빅데이터하면 난해한 프로그래밍, 통계분석 등 생각만해도 머리가 아픈 공학적(?) 용어들이 떠올라 감히 공부할 생각조차 하지 못했습니다.

큰 맘 먹고 빅데이터에대해 기본 내용 정도나 알아보자는 마음으로 이 책 "세상을 읽는 새로운 언어, 빅 데이터"를 읽게 되었습니다.

태생이 문돌이인 저도 이해할 정도로 빅데이터에 대한 기본적인 내용을 쉽게 전달해주는 책이었습니다. 이 책은 빅 데이터가 어떻게 만들어지고, 어떻게 활용될 수 있으며, 빅데이터가 우리 일상에 어떤 의미가 있는지, 그리고 빅데이터와 관련된 기초적인 용어, 개념에 대해 아주 친절하게 이해하기 쉽게 설명해줍니다.

이 책을 읽으며 가장 인상 깊었던 것은 "기획"에 대한 정의였습니다. 빅데이터 분석의 목표는 분석을 통해 지식(인사이트)을 얻는 것이 아니라, 얻고자 하는 "가치"를 중심으로 그에 필요한 인사이트가 무엇인지 생각하고 또 그 인사이트를 얻기 위해 어떤 빅데이터가 필요한지 생각해야 하고 이것이 "기획"이라 정의합니다.

우리는 정보 과잉의 시대에 살고 있습니다. 말 그대로 빅데이터가 넘쳐나는 세상입니다. 하지만 그 많은 정보가 모두 가치 있는 정보는 아닙니다. 그 많은 빅데이터를 분석해 인사이트를 도출하고 그것이 우리에게 가치가 있는지 없는지를 파악하는 순서로 진행된다면 운 좋게 하나 걸리면 몰라도 수많은 헛발질만 하게 될 가능성이 높습니다.

이 책에서 얘기한 기획의 정의대로 지금 우리에게 필요한 가치가 무엇인지 먼저 정의하고 그에 필요한 인사이트와 빅데이터에 대해 생각하는 것이 빅데이터를 활용하는 가장 좋은 방법이라는 생각을 갖게 되었습니다.

빅 데이터를 분석하는 기술적인 능력은 없지만 빅데이터의 개념과 가치에 대해 깨달음을 얻을 수 있었던 책 "세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터"였습니다.

 

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eBook 회원 리뷰 (4건)

구매 빅데이터 입문
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | YES마니아 : 플래티넘 Y***U | 2022.03.14
빅데이터에 대한 개념, 관련 용어 설명이 먼저 나오고 실제 빅데이터를 이용해 여러 문제들을 해결한 사례들이 제시됩니다.
생산 공정, 마케팅뿐만 아니라 hr에도 빅데이터가 활용된다는 게 놀라웠습니다.
마지막 장에 법률적인 제한 때문에 기업이 빅데이터를 이용하는데 한계가 있다는 언급이 있습니다. 어디에서 나에 대한 정보를 가지고 있고 그걸 분석하고 있다고 생각하면 소름끼치지만, 반대급부로 더 나은 편익을 제공해 주겠죠. 규제가 완화된다면, 어디까지 내 정보를 남에게 넘겨야할 것인가가 고민이 되네요.
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구매 세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 - 서가명강 시리즈 6
내용 평점4점   편집/디자인 평점5점 | ㅇ*ㅇ | 2021.02.16

생각보다 어렵진 않은데 그렇다고 재미있는 내용은 아닙니다. 흥미보다는 대중교양을 목적으로 한 도서라 그런것같네요. ebook으로 읽기에 조금 레이아웃이 딱딱한편이었지만 잘 읽었습니다. 도구로서의 빅테이터가 어떻게 대두되었고 그것이 우리의 삶에 왜 중요한지 잘 정리되어있습니다. 유튜브나 영상매체도 좋겠지만 내용을 좀더 객관적으로 받아들일 수 있고 휘발성이 좀 덜한건 책이겠지요. 각각 이슈에 대해 이런 서적 한권씩 있는게 저는 더 도움이되는것같습니다.

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구매 세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터
내용 평점3점   편집/디자인 평점2점 | YES마니아 : 로얄 h****a | 2020.07.14

세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 - 조성준


서가명강 시리즈는 서울대에 가지 않아도 들을 수 있는 명강의를 책으로 옮겨놓은 시리즈입니다. 때문에 교양 수준에서 잘 알지 못했던 분야의 지식과 흐름을 알 수 있어서 좋아하고요. 요즘 정보는 돈으로 여겨지는데 지금 이 순간에도 사람들은 무보수로 쉴새없이 데이터를 남기고 있습니다. 이런 데이터를 우리는 어떻게 바라봐야 하는지, 어떻게 대응해야 하는지 알려주는 책입니다. 마냥 어려울 줄 알았는데 그렇지만도 않네요.

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