[Book] 빅 데이터가 만드는 세상

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빅 데이터가 만드는 세상

저자

#{for:author::2}, 빅 데이터가 만드는 세상#{/for:author} 지음

출판사

21세기북스 | 2013-05-16 출간

카테고리

경제/경영

책소개

빅 데이터 혁명에 관한 긍정적이고 실용적인 시각 확률적 진실에 ...

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빅 데이터에 관심을 가지고 되면서 입문 도서로 선택한 책이다.

빅 데이터의 핵심은 예측에 있다. 혹자는 빅데이터를 인공지능이라는 컴퓨터 과학의 분과로 설명하거나 기계 학습이라는 분야의 일부로 설명하지만 이런 식의 설명은 핵심을 오도하는 측이 있다 빅 데이터의 핵심은 컴퓨터가 인간처럼 '생각' 하도록 '가르치려는' 데 있지 않다. 빅 데이터는 엄청난 양의 데이터에 수학을 적용해 확룰을 추론하려는 노력이다.

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상관성에 기초한 예측은 빅 데이터의 핵심이다. 이제는 상관분석이 너무나 빈번하게 사용되는 나머지, 때로 우리는 상관분석이 미친 영향을 알아보지 못하기도 한다. 그리고 앞으로도 이런 상관 분석의 활용은 계속해서 늘어날 것이다.

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 데이터 화는 인간의 이해가 풍부해짐을 뜻한다. 빅 데이터의 도움으로 우리는 더 이상 세상을 사건의 연속으로 보지 않게 될 것이다. 우리가 자연적 현상 혹은 사회적 현상이라는 설명하는 사건들 말이다. 그 대신에 우리는 세상이 본질적으로 정보로 구성된 것임을 보게 될것이다. 

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지금이야 데이터 베이스 관리, 데이터 과학, 분석, 기계학습, 알고리즘 드으이 전문 기술에 대한 수요가 뜨겁다. 하지만 시간이 지나 빅 데이터가 일상의 일부가 되고, 더 좋은 툴이 더 사용하기 쉬워지며, 더 많은 사람이 전문기술을 습득하고 나면 기술의 가치는 역시 상대적으로 감사할 것이다... 현재로서는 아이디어와 기술이 가장 큰 가치를 지닌 것 같다.....결과적으로 데이터 보유자들은 자신의 소유한 자산의 잠재적 가치를 더 잘 알게 될 거이기 때문이다.

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빅 데이터를 인간성 말살의 무기로 만다는 것은 빅 데이터 예측을 이용하는 우리의 방식이 가진 결함이지 빅 데이터 자체의 결함이 아니다. 핵심은 예측된 행동을 저지르기도 전에 그 행동에 대한 책임을 묻는 것은 상관성을 가지고 인과관계를 결정하는 오류라는 점이다. 빅 데이터 예측은 상관성에 기초한 것이고 개인의 책임은 인과관계에 바탕을 두니까 말이다.

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그러므로 상관성에 기초하고 있는 빅데이터는 우리가 인과성을 판다하고 개인의 책임을 묻는 과정을 돕기에는 전적으로 부적합한 툴이다. 문제는 인간이 세상을 원인과 결과라는 렌즈를 통해 볼고 한다는 점이다. 

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알고리즈미스트의 부상

이 새로운 전문직 종사자들은 컴퓨터 과학, 수학, 통계학 분야의 전문가들일 것이다. 그리고 이들은 빅데이터 분석과 예측의 검토자로서 활동할 것이다.또 이 일고리즈미스트들은 공정성과 비밀유지의 서약을 할 것이다. 

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마찬가지로 우리가 제시한 세가지 전략(사생활보호를 개인동의에서 데이터 이용자 책임위주로 바꾸는 것, 예측이 난무하더라도 인간 행위 원칙을 지켜 나가는 것, 새로운 부류의 빅데이터 감시자인 알고리즈미스트를 도입하는 것)이 빅 데이터 시대에 효과적으로 공정한 정보 규제를 위한 토개가 될 수도 있는 것이다.

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다음

궁극적으로 빅 데이터는 '정보사회'라는 단어가 약속했던 것을 마침내 완수하는 순간을 나타낸다. 데이터가 무대의 중심에 서는 것이다. 그동안 우리가 수집해 놓은 그 모든 디지털 비트들이 이제는 참신한 방식으로 활용되어 새로운 목적에 쓰이고 새로운 형태의 가치를 만들어 낼 수 있다.

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우리는 결코 완벽한 정보를 가질 수 없기에 우리가 내놓은 예측은 처으부터 잘못될 가능성을 내포한다. 하지만 이것은 예측이 틀렸다는 뜻이 아니며, 다만 언제나 불완전하다는 뜻이다. 이것 때문에 빅 데이터가 내놓는 통찰이 무효가 되지느 않으면 그저 빅 데이터의 제자리가 어디인지 알려주는 것 뿐이다. 궁극적인 답을 제시하지 않는 도구로서의 자리, 더 나은 방법과 더 나은 답이 나올 때까지 우리를 도와 주는 그냥 충분히 괜찮은 도구로서의 자리말이다. 그리고 이것은 우리가 빅데이터라는 툴을 사용할 때 충분한 겸손과 충분한 인간성을 함께 발휘해야 한다는 뜻이기도 하다.

 빅데이터는 데이터 자체보다 분석과 추론 능력이 더 중요하다는 사실이 내가 지금까지 기술로만 생각하던 빅데이터가 나에게 가지는 의미를 수정하게 만들었다. 

또한 데이터의 상관성을 가지고 인과관계를 예측해버리는 결정의 오류도 빅데이터 분석의 위험성 차원에서 불완전성을 언제가 가져야 한다는 시각을 가지게 하였다.