ADSP 요약정리 - 3장 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 - 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

제 3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

 1. 빅데이터의 시대 

  - 2011년 기준 디지털 정보량 1.8 제타바이트 

  - 선거 예측, 비용절감, 시간절약, 매출증대, 고객서비스 향상, 신규 비즈니스창출, 내부 의사 결정 지원 등 상당한 가치 발휘 

 

 2. 빅데이터 회의론을 넘어 : 가치 + 패러다임의 변화 

  - 내외부 환경의 급변할 때일수록 변화의 물결을 잘 읽어야 하며 예측하지 못했던 전환이나 위기에 빨리 적응할 수 있는 능력 필요

  -가치 패러다임 : 경제와 산업근처에는 다양한 가치 원천이 존재하며, 무작위로 작용하는 것이 아니라 특정기간 지배적으로 작용함. 이러한 원천은 일정기간 패러다임적인 존재로 강력한 힘을 행사하다가 효력이 다하면 다음의 가치 패러다임에게 지배적인 지위를 넘겨줌 

  - 가치 패러다임의 변화 

 

구분	설명
디지털화  (Digitalization)	아날로그의 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화하는가가 이 시대의 가치를 창출해 내는 원천  ex) 도스운영프로그램, 워드/파워포인트와 같은 오피스프로그램 등
연결 (Connection)	디지털화된 정보와 대상들이 서로 연결되어, 이 연결이 얼마나 효과적이고 효율적으로 제공해 주느냐가 이 시대의 성패를 가름  ex) 구글의 검색 알고리즘, 네이버의 콘텐츠
에이전시  (Agency)	사물인터넷(IoT)의 성숙과 함께 연결이 증가하고 복잡해짐, 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 만하게 관리하는가가 이슈 . 데이터사이언스의 역량에 따라 좌우

 

 3. 데이터 사이언스의 한계와 인문학

   -데이터 사이언스의 한계 

   * 정략적 분석이라도 모든분석은 가정에 근거하며, 가정이 변하지 않는 동안에도 실제 외부 요인은계속해서 변화함 

   * 데이터 분석은 완벽하지 않으나, 정보가 뒷받침되지않는 직관보다 낫다. 

  - 데이터 사이언티스트의 역할

   * 훌륭한 데이터 사이언티스트는 인문학자들처럼 모델의능력에 대해 항상 의구심을 가지고, 가정들과 현실의불일치에 대해 끊임없이 고찰하고, 분석 모델이 예측할 수 없는 위험을 살피기 위해 현실 세계를 주시

   * 빅데이터와 데이터 사이언스가 빅데이터에 묻혀 있는 잠재력을 풀어내고, 새로운 기회를 찾고, 누구도 보지 못한 창조의 밑그림을 그리는 힘 발휘