[ADsP] 1-2. 데이터의 가치와 미래 (2) 빅데이터 가치와 영향

1. 빅데이터의 가치

• 가치선정이 어려운 이유
  • 데이터 활용 방식 변경 : 재사용, 재조합(mashup), 다목적용 데이터 개발이 일반화되면서 특정 데이터를 언제, 어디서, 누가 활용할지 알 수 없음
  • 새로운 가치 창출 : 기존에 없던 가치를 창출하여 가치 측정이 어려움
  • 분석 기술 발전 : 현재 가치 없는 데이터도 거대한 가치를 만들어내는 재료가 될 가능성 있음

2. 빅데이터의 영향

• 빅데이터가 가치를 만들어내는 5가지 방식 (by 맥킨지)
  • 투명성 제고로 연구개발 및 관리 효율성 제고
  • 시뮬레이션으로 수요 포착 및 주요 변수 탐색으로 경쟁력 강화
  • 고객 세분화 및 맞춤 서비스 제공
  • 알고리즘 활용한 의사결정 보조 및 대체
  • 비즈니스 모델, 제품, 서비스 혁신
• 빅데이터 가치 창출 방식의 영향
  • 기업 : 소비자 행동 분석, 시장 변동 예측 → 비즈니스 모델 혁신, 신사업 발굴
  • 정부 : 기상, 인구이동, 각종 통계, 법제 데이터 수집 → 사회 변화 추정, 정보 추출
  • 개인 : 빅데이터 서비스 기업 출현 → 비용 지속적 하락 → 목적 따라 활용(정치인 및 대중가수 인지도 향상)
  • 전반적으로 생활이 스마트화

3. 비즈니스 모델

• 빅데이터 활용 사례
  • 구글 : 사용자 로그 데이터 활용 → 페이지랭크 알고리즘 향상 → 검색 결과 개선
  • 월마트 : 고객 구매 패턴 분석 → 상품 진열 활용
  • 정부 :
    실시간 교통정보 수집, 기후 정보, 각종 지질 활동, 소방 서비스 위한 모니터링 → 국가안전확보 활동 활용 정치
    선거 승리 위해 사회관계망 분석 통해 유세 지역 선정, 해당 지역 유권자에게 영향줄 수 있는 내용 선정
  • 개인 : 가수 팬들의 음악 청취기록 분석 → 실제 공연에서 부를 노래 순서 배치
• 빅데이터 활용 기본 테크닉
  • 연관규칙학습 : 어떤 변인들 간에 주목할 만한 상관관계 있는지 찾아내는 방법
  • 유형분석 : 특성에 따라 분류
  • 기계학습 : 훈련 데이터로부터 학습한 특성을 활용하여 예측
  • 회귀분석 : 독립변수 조작하여 종속변수 변화를 확인하며 두 변인 관계 파악
  • 감정분석 : 특정 주제에 대해 말하거나 글쓴 사람의 감정 분석
  • 소셜네트워크 분석 : 특정인과 다른 사람이 몇촌 관계인지 파악하여 영향력 있는 사람 파악
  • 유전자 분석 : 최적화가 필요한 문제 해결책을 자연선택, 돌연변이 같은 매커니즘 통해 점진적으로 진화시켜 나가는 방법

4. 위기 요인과 통제 방안

• 위기 요인
  • 사생활 침해 : 익명화 기술 발전 필요
  • 책임 원칙 훼손 : 분석 대상이 되는 사람들은 예측 알고리즘의 희생양이 되기도 함
  • 데이터 오용 : 잘못된 지표를 사용하거나 오류가 발생하는 경우
• 통제 방안
  • 동의에서 책임으로 : 개인정보 제공자 동의제를 사용자 책임제 방식으로 변경
  • 결과 기반 책임 원칙 고수 : 기존 책임 원칙 보강 및 강화
  • 알고리즘 접근 허용 : 알고리즘 부당함을 반증할 수 있는 방법 명시해 공개할 것

미국 연방거래위원회의 소비자 프라이버시 보호 3대 권고사항
- 기업은 상품 개발 단계에서부터 소비자 프라이버시 보호 방안 적용
- 기업은 소비자에게 공유 정보 선택 옵션 제공
- 소비자에게 수집된 정보내용 공개 및 접근권 부여

5. 미래의 빅데이터

• 데이터 : 모든 것의 데이터화
• 기술 : 진화하는 알고리즘, 인공지능
• 인력 : 데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트

데이터 사이언티스트
- 빅데이터 대한 이론적 지식과 숙련된 분석 기술을 바탕으로 통찰력, 전달력, 협업 능력 두루 갖춘 전문인력
- 빅데이터 다각적 분석 통해 인사이트 도출하여 조직 전략 방향제시에 활용할 줄 아는 기획자

알고리즈미스트
- 데이터 사이언티스트가 한 일로 인해 부당하게 피해가 발생하는 것을 막는 역할
- 알고리즘 코딩 해석 통해 부당한 피해를 입은 사람을 구제하는 전문인력

 

출처 : ADsP 데이터 분석 준전문가 (윤종식 저)