빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명 : 개인과 기업은 어떻게 대응할 것인가?

김진호 지음

북카라반 2017년 12월 09일 출간 종이책 : 2016년 12월 27일 출간

작품소개

책소개

제4차 산업혁명 시대! 경영은 무엇을 어떻게 해야 하는가?

제4차 산업혁명은 이전의 세 차례의 산업혁명 보다 기업 경영의 패러다임을 완전하게 바꿀 것이다. 빅데이터 분석은 다양한 데이터 혹은 그 결합을 기본적인 도구가 된 클라우드 컴퓨팅을 활용해서 적절한 인공지능 알고리즘으로 자동적으로 분석해 인사이트를 추출한다. 이렇게 추출된 인사이트는 더 나은 의사결정을 통해 비용 감소, 매출 증대, 새로운 제품·서비스 개발이라는 가치를 창출한다. 이러한 빅데이터 분석의 체계는 요즘 유행어가 된 ‘제4차 산업혁명’과 동전의 양면과 같은 동일한 개념이다. 특히 제4차 산업혁명은 다양한 산업에서 문제 해결을 위해 빅데이터 분석을 포괄적·적극적으로 활용하고 있다.

이 책 『빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명』은 빅데이터 시대와 제4차 산업혁명의 시대에 기업과 개인이 어떻게 대응할 것인지에 대한 전략을 담았다. 기업을 경영하는 CEO들에게는 빅데이터 분석적 경영의 중요성과 효과를 절감하는 계기가 되고, 개인에게는 분석 능력을 키우겠다는 깨달음과 자극을 줄 것이다. 따라서 기업들은 변화된 기술과 환경을 새로운 혁신의 기회로 삼고, 기업의 경영진은 데이터 분석적으로 경영을 한다는 마인드로 무장해야 한다. 데이터를 체계적으로 수집해 통계 모델 혹은 계량 모델로 분석해서 어떤 일이 왜 벌어지고 있는지에 대한 통찰력을 끄집어낸 뒤, 이를 경영전략 수립과 의사결정에 적극적으로 활용해야 할 것이다.

목차

책머리에 : 제4차 산업혁명 시대, 개인과 기업은 어떻게 대응할 것인가? ㆍ 5

CHAPTER 1 나는 왜 알파고의 완승을 예견했는가?
이세돌 9단이 패배할 수밖에 없는 이유 ㆍ 19 ｜ 왜 바둑은 인공지능의 위대한 도전인가? ㆍ 21 ｜ 알파고의 구조 ㆍ 23 ｜ 알파고와 판후이의 대결 ㆍ 26 ｜ 알파고를 업그레이드하다 ㆍ 31 ｜ 알파고를 만든 천재 과학자들 ㆍ 33 ｜ 알파고와 이세돌의 대결은 불공정했는가? ㆍ 37 ｜ 인공지능의 미래 ㆍ 40

CHAPTER 2 숫자가 정보다
확률적 선택의 문제 ㆍ 47 ｜ 선험적 확률: 카지노에서 돈을 따는 방법 ㆍ 49 ｜ 경험적 확률: 벤포드 법칙으로 탈세를 막다 ㆍ 55 ｜ 주관적 확률: 로버트 루커스의 ‘합리적 기대 이론’ ㆍ 58

CHAPTER 3 숫자로 가득한 세상
확률의 함정 ㆍ 65 ｜ 도박사의 오류: 독립적인 사건과 종속적인 사건 ㆍ 68 ｜ 유용성의 오류: ‘머피의 법칙’과 ‘머피의 오류’ ㆍ 73 ｜ 우연의 일치는 있다 ㆍ 77

CHAPTER 4 숫자의 편견
문맹보다 무서운 ‘수맹’ ㆍ 85 ｜ 빅데이터 분석 전략 ㆍ 89 ｜ 정규직이 된 설렁탕집 아르바이트생 ㆍ 91 ｜ 중고차 매매단지 시설 개선안 ㆍ 93 ｜ 이혼을 점치는 수학자 ㆍ 96

CHAPTER 5 숫자를 어떻게 사용할 것인가?
숫자에 길들여진 세상 ㆍ 103 ｜ 매카시즘과 어림수 ㆍ 105 ｜ 악마의 숫자 ㆍ 110 ｜ 시위대의 숫자가 왜 다를까? ㆍ 114 ｜ 숫자에 대한 무지 ㆍ 117 ｜ 숫자의 권력 ㆍ 120

CHAPTER 6 ‘그래프의 함정’에 빠지지 마라
빅데이터를 시각화하라 ㆍ 127 ｜ 숫자를 어떻게 그래프로 그릴까? ㆍ 131 ｜ 그래프는 사실을 어떻게 왜곡하는가? ㆍ 136 ｜ 그림도표의 왜곡과 과장 ㆍ 146 ｜ 그래프는 진실을 말해야 한다 ㆍ 152

CHAPTER 7 ‘퍼센트의 함정’에 빠지지 마라
퍼센트란 무엇인가? ㆍ 157 ｜ ‘대할인 판매’의 비밀 ㆍ 159 ｜ 스탈린은 왜 목표 달성률을 거짓말했는가? ㆍ 161 ｜ 퍼센트의 마술 ㆍ 165 ｜ “67퍼센트를 조심하라” ㆍ 168 ｜ 퍼센트의 소수점 ㆍ 171 ｜ 퍼센트와 퍼센트포인트 ㆍ 173

CHAPTER 8 ‘평균의 함정’에 빠지지 마라
평균이란 무엇인가? ㆍ 181 ｜ 산술평균, 중앙값, 최빈수 ㆍ 183 ｜ 평균 연봉의 비밀 ㆍ 187 ｜ 산술평균의 비밀 ㆍ 190 ｜ 평균을 어떻게 볼 것인가? ㆍ 192 ｜ 평균적인 사람은 없다 ㆍ 195

CHAPTER 9 ‘비교의 함정’에 빠지지 마라
비교의 심리학 ㆍ 201 ｜ 비교를 어떻게 할 것인가? ㆍ 204 ｜ 비교 대상의 크기가 같아야 한다 ㆍ 208 ｜ 이혼을 하면 빨리 죽는가? ㆍ 210 ｜ 권장소비자가격의 함정 ㆍ 213 ｜ 빅데이터 시대의 데이터 분석 능력 ㆍ 216

CHAPTER 10 원인과 결과를 어떻게 해석할까?
담뱃값이 오르면 흡연율이 낮아질까? ㆍ 221 ｜ 인중이 길면 오래 살까? ㆍ 224 ｜ 치마 길이가 짧으면 경기가 좋아질까? ㆍ 226 ｜ 대학을 졸업하면 소득이 높을까? ㆍ 230 ｜ 원인은 다른 곳에 있다 ㆍ 233

CHAPTER 11 통계를 어떻게 해석할 것인가?
여론조사로 여론을 알 수 없다? ㆍ 241 ｜ 최악의 선거 여론조사 ㆍ 245 ｜ 질문이 여론조사를 왜곡한다 ㆍ 249 ｜ 여론조사를 어떻게 해석할 것인가? ㆍ 253

CHAPTER 12 통찰은 어떻게 탄생하는가?
창의성은 분석에서 싹튼다 ㆍ 261 ｜ 케플러의 법칙은 어떻게 탄생했는가? ㆍ 266 ｜ 직관의 탄생 ㆍ 272 ｜ 분석 역량을 어떻게 키울 것인가? ㆍ 274 ｜ 분석 역량을 어떻게 습관화할 것인가? ㆍ 277

CHAPTER 13 우리는 빅데이터를 어떻게 활용했는가?
연애에서 결혼까지 문자메시지가 어떻게 변화하는가? ㆍ 283 ｜ 윌 스미스의 할리우드 성공 방정식 ㆍ 286 ｜ 수학의 힘으로 패턴을 발견한 멘델 ㆍ 289 ｜ 최초로 의무기록표를 만든 나이팅게일 ㆍ 293

CHAPTER 14 기업은 빅데이터를 어떻게 활용했는가?
하림의 닭 무게 측정과 예측 ㆍ 299 ｜ 유유제약의 리포지셔닝 전략 ㆍ 303 ｜ 넷플릭스의 영화 추천 엔진, 시네매치 ㆍ 307 ｜ 스펙 버린 구글의 채용 혁명 ㆍ 311 ｜ 카지노업계에서 대박을 터뜨리다 ㆍ 314

주 ㆍ 319

출판사 서평

쉬지도 않고, 자지도 않고, 지치지도 않고 학습할 수 있는 장점이 있다. 두 번째는 알파고를 그야말로 세계 최고수로 만들기 위해 아시아 최정상 프로의 기보도 입력해서 학습했을 것이다. 모든 기계학습 알고리즘이 그러하듯이 알파고의 능력은 학습에 사용한 데이터의 양뿐만 아니라 질에도 좌우된다. 세 번째는 스파링이다. 이세돌과 대결에 앞서서 최종적으로 이세돌과 동등한 수준의 중국 기사들과 실전연습 대결을 가졌음이 틀림없다. 구글 딥마인드가 이세돌과의 대결에서 ‘자신 있다’고 당당해했던 확신은 바로 이 스파링에서도 압승했음을 입증한다. 알파고는 이 모든 준비를 끝내고 확신에 차서 이세돌에게 도전장을 내민 것이다.
구글 딥마인드는 알파고를 개발한 지 1년 반 만인 2015년 10월 판후이 2단과의 대결에서 압승한 이후 6개월 만에 이세돌 9단과의 대결에서 승리함으로써 위대한 도전을 마무리했다. 알파고 개발에는 지난 10여 년에 걸쳐 이 위대한 도전을 성공시키려는 많은 천재 과학자의 노력이 최상의 조건에서 합쳐졌기 때문이라고 할 수 있다. 그런데 이 성공의 배후에는 구글의 에릭 슈밋 회장이 있었다. 그는 “앞으로 인공지능에서 무슨 혁신이 벌어진다면 그것은 모두 ‘구글이 이룰 것’”이라고 공언하기까지 했다. 바둑에 대한 위대한 도전도 에릭 슈밋 회장의 이런 성취욕에서 시작된 것이다.

숫자를 경영하라

영국의 문명비평가인 허버트 웰스는 “언젠가는 숫자를 올바로 이해하는 능력이 쓰기나 읽기처럼 유능한 시민이 되는 데 꼭 필요할 것”이라고 예언했다. 현대는 숫자정보사회 혹은 숫자화사회라고 표현해도 과언이 아니다. 그중에서 확률은 작지 않은 비중을 차지한다. 일기예보, 특정 질병에 걸릴 확률, 각종 사고(번개, 자동차 사고, 다리 붕괴 등)를 당할 확률 등은 우리가 매일 대하는 정보들이다. 그런데도 확률이 낯설게 느껴지는 것은 확률이 사람들의 직관과 크게 다른 경우가 많기 때문일 것이다. 확률에 대한 사람들의 이해는 매우 낮은 편이어서 확률을 자연스럽게 받아들이지 못하고 완벽하게 이해하지 못하면, 확률과 관련해 잘못된 판단을 내릴 수 있다.
개인이나 기업이 성공하기 위해서는 레드오션이 아닌 블루오션을 찾아야 한다. 겉으로 말만 번지르르할 뿐 실제 내공은 부족한 사람들이 많은 오늘날, 숫자와 통계와 이를 토대로 한 분석 능력이야말로 자기계발의

작가정보

저자(글) 김진호

저자 : 김진호
저자 김진호는 서울대학교 경영대학을 졸업하고 미국 펜실베이니아대학(Wharton School)에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다(통계학 부전공). 기업과 사회의 다양한 문제를 계량 분석적으로 접근하는 연구를 주로 했으며, 개인의 분석 능력을 키워주는 교육 프로그램을 개발해 여러 기업에서 활용하게 했다. KBS 선거예측 조사 자문위원을 역임했으며, KBS TV 특강과 삼성경제연구소(SERI)에서 통계 관련 강의를 했다. 현재 서울과학종합대학원(aSSIST) 빅데이터 MBA 주임교수 겸 빅데이터 연구 센터장이며, aSSIST 부설로 한국빅데이터교육원(www.bigdatacampus.co.kr)을 설립했다. 2016년 3월 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 많은 바둑 혹은 인공지능 전문가와 달리 알파고가 완승할 것이라고 예측해 주목을 끌었다. 또 실제 대국을 인터넷 방송을 통해 정확하게 중계하면서 화제의 중심에 섰다. 저서로는 『우리가 정말 알아야 할 통계 상식 백 가지』·『괴짜 통계학』·『말로만 말고 숫자를 대봐』 등이 있으며, 『빅데이터@워크』를 우리말로 옮겼다.