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호모 데우스: 미래의 역사
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새로운 기회와 수익을 만드는 빅데이터 사용법

돈이 보이는 빅데이터

저자 이종석
브랜드 김영사
발행일 2018.06.26
정가 14,000원
ISBN 978-89-349-8185-5 03320
판형 147X215 mm
면수 248 쪽
도서상태 판매중
종이책
전자책
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지칠 줄 모르고 쌓이기만 하는 빅데이터 어디에 어떻게 써야 할까?

이론과 현장 경험을 겸비한 빅데이터 활용 전문가 이종석 박사가 완성한 빅데이터로 돈 버는 법

 

빅데이터, 딥러닝, 인공지능을 활용하여 어떻게 수익을 창출할 수 있을까? 빅데이터로 어떻게 성과를 낼 수 있을까? 알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해온 전문가 이종석 박사가 20여 년간 세계 여러 기업을 거치며 얻은 현장 경험과 연구를 한 권으로 정리한 빅데이터 활용 가이드. 빅데이터를 실제 업무에 어떻게 활용할지 갈피를 못 잡는 기업 최고경영자, 현장 실무자, 개념을 알고 싶은 초급자 모두가 빅데이터를 활용해 수익을 창출할 해법을 제시한다. 애매모호한 빅데이터 개념 정의부터 아이디어를 현실로 바꿔줄 빅데이터 활용법까지 제4차 산업혁명 시대 필수 지식 빅데이터가 한 손에 잡힌다!

 

책 속에서

과거 중소기업들은 아무리 독창적인 아이디어가 있어도 아이디어를 실현하는 데 필요한 머신러닝, 인공지능 알고리즘을 자체적으로 개발하지 못해 창의적이고 새로운 비즈니스를 포기해야 했다. 하지만 빅데이터를 어떻게 활용할지 갈피를 잡고, 비즈니스에 필요한 머신러닝, 인공지능 등 빅데이터 관련 고급 분석 알고리즘이 오픈소스에 포함되어 있는지 관심을 갖고 살펴본다면 얼마든지 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있다.

_<Part 1 처음부터 다시 알아야 할 빅데이터> 중에서

 

한 사람이 수많은 알고리즘을 다 개발할 수 있을 정도로 모든 머신러닝 알고리즘에 전문 지식을 갖는 것은 불가능하다. 또 이런 머신러닝 알고리즘들은 오픈소스 소프트웨어로 공개될 가능성도 높다. 따라서 직접 개발할 수 있을 정도로 알고리즘에 대한 전문 지식을 쌓기보다 머신러닝 알고리즘의 장단점을 확실히 알아야 한다.

_<Part 2 분석을 통해 가치가 발생하는 빅데이터> 중에서

 

세계 각국이 딥러닝을 활용해서 바둑 인공지능 알고리즘을 만들고는 있지만 실력은 천차만별이다. 구글 딥마인드가 알파고의 소스 알고리즘을 공개하지 않는 이유는 인간을 잘 흉내 내는 알파고 같은 인공지능을 만들어내는 것이 쉽지 않기 때문이다. 빠르고 정확한 인공지능 알고리즘을 만들기 위해 알파고가 서로 다른 알파고를 상대로 많은 기보를 만들어내듯, 비즈니스에 사용할 알고리즘도 학습에 필요한 비즈니스 빅데이터를 만들 줄 알아야 한다.

_<Part 3 재주 넘는 빅데이터, 돈 버는 인공지능과 머신러닝> 중에서

 

4차 산업혁명 시대의 기술과 결합된 빅데이터는 완전히 새로운 비즈니스를 만드는 것은 물론 기존 비즈니스의 경쟁 구도조차 변화시킬 것이다. 3차 산업혁명 시대처럼 한 기업이 선도적으로 기술을 도입해서 성공하면 이를 개발한 기업들로부터 빠르게 기술을 공급받아 다른 기업들도 바로 사용할 수 있는 시대는 더 이상 지속되지 않을 것이다.

_<Part 4 빅데이터로 돈 버는 기업> 중에서

 

타깃 마케팅이 망원경으로 고객을 본다면 빅데이터 마케팅은 현미경으로 고객을 본다. 빅데이터 마케팅을 하면 고객들이 보이는 소비 특성에 따라 고객 집단의 크기가 정해질 것이다. 세분화된 고객 집단에 속한 고객들은 공통된 소비 패턴을 갖고 있기 때문에 당연히 마케팅 반응률도 높을 것이다.

_<Part 5 빅데이터로 돈 벌기> 중에서

 

구글은 알파고를 만들기 위해 3년이라는 시간과 약 5천억 원에 가까운 비용을 투자했다. 아마존은 아마존고를 일반 고객에게 오픈하기 위해 데이터 수집과 학습에만 1년이라는 시간을 투자했다. 두 기업 모두 시행착오를 겪었다. 연속적인 빅데이터 분석 과정에서 작은 실패들을 거듭했다. 이를 겪으면서 오류를 발생시키는 원인을 제거했다. 실패를 빨리, 많이 할수록 최종적으로는 실패하지 않는다.

_<Part 6 돈이 보이는 빅데이터 가이드라인> 중에서

 

11. 저자 소개

이종석

알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해왔다. 포스코ICT, SK C&C 컨설팅, 삼성SDS 정보전략실을 거쳐, 2014년 국내 카드사 최초로 설립된 신한카드 빅데이터 센터장을 역임했다.

고려대학교 기계공학과와 동 대학원을 졸업하고 미국 렌셀러폴리테크닉대학교(Rensselaer Polytechnic Institute)에서 데이터마이닝으로 박사학위를 받았다. 딥러닝의 전신으로 알려진 인공신경망 알고리즘과 퍼지로직을 결합하여 새로운 머신러닝 알고리즘을 개발했고, 블랙박스로 알려진 인공신경망에서 인간이 이해할 수 있는 규칙을 추출하는 알고리즘도 세계 최초로 개발했다. 또한 미 해군 핵잠수함과 GE 항공기 엔진의 고장 사전 예측 알고리즘을 개발함으로써 기업의 비용 절감은 물론 새로운 비즈니스 창출의 가능성을 전 세계에 증명했다.

비즈니스에 빅데이터를 적용한 경험을 바탕으로 국무조정실 규제개혁위원회, 행정안전부 과학기술정보통신부, 통계청 합동으로 구성한 민관합동 빅데이터 조직의 민간위원으로 활동했다. 2016년 행정자치부 장관상, 2회 금융의 날 금융위원장 표창을 수상했다.

  • 이종석 (저자)

알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해왔다. 포스코ICT, SK C&C 컨설팅, 삼성SDS 정보전략실을 거쳐, 2014년 국내 카드사 최초로 설립된 신한카드 빅데이터 센터장을 역임했다.

고려대학교 기계공학과와 동 대학원을 졸업하고 미국 렌셀러폴리테크닉대학교(Rensselaer Polytechnic Institute)에서 데이터마이닝으로 박사학위를 받았다. 딥러닝의 전신으로 알려진 인공신경망 알고리즘과 퍼지로직을 결합하여 새로운 머신러닝 알고리즘을 개발했고, 블랙박스로 알려진 인공신경망에서 인간이 이해할 수 있는 규칙을 추출하는 알고리즘도 세계 최초로 개발했다. 또한 미 해군 핵잠수함과 GE 항공기 엔진의 고장 사전 예측 알고리즘을 개발함으로써 기업의 비용 절감은 물론 새로운 비즈니스 창출의 가능성을 전 세계에 증명했다.

비즈니스에 빅데이터를 적용한 경험을 바탕으로 국무조정실 규제개혁위원회, 행정안전부 과학기술정보통신부, 통계청 합동으로 구성한 민관합동 빅데이터 조직의 민간위원으로 활동했다. 2016년 행정자치부 장관상, 2회 금융의 날 금융위원장 표창을 수상했다.

차례

프롤로그

 

Part 1 처음부터 다시 알아야 할 빅데이터

1. 빅데이터를 활용할지 모르는 기업들

2. 3Vs라는 모호한 정의

3. 차원의 저주에 갇힌 빅데이터

4. 차원의 저주를 해결할 기술의 발전

 

Part 2 분석을 통해 가치가 발생하는 빅데이터

1. 고도의 기술이 필요한 빅데이터

2. 차원 축소 기법을 통한 데이터 시각화

3. 빅데이터 정제 기술 머신러닝 알고리즘

4. 빅데이터 분석의 세 단계

5. 빅데이터 분석의 네 가지 목적

 

Part 3 재주 넘는 빅데이터, 돈 버는 인공지능과 머신러닝

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 역사

2. 동상이몽의 국가별 경쟁 동향

3. 전 세계가 바둑 인공지능을 개발하는 이유

4. 글로벌 선두 기업의 다양한 비전

 

Part 4 빅데이터로 돈 버는 기업

1. 비즈니스에는 없는 빅데이터

2. 비즈니스 잡는 알파고

3. 아마존의 빅데이터 수집

4. 비즈니스 경쟁 구도를 뒤흔드는 아마존고

5. 구글과 아마존이 발견한 빅데이터의 미래

 

Part 5 빅데이터로 돈 벌기

1. 매출 올리는 빅데이터 마케팅

2. 사전 문제 예측으로 생산비용 올리기

3. 핵잠수함의 전투력을 올린 미 해군

4. 비행기 엔진으로 새로운 비즈니스를 만든 GE

 

Part 6 돈이 보이는 빅데이터 가이드라인

1. 시행착오로 완성되는 빅데이터

2. 머신러닝 학습의 필요성

3. 인공지능을 가르칠 훌륭한 선생님

4. 한국어 인공지능 개발의 시급함

5. 한국어 인공지능 도입 시 주의사항

6. 빅데이터를 포함한 사업 전략 수립

7. 빅데이터 분석 체크리스트

8. 빅데이터 플랫폼 구축 로드맵

출판사 리뷰

“빅데이터를 알면 알수록 돈이 된다!

 

지칠 줄 모르고 쌓이기만 하는 빅데이터 어디에 어떻게 써야 할까?

이론과 현장 경험을 겸비한 빅데이터 활용 전문가 이종석 박사가 완성한

빅데이터로 돈 버는 법

 

마트에 들어온 고객이 물건을 집어 카트에 넣는다. 살까 말까 고민하던 물건을 다시 진열대에 내려놓는다. 물건을 다 고른 고객은 그대로 매장 밖을 나간다. 글로벌 기업 아마존이 만든 세계 최초 무인점포 아마존고에는 계산대도, 계산을 해주는 사람도 없다. 매장에 있는 이미지 센서들이 구매 목록을 작성하고 결제까지 끝내기 때문이다.

이러한 시스템의 기저에는 빅데이터가 있다. 아마존은 자동 계산을 위해 이미지 데이터를 수집하고 학습하는 데에만 1년을 들였다. 빅데이터로 끊임없이 알고리즘을 학습시킨 결과, 무인점포라는 새로운 비즈니스를 개척한 것이다. 이처럼《돈이 보이는 빅데이터》는 빅데이터를 어디에 어떻게 써야 할지 모르는 기업과 개인들에게 데이터를 업무 현장에 활용할 수 있는 방법을 제시하는 가이드북이다.

저자 이종석 박사는 알고리즘 개발자이자 빅데이터 비즈니스 컨설턴트로 기업 현장에서 빅데이터를 활용해 수익을 창출해온 전문가다. 미국 유학 당시 미 해군과 글로벌 기업 GE에서 빅데이터를 활용한 고장 사전 예측 알고리즘을 개발함으로써 비용 절감과 새로운 비즈니스 창출의 가능성을 증명하기도 했다. 저자는 20여 년간 세계 여러 기업을 거치며 얻은 현장 경험과 연구를 압축해 한 권에 담았다.

기업은 실제 업무에 빅데이터를 적용해 수익을 창출하고 싶어 한다. 빅데이터 관련 업무를 희망하는 직장인들이나 학생들도 빅데이터로 성과를 내고자 한다. 수많은 알고리즘과 개발 언어를 배웠다 해도 실제 업무에 빅데이터를 적용하는 방법을 모른다면 지식은 무용지물이 된다. 비즈니스 현장에 빅데이터를 접목해왔던 저자는 애매모호한 빅데이터 개념 정의부터 아이디어를 현실로 바꿔줄 빅데이터 활용법까지 보여주며 기업 최고경영자뿐만 아니라 초급자도 빅데이터를 활용해 수익을 창출할 해법을 제시한다.

 

 

빅데이터가 5년 안에 전 세계 비즈니스를 지배한다!

비즈니스의 판도를 뒤흔들 빅데이터가 한 손에 잡히는 지침서

 

저자는 빅데이터가 앞으로 5년 안에 전 세계 비즈니스를 지배할 것이라고 말한다. 이 책은 새로운 비즈니스와 일자리의 핵심이 될 빅데이터, 알고리즘, 인공지능을 보는 관점과 다루는 방법에 대해 알기 쉽게 설명한다. 빅데이터의 개념을 한국 상황에 맞게 다시 정리하고, 빅데이터로 수익을 창출하는 글로벌 기업들을 통해 빅데이터 마케팅 및 사업 전략 수립 등 현실에 적용 가능한 빅데이터 활용법을 소개했다.

인공지능과 알고리즘 등 빅데이터 관련 기술은 기업 규모나 전공 여부와 상관없이 사용할 수 있다. 저자는 글로벌 기업들이 공개한 알고리즘을 활용할 능력과 끈기만 있다면, 작은 기업도 대기업과 같은 비즈니스를 만들어낼 수 있다고 말한다. 일반인들도 공개된 머신러닝 알고리즘과 데이터를 활용해 새로운 비즈니스를 만들어 돈을 벌 수 있다. 이미 해외 여러 글로벌 기업과 스타트업들은 빅데이터를 활용해 많은 수익을 내고 있다.

저자는 이 책을 통해 빅데이터를 활용할 수 있는 다양한 아이디어를 제시하며 글로벌 기업들의 실례를 통해 빅데이터가 가진 가치와 무한한 가능성을 흥미진진하게 풀어냈다. 빅데이터 시장이 급속하게 성장하는 지금, 빅데이터 활용서는 기업, 개발자, 대학생까지 모든 사람에게 유용하게 쓰일 수 있다.

 

 

새로운 기회와 수익을 만드는 빅데이터 비즈니스 전략!

 

1. 빅데이터를 알면 돈이 보인다: 700억 원을 절감한 GE

항공기 엔진은 한 대에 20~30억 원이지만, 엔진 고장은 바로 대형사고로 이어지기 때문에 고장 여부와 관계없이 최소 수명을 기준으로 교체된다. GE의 고객사인 항공사들은 엔진 유지 보수 비용으로 많은 돈을 지출할 수밖에 없다. GE는 고객사들의 비용 절감을 위해 고장 유형별 데이터를 수집하고 분석해 고장 사전 예측 알고리즘을 개발했다. 미 해군도 핵잠수함에 쓰이는 고가의 부품을 최대 수명까지 활용하기 위해 엄청난 양의 고장 데이터를 수집하고 분석해 고장 사전 예측 알고리즘을 개발했다. 그 결과, GE 700억 원이라는 비용을 절감했고, 미 해군도 부품을 최대 수명까지 활용해 군사력을 높였다. 빅데이터를 실제 업무에 활용하면 업무 목적을 달성하면서도 비용까지 아낄 수 있다.

 

2. 빅데이터를 알면 기회가 보인다: 이세돌을 이긴 빅데이터

인공지능은 각 목적에 맞게 수집된 빅데이터를 학습하며 정확도를 높인다. 이세돌을 이긴 알파고도 기보 데이터 약 3천만 개를 학습했다. 구글은 알파고에 무려 3년간 5천억 원에 가까운 비용을 투자했다. 구글뿐 아니라 세계 각국에서 바둑 인공지능 개발에 많은 시간과 돈을 쓰는 건 실제 업무에 적용할 수 있는 알고리즘의 뼈대를 만들 수 있기 때문이다. 구글은 알파고 은퇴를 선언하며 보다 실용적인 분야에서 활용할 수 있는 인공지능을 개발하겠다고 밝혔다. 아마존은 빅데이터로 무인자동차를 개발하다 아마존고를 구상하게 됐다. 빅데이터를 활용하면 사업 다각화가 가능해지고, 상상만 했던 비즈니스를 실현할 수 있다.

 

3. 빅데이터를 알면 고객의 니즈가 보인다: 통념을 깨는 빅데이터

예상치 못한 재해가 발생하면 사람들은 가장 먼저 뭘 살까? 라면이 가장 먼저 떠오를 것이다. 하지만 소셜데이터 분석 결과 경주 지진 발생 당시 SNS에 가장 많이 언급된 단어는 빵과 과자였다. 끓인 물이 있어야 먹을 수 있는 라면과 달리 빵과 과자의 경우 특별한 조건 없이 섭취가 가능하고, 오래 보관할 수 있기 때문이다. 해외 직구가 가장 많은 사이트도 아마존이라고 생각하지만, 카드 결제 데이터를 분석하면 건강식품을 파는 아이허브가 1위로 나온다. 중국 알리바바에서 물건을 사는 사람은 없을 것 같지만, 알리바바에서의 카드 결제율은 급증하고 있다. 빅데이터는 통념을 깨는 결과를 보여주며 인간이 놓친 고객의 실제 니즈를 명확히 보여준다. 빅데이터를 알면 새로운 시장이 보일 것이다.

 

13. 추천사

빅데이터의 이론과 실전을 모두 갖춘 저자는 빅데이터로 수익을 올릴 수 있다고 말한다. 4차 산업혁명 시대에서 개인은 직감에 의한 판단이 아니라 미래를 예측하는 인간이 되어야 한다. 이 책은 빅데이터와 함께 살아야 할 평범한 사람들에게 빅데이터의 지식을 눈높이에 맞춰 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다. _위성호, 신한은행장

 

빅데이터를 어떻게 활용할지 고민하는 기업가와 창업자, 연구자와 정책 담당자들에게 현장에서 쌓은 살아 있는 지식으로 현실적인 질문에 답을 제시한다. 빅데이터 시장에 있지만 갈피를 못 잡는 사람들, 그 시장에 진입해야 하는 사람 모두에게 나침반이 되어줄 필독서이다. _손상호, 금융연구원장

 

4차 산업혁명 시대는 전통적인 지식이나 통계, 경험이나 직관보다는 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 준비된 사람에게 많은 기회가 제공될 것이다. 이 책은 우리에게 새로운 변화와 흐름을 이해하고 대응할 통찰력을 제공한다. _이영덕, 한국데이터진흥원장

 

빅데이터는 생산 영역뿐만 아니라 교육, 소비, 레저 등 일상생활에도 직간접적으로 관여한다. 의료 기계나 비행기 엔진 같은 전문 분야부터 인공지능 스피커, 포털 사이트 추천 기사까지 모두 빅데이터를 활용한 결과물이다. 빅데이터가 바꿔나갈 세계를 실감나게 보여줄 단 한 권의 책!

_서병조, 정보화진흥원장