유럽입자물리학연구소(CERN)에서 ‘신의 입자’를 추적하던 과학자가 구글의 AI 리더가 되어 명쾌한 해답을 던진다. 저자는 AI 시대 기업의 생존은 단순히 데이터를 끌어모으는 것이 아니라, 이를 분석해 낼 탄탄한 ‘시스템’과 ‘과학적 사고방식’에 달려 있다고 단언한다. 시리즈의 포문을 여는 이 책 1편은 클라우드 컴퓨팅부터 기계 학습 인프라까지, 데이터 중심 조직으로 거듭나기 위해 반드시 갖춰야 할 기술적 뼈대를 치밀하게 해부한다. 쏟아지는 데이터의 홍수 속에서 갈 길을 잃고 헤매는 기업 전략가와 엔지니어들에게, 이 책은 혁신을 향한 가장 강력하고 완벽한 설계도가 되어줄 것이다.

책 속에서

빅데이터 자체가 비즈니스의 목적이나 비즈니스 모델이 될 수는 없다. 빅데이터를 다루는 것은 데이터 기반 비즈니스의 한 단면에 불과하다. 빅데이터를 수집하고 비즈니스에 맞는 정보로 가공하는 과정에서, 빅데이터를 비즈니스 운영 조건에 맞게끔 신속하고 빠르게 처리하는 시스템을 갖추는 과정에서 비즈니스의 경쟁력으로 자리잡게 된다.
- p. 51

우리가 관찰하고 측정하는 대상에 대해 잘 알고 있다면 관찰, 측정을 위한 데이터 수집 과정을 이해하고 데이터 분석을 보다 정확하게 할 수 있다. 만약 관찰하고 측정하는 대상이 미지의 것이고 모르는 것이라면, 우리가 가진 지식을 이용해서 가설을 세우고 지식의 지평선을 넓혀 가는 과학적 탐구의 과정을 거쳐야 한다. 데이터가 어떻게 수집되었고, 데이터가 뭘 말하고 데이터가 보여 주는 대상의 한계가 어디까지인지 이해하지 못한 상태에서 수행하는 데이터 분석은 아무 의미도 없다.
- p. 82

데이터 분석과 해석을 위해 인공지능 기술을 사용할 때는 반드시 인공지능이 어떻게 데이터로부터 결과를 냈는지 그 과정을 사람이 해석할 수 있어야 한다. 만약 인공지능의 추론 과정을 사람이 해석할 수 없다면 인공지능을 통해 얻은 결론과 통찰은 인공지능에게만 의미 있는 지식이 되고 정작 인공지능을 사용해 데이터 분석을 한 과학자에게는 아무런 의미 없는 지식이 되고 만다.
- p. 140

빅데이터 인프라의 자원 이종성 문제와 확장성 문제를 각 조직과 기업마다 어떻게 극복하느냐 하는 것이 중요한 경쟁력이 되는가 하는 것은, 현재 성공적인 빅데이터 비즈니스를 꾸려가는 주요 기업들이 이런 기술들을 차별화된 기술로서 선보이는 것으로 살펴볼 수 있다.
- p. 194

빅데이터 시스템의 궁극적인 목적은 빅데이터 비즈니스를 지원하여 비즈니스의 가치를 높이고 기업의 수익을 높이는 것이다. 빅데이터 시스템이 빅데이터 비즈니스를 효과적으로 지원한다는 것은 빅데이터를 다룸으로써 인해 생기는 다양한 문제들을 해결하여 빅데이터 비즈니스가 원활하게 수행되도록 지원하는 것이다.
- p. 263

빅데이터의 큐레이션이란 빅데이터 중에서 현재 사용하고자 하는 목적과 용도에 맞게 빅데이터의 일부를 추려내고 재배치하여 빅데이터가 가진 특정한 측면과 특성이 잘 드러나도록 빅데이터를 선별하고 표현을 바꾸는 것을 말한다.
- p. 330

기존의 시스템 통합(System Integration: SI) 기업이나 IT 서비스 기업들도 고객에게 신속하게 빅데이터 비즈니스 시스템을 구축, 납품하는 솔루션으로서 워크플로우 기술을 활용해 보자. 빅데이터 비즈니스를 위한 협업 체계가 체계적으로 조직되고 데이터가 비즈니스 가치로 이어지는 것을 좀 더 쉽게 확인할 수 있으며, 빅데이터를 활용하는 것에 더 자신감을 가질 수 있을 것이다.
- p. 364

데이터 과학에서 중요한 건 ‘데이터’가 아니라 ‘과학’입니다. 데이터는 과학적 사고방식과 과학적 문제 해결 프로세스를 실천하기 위한 도구일 뿐, 데이터 자체가 목표가 되어서는 안 됩니다. 사실 과학에서는 어떤 분야든 데이터를 씁니다. 자기 주장을 뒷받침하는 근거가 되기도 하고, 지금 현상을 제대로 보고 있는지 확인하는 관찰의 수단이기도 하니까요.
- 작가 인터뷰

인공지능 자체만으로 기업 경영에 큰 변화를 가져오기는 어렵습니다. 인공지능이 적재적소에 잘 활용되어 자동화가 효과적으로 이루어질 때 비로소 기업이 더 기민해지고, 비용도 절감되는 거예요. 결국 어디에 인공지능을 적용할지, 어떤 의사 결정 과정을 어떻게 효율화할지를 제대로 고민하는 기업이 앞으로 시장에서 살아남을 가능성이 높습니다.
- 작가 인터뷰

이 책은 전문적이고 어려운 내용을 담고 있습니다. 주된 독자층은 기업에서 빅데이터 기반 신사업을 기획하고 실행해야 하는 분들, 그리고 데이터 엔지니어와 데이터 과학자들입니다. 그분들이 현장에서 맞닥뜨리는 문제들을 풀어나갈 때 필요한 순간마다 꺼내볼 수 있는 참고 자료가 되었으면 합니다. 과학을 좋아하시는 분들께는 그냥 흥미로운 읽을거리로 즐겨 주셔도 충분히 가치가 있습니다. 어렵고 낯선 개념들이 많이 나오지만, 있는 그대로 즐겨 주시길 바랍니다.
- 작가 인터뷰