1. 

최근 들어 빅데이터에 대한 많은 이야기가 오고 가고 있다. 빅데이터의 존재 여부에서부터 활용까지 매우 활발한 논의가 진행되고 있는데, 어느 의견이 맞는지에 대한 이야기 하는 것보다는 이를 어떻게 활용할지에 대해 집중을 하는 것이 더 바람직하다고 생각한다. 개인적으로 데이터를 분석해서 의미 있는 결과를 제시하는 역할을 하다 보니 데이터 분석에 대해 많은 생각과 고민을 하게 되는데, 데이터가 빅(Big)이나 아니냐는 논쟁은 다소 주객이 전도된 느낌이 강하다.

2.

데이터가 스몰(Small)이던 빅(Big)이던 라지(Large)이던 휴지(Huge)이던 간에 본질은 해당 데이터로부터 무엇을 얻을 수 있느냐는 질문이 선행되어야 한다고 본다. 데이터가 적더라도 의미가 있으면 중요한 것이고 이와 반대로 데이터가 많더라도 의미가 없다면 그건 그냥 데이터일 뿐 정보의 의미는 많이 퇴색된다고 본다. 따라서, 지금 활발하게 이야기되고 있는 이러한 논쟁은 뭔가 잘못되었다는 느낌이 든다.

3.

물론, 기술적인 측면이 중요하지 않다는 것은 아니다. 데이터가 커질수록 분석에 필요한 H/W, S/W도 중요해지고 이를 분석하는 기법도 중요해진다. 하지만, 지금 국내에서 말하는 “빅데이터” 분석은 한쪽에 치우친 면이 강하다고 본다. 하나의 예를 들자면 “빅데이터” 분석에서 확률분석(Probabilistic Analysis)에 관해서는 논의가 활발하게 진행되고 있지만, 추정 확률 분석(Stochastic Analysis)에 관해서는 이야기되는 경우가 적은 것처럼 보인다. 개인적인 경험으로 생각해 볼 때 추정 확률 분석(Stochastic Analysis)과 최적화(Optimization)가 더해지면 매우 강력한 분석이 이루어진다고 보는데, 이를 기술적으로 구현하기 위해서는 단순한 통계적 분석부터, 소팅, 분석을 위한 병렬처리 및 Job 분할까지 매우 다양한 관점의 시각을 가지고 있어야 하며 이를 다루기 위한 CPU, 메모리 및 네트워크 운영에 대한 통합적인 능력이 있어야 하는데 이 정도까지 생각하고 있는 기업들을 국내에서 찾기가 너무 어렵다.

4. 

모든 것이 다 그렇듯 첫술에 배부를 수 없고 한 걸음씩 나아가야 하겠지만, 지금의 빅데이터 열풍은 어쩌면 "선무당이 사람 잡는 격"이 되지 않을까 하는 우려가 앞서는 것이 개인적인 소견이다. 그런 연유로 빅데이터의 본질에 관한 이야기를 해보고 싶은 생각이 있었는데, 우연히 "빅데이터를 말하다"는 책을 접하게 되고 나니 내가 한 번쯤 생각해보고 이야기하고 싶은 내용이 담겨 있어 좋았던 것 같다. (덕분에 빅데이터 도입 시 무엇을 고민해야 할지에 대해 한 번 더 생각해보게 된 것 같다.)

5. 

빅데이터 도입에서 『닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐?』하는 논의를 오래 하는 것은 바람직하지 않다는 생각이다. 최근 들어 기업들은 가볍게 도입을 한 뒤 이를 통해 가치를 발굴하기보다는 도입하기 전 도입에 따른 효과를 따지고 이를 바탕으로 기업 내부적으로 엄청난 “갑논을박”하는 문화가 생겼는데, 신중하게 결정한다는 점에서 좋은 점도 있지만 반대로 너무 늦게 도입해서 차별화할 수 있는 시기를 놓친다는 생각이 많이 든다. 

"빅데이터" 도입에 있어 좀 더 고민을 해보고 싶은 분이나 도입에 있어 논쟁의 시간을 줄이고 싶다는 생각을 하고 계시는 분이 있다면, 이 책은 그러한 고민을 완벽하게 없애줄 수는 없겠지만 시간과 노력을 덜어줄 수 있다는 관점에서 추천을 드리고 싶다.