Better than yesterday

어떤 기업이 과연 Digital을 잘 수용해서, 내부의 프로세스를 혁신하고, 제품과 서비스를 혁신하여, 성장을 이끌어내고, 수익을 창출하고 있는 것일까? 바로 이런 의문의 답을 조금이라도 찾아보려고, 이 책을 선택하게 되었다. 과거에도 그랬지만, 아무리 잘 설명을 해서 논리적으로 정서적으로 수긍을 하게 된다하더라도, 설명회가 끝날 무렵이든 끝나고 나면, 우리 고객님들은 꼭 동종업종의 선도업체들도 그렇게 하고 있냐고 꼬치꼬치 물으시거나, 엄청 깊숙히 들어간 사례조사를 들려달라고 하신다. 심지어 돈 한푼 주시는 것도 아니면서, 날짜까지 긴박하게 잡아놓고는 그때까지 꼭 해놓으라고 한 마디 던진 이후에는, 빚쟁이처럼 달달 볶아대기까지 한다. ^^ 특정 영역의 특정 주체로 깊숙히 들어가면, 그래도 누가 어떤 면에서 잘하는지가 분명히 드러나기도 하는데, 전반적인 면에서 살펴보면 이게 잘 안보이기도 한다. 또 그 반대의 경우가 되기도 한다. (업체명을 거론해야 진짜 생생함이 사는데, 어떤 쪽으로 언급하든간에 칭찬은 아닌 것 같아서, 꾹 참아준다. ㅋㅋ) 이 책은 지금의 Digital 시대를 리드하고 있는 속칭 Google, Amazon, Facebook, Apple 같은 업체들은 빼고(!), 그냥 우리가 말하는 전통산업에 있는 대기업들 중에서 Digital화를 제대로 하기 위한 방법과 사례를 소개해주고 있다. 이런 착한 목적을 가지고 있다니, 책을 읽고자 했던 목적과 잘 부합한다~ 일단 Digital화를 잘 했다고 하는 유형은 1) Customer Engagement, 2) Operational Excellence, 3) Business Model Innovation의 3가지로 나누어 하나의 Chapter씩을 할애해서 1부에서 설명하고 있으며, 이런 결과를 내기 위해 필요한 것이 Digital Capability라 할 수 있는데, (우리에게는 진부하게 들릴 수 있지만) Vision, Leadership, Governance 등에 대해 2부에서 설명하고 있으며,

요즘 이 바닥에 종사하는 사람들끼리 하는 말로, '빅데이터' 를 남발하는 사람은 사기꾼일 가능성이 농후하니 조심해야 한다는 말을 한다. 그만큼, 비전문가들을 대상으로, 아무데나 빅데이터를 들이대고 있다는 것이다. 잘 기억은 안나지만, 수십줄도 안될 것 같은 데이터라 종이위에 동전을 놓던, 엑셀로 막대그래프 하나 그리면 될 일을 놓고도, 빅데이터를 연발하는 TV 기자(새끼)도 있었다. 기대와 관심을 만들어내는 것이 너무 심했기 때문이겠지만, 이 정도라면 과장이 아니라 사기에 가깝다. 이런 실정을 알면서도, 또 맨날 울거먹는 이야기들이 재탕에 삼탕을 해서 나올 것임을 알면서도 또 이런 책에 눈길이 가는 것은, 밥벌이를 위한 내 직업과 관련이 있어서이기도 하지만, 진짜 빅데이터 세상이 올 것이라는 믿음이 있어서이다. 그 날이 오게 되면, 진짜 빅데이터를 하는 전문가들이 나타나서, 사기꾼들을 응징하여 쪽팔려 입을 다물게 하리라... 그날이 빨리 왔으면 하는 마음인데, 아직도 좀 멀었나 보다. 책을 사면서 엄청난 기대를 하거나 하지는 않았다. 국내 최고의 대학이라는 서울대 교수들이 대거 집필에 참여하기는 했다고 하지만, 또 그나마 신문들중에 볼만하다는 매경의 기자들이 참여했다고는 하지만, 이 양반들이 엄청나게 새로운 사실을 알려준다면, 이는 내가 제대로 공부를 하면서 세상흐름을 따라가지 못했다는 이야기밖에는 되지 않을 것이기 때문이다. 다만, 한 사람의 생각보다 여러사람의 생각이 낫다고, 각 영역별로는 전문성을 인정받는 분들이 어떤 생각을 하고 있는지를 책 한권을 통해 훓어볼 수 있다는 생각이 들었기 때문이다. 사실 표지부터 어디에서 베낀 흔적이 역력하지만 표지 갖고 시비를 걸지는 않으련다. 그럼에도, 역시나 책을 펼쳐서 후다닥 1장, 그 첫 페이지부터 읽기를 거북하게 만드는 잘못된 오역내지는 기자의 이해부족이 눈에 거슬린다. 그래도 쓱쓱 읽혀가는 이유는, 어려운 내용이 별로 없으며, 책을 덮고 생각해가며 읽어야 할 부분도 없었기 때문이다.

미국에 와서 생활하면서, 매일마다 Yahoo Finance 또는 국내 포털의 금융면에서 확인하게 된 것이 달러기준의 환율이다. 미국은행 계좌의 돈이 떨어져가면, 한국 통장에 있는 돈을 환전해서 쓰고 있다보니, 환율 변화에 신경이 안쓰일 수가 없기 때문이다. 작년, 그러니까 2014년 초여름에는 1달러에 1,000원대 초반이었고, 국내 경제연구소에서는 모두 1,000원대가 곧 무너질 것이라고 장담을 했고, 신문에는 환율이 떨어지면 수출경쟁력이 떨어진다며 정부의 인위적 개입을 통해서라도 환율이 좀 높은 수준에서 유지되어야 한다는 호들갑이 이어졌었다. 그런데, 정작 미국에 와서 생활하면서는 환율이 떨어질 생각은 안하고, 오히려 올라가기만 한다. 작년 언제쯤인가 1,070원 정도로 환율이 올랐을 때에, 기다리지 말고 1,050원대에서 환전해둘 걸이라면서 잠시 후회했던 일이 있었는데, 지금은 1,100원을 기준으로 위아래로 살짝 움직이고 있다. 도대체, 1,000원을 깨고 갈 것이라고 주장하던 기관들은 무엇을 근거로 이런 이야기를 했었는지, 또 한참 바닥을 파고 들어가던 환율이 1,100원을 훌쩍 넘은 것은 물론이고, 미국의 금리인상과 함께 금융권에 소용돌이가 치면서 환율이 팍팍 올라갈 것이라는 이야기들도 심심치 않게 나오는데, 도대체 무슨일이 벌어지는 것일까? 미국발 금융위기가 세계곳곳을 벌집 쑤신 것처럼 휘젓고 돌아다닐 때에, 애꿋게도 다른 나라보다 우리나라의 환율이 천정을 모르고 올라간 일이 있었다. 당시를 전후로 미국의 상황을 생각하면 어처구니가 없다. 재정부실이 심하다보니, 일부 주정부를 비롯해 연방정부가 부도에 직면했다는 기사가 쏟아졌었다. 무역면에서도 매년 기록적인 적자를 기록하고 있었으니, 말 그대로 빚내서 빚갚기를 하고 있는 미국은 철없는 동네 형아같은 존재였다. 여기에 금융위기까지 일으켜놓고는, 돈을 찍어내서 뿌려대기까지 했다. 정상적인 사고를 한다면, 언제 부도날지 모르는 국가의 통화인데다, 돈까지 찍어내기 미국달러가 약세를 보이는 것이 너무나

번역서의 제목은 좀 길지만, 원서의 제목은 Predictive Analytics라고 한다. 2014년 11월에 발행된 책이라고 쓰여있는데, 책을 펴서 읽다보니 도무지 이해할 수 없는 기시감이 든다. 어디에선가 읽었던 내용을 다시 복습하는 느낌이 들었다. (출처: 교보문고) 일단 이 책에는 사례들이 풍부하게 소개되고 있다. 각 사례들이 아주 깊숙히 설명되고 있는 것은 아니지만, 영역별로 어떤 사례들이 있는지만이라도 알 수 있으면, 다시 Googling을 해서 더 파고 들어갈 수 있기 때문에, 이 동네에서 회자되고 있는 사례들을 쭉 훓어보고자 하는 분들에게는 일단 좋은 책이라고 할 수 있다. (사례도 빈곤하면서, 허공에 맨주먹 휘두르며, 미래의 세상은 이래저래 하는 책들에 비해서는 훨씬 마음에 든다.)  그리고, 다른 분들도 비슷한 생각을 하셨다는 내용들이 서평에도 있지만, Machine Learning과 Ensemble Effect에 대해 다룬 부분만큼은 머리를 한대 맞은 법한 생각이 들만큼 괜찮다.  개인적으로는 이전이나 사실 지금이나, 도대체 무엇이 어떻게 처리되는지를 알지 못한채 데이터를 던져주면 좋은 결과가 나온다는 주장이나 알고리즘에 대해서는 정이 안간다. 하지만, 이 책을 읽으면서 조금 마음을 열 수 있게 되었다. Ensemble Effect를 한마디로 요약하면 어느 한가지 방법이 모든 경우에 다 잘 들어맞을 수 없으니, 힘을 더해서 상황상황에 맞춰서 사용하는 방법을 바꾸든지, 가중치를 이에 맞추어 줌으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 것이다. 우리 가정, 직장, 사회에서도 늘 맞는 이야기를 하는 사람은 있을 수 없다. 어떤 상황에서는 다른 사람의 이야기, 다른 사람의 아이디어가 더 낫다. 그래서 우리는 같이 일을 하는 것이고, 회의를 통해 생각을 모으고 나누는 것이다. 이렇게 생각하면, Ensemble Effect에 대해서도 마음이 열리게 된다.  사례를 쭉 접해보고 싶은 분들에게는 추천이며, 여기에서 한 단

Big Data라 부르든, Data Science라 부르든, Data를 분석해서 Insight를 얻고자 하는 것이 우리의 목적이다. 저자의 말을 빌리면, 이런 부류의 책들은 크게 2종류로 나눌 수 있는데, 하나는 허공에서 뜬구름 잡는 부류가 있으며, 또 다른 부류는 수학기호로 가득한 학술서적이라는 것이다. 해당영역 전공자가 아니지만 이 영역을 궁금해하는 일반인들로서는, 학교 다닐 때도 잘 보지 않던 서적을 펴 놓고, 수학기호들과 씨름하고 싶지 않겠지만, 알맹이라고는 하나도 없이 그저 좋다는 이야기만 반복하는 그저그런 책들도 지겨울만 할 것이다. 이 책은 바로 딱 그 중간, 중간계에 있는 책이다. 저자가 추구했던 깊이와 내용도 바로 이 중간계였다. 이 책에서는 Data Mining의 기법과 응용분야를 다루고 있는데, Data Mining 기법들에 대해 수학기호를 하나도 쓰지 않고, 어떤 원리로 어떻게 접근하고자 한 것들이며, 장점은 무엇이고, 단점은 무엇인지, 해당분야의 유명한 알고리즘에는 무엇이 있는지 등을 아주 쉽고, 재미있게 잘 설명해주고 있다. Data Mining 기법들별로 하나의 Chapter를 할당해서 설명해주고 있다. 참고로, 이 책에서 다루고 있는 Data Mining 기법들 중 정형화된 데이터에 대한 Mining 기법들로는 Decision Tree, Regression, Artificial Neural Network, Cluster Analysis, Association Rule Mining 이 있다. 비정형 데이터에 대한 Mining 기법들로는 Text Mining, Big Data를 다루고 있는데, 비정형 데이터를 어떻게 정형화시킬 것인가와 관련된 문제들을 재미있게 설명해주고 있다. 이 외에도 Open Source 인 Weka, R을 이용해서 어떻게 Data Mining을 하는지는 별도의 Appendix에 담아 설명해주고 있다. 학생들이라면 가볍게 읽을 수 있는 입문서가 될 것이고, 직장인들이라면 유행처럼 사용되는 이 단어들 밑에

따끈따끈한 책이라고(March 20, 2015에 종이책 출간), 웬지 모를 믿음이 가서(The MIT Press Essential Knowledge Series), 주제가 좋아서(IoT, Internet of Things), 덜컥 사서 기대를 만빵 갖고 읽었는데, 꽝이다~. 웬만한 책들은 미리보기도 되고, 목차도 있고, 독자들의 서평도 충분히 달려 있는데, 이 책은 미리보기도 없고, 목차를 알지도 못했고(Offline 서점이 아닌, Amazon에서 eBook으로 사느라), 서평도 하나 달려 있지 않았던터라, 그만큼의 Risk는 안고 있었다. IoT에 대한 책들도 많고, IoT에 대한 Articles도 적지 않지만, IoT를 어느 각도에서든 깊숙히 들어가지 않고, 저 하늘 높이, 구름 저 위에서 밑을 내려다보는 그런 책들이 대부분인데, 이 책도 예외가 아닐뿐만 아니라, 다른 책들에 비해 훨씬 더 한터라, 정말 강력히 "비추"이다. 하다 못해 사례를 들고, 가능한 시나리오를 들더라도, 다른 책들보다 구체성이 확 떨어진다. 그냥 다들 그런가 보다 하는 이야기들로만 가득차 있다. 이 책 한 권 읽느니, SF 영화나 SF 드라마 한 편 보면서, 현재에 완성되어 있는, 또 미래에 일어날법한 이야기를 눈으로 보는 것이 훨씬 낫겠다는 생각이 든다. 흔히들 Minority Report를 언급하면서, Ubiquitous Computing이나 Internet of Things를 이야기하고는 한다. 그런데, 미국 TV 드라마 중에, CBS에서 방송하고 있는 Extant 라는 SF 드라마가 있다. (Amazon Prime Membership으로 현재 Series 1을 공짜로 보고 있는데, 거의 다 보았다.) 이 Extant라는 드라마에는, 음성인식, Drone, 팔/다리 등 신체를 기계화한 것(Super 라고 부르고 있음), 인공지능, 자동주행 자동차, 미래의 Display, 집안 및 회사에서 접할 수 있는 미래의 기기나 작동지시 등이 자주 등장한

이번 아이들 Spring Break 기간 중에 동부 여행을 할 예정인터라, 뉴욕에 대한 정보를 모으기 위해 골라보았던 책이다.  크게 뉴욕의 명소, 문화(미술관, 공연), 쇼핑, 이벤트, 맛집으로 구성되어 있다. 뉴욕을 사랑하고, 뉴욕에서 오랫동안 살아오신 분이니, 정보의 내용은 맞을 것이라고 믿는데, 다루고 있는 주제는 풍성을 넘어 너무 많은 것 아닌가 싶다. 뉴욕에서 살려는 사람들에게는 내용이 빈약할 것이며(예를 들어, 주거, 마트, 생활편의시설, 학교 보내기, 교통 등은 없다.), 뉴욕을 여행하고자 하는 사람들에게는 여기 소개된 내용을 눈으로 보고 느껴보기에는 턱 없이 많다. 부페식사가 갖는 장점과 단점이 이 책에도 그대로 반영된 셈이다. 기왕 가는 것, 즐겁게 노는 것도 노는 것이고, 아이들에게는 작은 공부라도 될 수 있었으면 하는 마음이었는데, 그렇다면 명소에 얽혀있는 기본적인 역사나 역사적 이벤트에 대해서도 좀 제대로 설명이 들어있었으면 하는 바램이 있었는데, 이런 내용을 담으면 책이 너무 두꺼워지려나? 결국 사는 동네 근처의 도서관에서 Empire State Building, Statue of Liberty 등 명소에 대해 설명해놓은 두껍지 않은 어린이 서적들을 빌려와서 아이들과 같이 읽으면서 예습아닌 예습을 좀 했다. 서부에서 뉴욕만큼이나 유명한 도시라면, 아마 San Francisco를 꼽을 수 있을 것 같다. San Francisco에 대한 여행서적에는 1일, 2일, 3일 식으로 여행기간에 따라 들려보면 좋을 것 같은 장소들도 추려주고, 이에 맞추어 어떤 교통편을 이용하면 좋을지도 추천해주는데, 이런 친절이 조금만 더 들어 있었어도 좋았을 것 같다.