빅데이터의 다음 단계는 예측분석이다.

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 단계 더 들어가보고 싶은 분들에게는 Analytics 도 함께 추천한다.