Offcanvas

How To / 빅데이터 | 애널리틱스 / 소프트스킬 / 인문학|교양

'빅 데이터로 할 수 있겠지...?' 틀린 가정 3가지

2014.08.21 Jonathan Hassell  |  CIO


그러나 이미 시판된 자동차의 문제에 대해서는 방치하는 것이 낫다는 결론을 내릴 수 있다. 데이터가 제시하는 비용이 전반적인 피해 발생 확률을 넘어서기 때문이다.

(GM의 점화 스위치 사건을 들어봤다면 친숙한 시나리오일 것이다. 그러나 이는 가설이다. 또 실제 GM의 리콜에 빅 데이터가 영향을 미쳤다는 증거는 없다.)

그러나 당신의 회사에서 가장 중요한 가치가 품질과 안전이라고 가정하자. 데이터가 리콜 가치가 없음을 보여주더라도, 임원진은 리콜 판단을 내릴 수 있다. 그렇다. 정보를 얻을 수 있지만 빅 데이터에 지배되어서는 안 된다.

다른 시각으로 들여다 봤을 때, 잘못된 대답으로는 보이는 것이 실제는 옳은 대답이 될 수 있음을 명심하는 것이 중요하다. 정확한 시각과 기준을 견지하는 것이 중요하다.

정량화되지 않는 문제를 풀 수 없다
해머의 눈에는 못밖에 보이지 않는다는 격언이 있다. 빅 데이터를 이용해 비즈니스 문제를 예측해 해결하는데 성공을 거두고 나면, 해결책이 불분명한 모든 문제에 직면할 때마다 '데이터에 물어야 한다'는 유혹에 빠지게 될 것이다.

앞서 언급했듯, 데이터는 더 많은, 그리고 더 나은 선택지를 제시하고, 각 선택지에 따른 결과를 보다 명확히 알려주는 역할을 할 수는 있다. 그러나 데이터가 전혀 효과가 없는 경우도 있다. 개인과 관련해 사용했을 경우가 대표적이다.

이유가 뭘까? 개인의 행동을 정량화하기란 사실상 불가능하기 때문이다. 사람들은 저마다의 상황, 세계관, 이유, 정황을 갖고 있다. 개개인에게 '수학'을 적용하기란 불가능하다. 그보다는 유사한 특징을 갖는 집단을 살피는 것이 효율적이다. 그래야만 전체 집단에 적용할 수 있는 행동 추세를 관찰할 수 있다.

이는 빅 데이터가 다룰 수 있는 문제가 아니다. 이는 통계적 문제이다. 개인 신용점수가 좋은 사례가 될 수 있다. 이는 소비자를 집단으로 분류, 각 집단별로 총합해 대출 및 상환 이력을 분석한 점수이다.

누군가의 신용점수가 720점이라고 가정하자. 이 점수는 그 사람의 그 동안 상환 이력이 특정 통계 집단에 속한다는 의미이다. 그리고 그 (유사한 범위의 신용점수를 가진 사람들의) 집단에서 X%의 사람들은 심각한 채무 지불 불능이나 파산 상태가 될 수 있다.

그러나 신용점수가 특정 개인을 보증하지 못한다. 다음 달에 파산을 할 수도, 평생 파산을 하지 않을 수 있다. 또는 채무 지불 불능 상태에 빠졌다가 다시 회복을 할 수 있다. 통계로는 이를 예측할 수 없다.

신용점수로는 개인의 행동을 예측할 수 없다는 의미다. 예를 들어, 805점이라는 높은 신용점수를 가진 사람이 고의로 파산을 한 후, 이후 돈을 빌리지 않을 수 있다. 반면 590점이라는 낮은 신용점수를 가진 사람이라 할지라도, 그 채무가 의료비에만 국한되어 있을 수 있다.

이는 일부 금융기관이 위험을 기준으로만 대출 상품의 가격을 정하지 않는 이유이기도 하다. 이들 금융기관은 대출자가 대출을 요구할 때, 첫 신용점수를 받기 이전의 상황까지 철저히 조사한다. 상환 능력과 의지에 있어, 많은 데이터를 기반으로 하는 점수보다 더 정확하게 판단을 할 수 있는 방법은 개인의 상황에 대한 분석이다.

사람을 다루기란 어렵다. 인간은 예측 불가능하다. 데이터로 인간의 행동을 예측할 수 있다는 착각을 해서는 안 된다. 빅 데이터와 인간은 그리 믿을 만한 조합 대상이 아니다.

* Jonathan Hassell 은 컨설팅 기업 82 벤처 LLC를 경영하고 있다. ciokr@idg.co.kr

CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
Sponsored
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.