[정치캠페인 7] 캠페인 워룸(Campaign War Room)에서 빅데이터 브룸(Big Data Broom)으로

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0. 빅데이터(Big Data)가 화두다. 기업들을 중심으로 대두되기 시작한 빅데이터와 그 활용의 중요성은 장르를 가리지 않고 확장되고 있다. 서울시가 KT의 통화량 데이터 30억 건을 활용해 심야버스 노선을 결정한 것이 대표적인 예다. 정치 분야에서도 예외가 아니다. 특히 온라인에서 유권자와 관련된 방대한 데이터를 수집하고, 이를 적절히 가공해 선거 전략 수립에 활용하는 과정의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 이와 관련해 미국 선거캠페인의 변화를 다룬 뉴욕타임즈 미카 코헨(Micah Cohen)의 글을 발췌, 소개한다.

1. 2012년 대선, 오바마 대통령의 시카고 선거본부 안엔 더 케이브(The Cave)라고 이름 붙여진 방이 있었다. 이곳에서 데이터 분석 전문가들로 구성된 팀이 그가 미 역사상 가장 기술적으로 진보된 캠페인을 펼칠 수 있게 도왔다. 심지어 유권자들이 투표를 하기도 전에, 공화당 지도자들과 전략가들은 그들의 ‘높은 기술력’에 경의를 표할 정도였다.

2. ‘빅데이터’는 세계 비즈니스의 무대를 뒤흔들었듯이 미국의 정치 무대도 재편하고 있다. 이는 새로운 차원의 선거운동이다. 캠프에선 유권자 목록, 잠재적 지지자들, 후원자들 그리고 자원봉사자들의 물건 구매 습관 등 다양한 데이터들을 분석한다. 정치 광고의 경우에도, 다른 분야처럼 디지털 정보 및 컴퓨터 알고리즘의 활용을 통해 특정 개개인들의 흥미에 맞춘 커스터마이즈화된 광고가 늘어나고 있다. 이 새로운 세계의 일부는 필라델피아 인근 블루 벨(Blue Bell)의 비헤이비어매트릭스(BehaviorMatrix)라 불리는 작은 회사에 의해 펼쳐지고 있다. 이들은 공화당의 빅데이터 분석 기술을 다듬으려 노력하고 있다. 회사의 공동 창립자이자 CTO인 찰스 데이비스(Charles Davis)는 유권자들의 감정과 온라인 의견을 수치화해 측정하는 기술 그리고 관련 알고리즘을 개발하는 데 힘써왔다. 회사는 사람들이 페이스북, 트위터, 블로그, 그 외 다양한 온라인 공간에서 어떻게 생각하고 선거에 중요한 쟁점이 될 수 있는 사안들에 대해 어떤 감정을 느끼는 지 추적한다. 물론 2014년 중간 선거(더 나아가 2016년 대선 캠페인)의 데이터 분석 측면에서 공화당이 민주당 측이 우세한 현 상황을 뒤집을 수 있을 지 여부는 불투명하다. 하지만 비헤이비어매트릭스는 이미 올해 특별 의회 선거를 준비하는 과정에서 사우스 캐롤라이나의 공화당원들 대신, 크라우드버브(CrowdVerb)라 불리는 디지털샵과 팀을 꾸렸다. 그들은 또한 켄터키주 의원이자 상원 소수당 대표인 미치 맥코넬(Mitch McConnell)의 재선거 캠페인에서도 함께 일하고 있다.

3. 특정 유권자 층에게 커스터마이즈화된 메시지를 전달하기 위해 데이터마이닝을 활용하는 마이크로타겟팅(microtargeting) 같은 데이터 활용 기술은 선거의 펀더멘탈 변화 혹은 가망 없는 후보의 기적 같은 부상을 만들어 낼 수는 없다. 하지만 그 가치는 미세하게 승부가 갈렸던 2000년 대선 이후 명확해 졌다. 과거의 선거들에서 마이크로타겟팅은 정치의 주요 도구가 되었다. 각 캠프들은 어떤 사람들이 누구에게 투표할 지 예측하고, 특정 유권자들에게 직접적으로 ‘특화된’ 광고 메시지를 던지는 데 이를 활용하고 있다. 아울러, 후원자 모집을 위한 마케팅 측면에서도 인구 통계학적, 소비자 데이터를 이용한다. “우리는 유권자들의 과거 행동들을 기반으로 비교적 정확하게, 누가 투표를 할지 여부를 예측할 수 있습니다.” 2012년 오바마 대선 캠프 데이터 분석 팀 대표였던 라이드 가니(Rayid Ghani)가 말했다. 가니는 누군가의 트위터 피드 같은 소셜미디어 데이터를 더하는 것은 더 이상 큰 통찰을 주지 못할 것이라고 말했다. 하지만 비헤이비어매트릭스와 크라우드버브는 다르게 생각한다. 그들은 각 캠프들이 가능한 모든 실시간(real-time) 데이터들을 원하리라는 데 베팅하고 있다.

4. 크라우드버브의 공동 창립자인 사이러스 크론(Cyrus Krohn)은 현재까지 대부분의 마이크로타겟팅은 과거 데이터에 기반해 이뤄져 왔다고 말했다. 누가 어떤 차를 구매했는 지, 어떤 신문을 구독했는 지 결과를 파악하는 게 대표적이다. 하지만 더 많은 사람들이 소셜미디어 등 온라인에서 소통하면서 웹은 미래를 위한 통찰을 주는, 매력적인 자원의 보고로 여겨지고 있다. “아무개가 볼보를 운전한다는 하나의 사실을 갖고 할 수 있는 것은 무궁무진합니다.” 공화당의 선거 전략가이자 디지털 에이전시의 대표인 패트릭 루피니(Patrick Ruffini)가 말했다.

5. “인터넷은 탄생 초기부터 사회-행동학적 변화를 촉발시켰습니다. 이로 인한 새로운 도구들과 방법들은 좀 더 효율적 형태로 발전될 필요가 있었습니다.” 데이비스는 그가 밀워드-브라운 인터렉티브(Millward-Brown Interactive)에서 CTO로 재직할 당시인 1990년 후반, 향후 판도 변화에 대한 생각이 명확했다고 밝혔다. 이후 데이비스는 비헤이비어매트릭스의 기반이 될 인터렉쳐 파운데이션을 설립했다. 그리고 2008년 후원자를 찾던 중 이노베이티브 테크 시스템즈(Innovative Tech Systems)의 회장, CIO를 역임한 윌리엄 M.톰슨(William M. Thompson)을 만났다. 톰슨은 그에게 투자했을 뿐 아니라 회사 운영에 도움을 주기 위해 은퇴까지 결심했다. 비헤이비어매트릭스의 데이터 과학자, 수학자들은 데이비스의 구상을 실행했다. 그들의 알고리즘은 오늘 날 대중들이 후보자 혹은 쟁점에 대해 어떻게 느끼는 지 수치화하거나 개인들이 어떻게 투표하고 어떤 재화를 구매할 지 등을 예측하기 위한 모델 등을 만드는 데 폭넓게 활용된다. 또한 회사는 온라인 네트워크의 소통들을 분석함으로써, 어떤 개인이 다른 사람들의 의견에 영향을 미치는 ‘핀포인트’인지를 밝히는데 노력을 기울이고 있다. 과거 비헤이비어 매트릭스는 기업체 및 정부를 위해 일해왔다. 하지만, 크라우드버브와의 파트너십을 통해 선거전략 분야로 뛰어들었다. 그리고 리버럴한 샌프란시스코 민주당 지지 집안에서 성장해 온 41세의 데이비스는 아이러니하게도 공화당을 위한 자리에서 일하게 되었다. “제가 크리스마스 휴가 때 집에 가면 이와 관련한 흥미로운 대화들이 있냐구요? 물론입니다.” 라고 데이비스가 덧붙였다.

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6. 회사는 그들의 고객들을 위해 온라인상의 의견과 감정을 측정, 모델링 했을 때부터 일반 유권자들의 ‘온라인상 프로필’과 연결되기 위해 노력했다. 회사의 알고리즘은 또한 블로그, 트위터 포스트의 코멘트를 유권자 풀 안의 이름과 매치하기 위해 이름, 주소 같은 공공 정보를 함께 활용한다. “두 인적 사항의 결합은 온라인에서 누군가에 대해 수집한 정보를 활용하게 함으로써, 오프라인 행동을 예측하기 위한 모델 구축을 가능하게 합니다. 반대 또한 마찬가지이죠.” 라고 슬레이트(Slate)의 리포터이자 캠페인의 과학에 대한 책 ‘The Victory Lab’의 저자 사샤 아이젠버그(Sasha Issenberg)가 말했다. 이는 크라우드버브와 비헤이비어매트릭스가 사우스 캐롤라이나의 5월 특별 선거 기간 수행한 일이다. 사우스 캐롤라이나 공화당 지부는 유권자 파일들을 체크하기 위해 회사를 고용했다. 비헤이비어매트릭스는 온라인 프로필의 데이터베이스를 분석, 매치해 4000쌍 이상의 샘플을 추출해냈다. 유권자들이 온라인에서 말한 내용을 바탕으로 유권자의 행동을 예측한 결과와 유권자들에 대한 전통적인 규명 방법을 바탕으로 예측한 결과 사이엔 간극이 발견되었다. 그들이 추출한 데이터가 전통적인 유권자 파일보다 더 정확한지 여부는 아직 불확실하다. 사우스 캐롤라이나주 선거위원회가 유권자들의 명단을 공개한다면, 크라우드버브는 디지털 프로파일링이 전통적 프로파일링 방식보다 나은 지 확인하는 후속 인터뷰를 시행할 것이라고 사이러스 크론이 말했다.

7. “저는 향후 단계가 데이터의 새로운 소스에 대한 것이라고 생각하진 않습니다. 오히려 우리가 가지고 있는 데이터를 더 잘 이해하는 것에 대한 것이 될 것입니다.” 오바마 캠프의 디지털 전략가였던 조셉 로스파스(Joseph Rospars)가 말했다. 앞에서 밝혔듯 비헤이비어매트릭스와 크라우드버브는 미치 맥코넬 상원의원의 캠페인에 뛰어들었다. 데이비스는 그들의 기술이 선거의 승패를 예측하는데 그치지 않고, 공화당이 데이터 분석을 활용해 올바른 전략 방향을 수립하는데 유용하다는 점을 증명하길 바란다고 말했다. “이것은 단순히 누가 투표하고 그들이 어떻게 투표할 지를 밝혀내는 문제가 아닙니다. 후보가 우리 시스템을 활용할 때, 왜 유권자들이 그 또는 다른 후보에게 투표하는 지 이해하고 이를 통해 좀 더 의미 있고 민주적인 방식으로 정책을 바꾸도록 영향을 끼치는 게 궁극적인 목표입니다.”

이현동

출처: http://bits.blogs.nytimes.com/2013/06/19/from-campaign-war-room-to-big-data-broom/?_r=1

[도시커뮤니케이션] 똑똑한 도시는 어떻게 만들어지는가?

1. 스마트 시티, 똑똑한 도시에 대한 화두가 전세계에 던져졌다. 올 8월 중국은 스마트 시티 프로그램을 발표했고, 중국 내 9개 시범 구역에서 실시된다. 올해 초 케냐 대통령은 나이로비 외곽에 콘자 테크노 시티를 착공했다. 유럽, 일본 기반의 IT 사업자들이 스마트 시티 구현을 위한 공동 연구·개발 프로젝트인 ‘ClouT’를 개시하고 유럽과 일본의 4개 도시에서 해당 프로젝트를 진행하고 있다. 스마트 시티는 첨단 IT를 자유롭게 사용하면서 생활 편의성을 극대화하는 미래형 도시로 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물인터넷 기술 등을 활용해 도시 인프라를 효율적으로 개선하는 게 목적이다. 스마트 시티에 대해 이코노미스트에 실린 내용을 발췌 번역하고 재편집했다.

 

image2. 19세기말 도시를 관통한 파워 케이블은 도시의 모양을 변형시키고, 교통 시스템과 야간 생활과 급수시설을 변형시켰다. 유비쿼터스 데이터 서비스도 도시에 광범위하게 영향을 미칠 것이며, 도시를 더 살기 좋고, 효율적이고, 지속가능하게 만들 것이다. UN은 2050년이면 도시 거주자가 63억에 달할 것이라고 예측했다. 대규모의 도시화가 지속적으로 발생하고 있다.

3. 스마트 시티에 대한 상반된 관점이 있다. 민주주의의 앞선 사례가 될 것이라고 믿는 입장도 있고, 시민들을 지속적으로 감시하는 전자 판옵티콘으로 변신할 것이라는 입장도 있다. 스마트 시티가 구현되면 도시는 해커나 소프트웨어 버그로 인해 순식간에 마비될 수도 있고, 도시 빈민들을 배제시키는 다양한 방식을 갖추려고 노력할 것이다. 스마트 시티에 대한 중앙 통제 방식을 선호하는 입장과 바텀-업(하의상달) 방식을 선호하는 입장도 대립하고 있다.

4. 중앙 통제 방식은 르 코르뷔지에의 명언 “집은 주거를 위한 기계다”에 영감을 받아 도시를 이러한 기계들의 조합으로 보고 도시 전체를 위한 계획과 컨트롤의 필요성을 강조한다. 탑-다운(상의하달식) 관점에서 도시 데이터를 수집하고 사용하는 것의 주된 매력은 도시의 불균형을 해소할 수 있다는 것이다. 정확한 데이터에 올바른 정책이 더해진다면 출근시간의 교통 정체가 부드럽게 풀릴 수 있으며, 에너지 사용량이 몰리는 피크 시간대를 해소할 수 있다. 도시는 더 적은 자원으로 더 많은 것을 할 수 있게 된다.
이러한 도시 디지털 신경 시스템에 대한 엔지니어의 꿈은 구석구석의 데이터를 다 잡아내는 것이다. 하수구, 주차장, 학교의 온도조절장치까지 모든 데이터를 수집해 수퍼 컴퓨터가 데이터를 고속처리하고, 문제가 발생할 경우 빠르게 해결책을 찾을 수 있다. 이는 테크놀로지 회사에 의해 선동된 행복한 컨트롤의 개념이다. 올해 초 싱가포르에서 열린 스마트 시티 워크숍의 슬로건은 “1조 달러의 기회를 여는 것(Unlocking a one trillion dollar opportunity)이었다.

5. 중앙 통제 방식의 지지자들은 이것이 올바른 도구로 제대로 시행만 된다면 통합 반응 시스템의 새로운 경지를 열 수 있을 것이라고 말한다. 화재 경보는 단순히 소방차만 부르는 것이 아니라, 소방차가 화재 현장에 도착하기까지 최적화된 경로를 알려주고, 교통 정체 구간을 피하고, 바람 방향이 학교 쪽으로 향할 경우 창문을 닫으라고 경고한다. 홍수 같은 자연 재해가 일어날 때 이는 예측가능하고 계획되게 된다.
스톡홀름과 싱가포르는 정교한 유료 도로 시스템으로 교통을 통제하고 있다. 바르셀로나는 인텔리전트 가로등을 세울 계획이 있다. 이 가로등은 무료 주차장이나 박물관 앞의 줄, 가득찬 쓰레기 통과 수상한 사람들의 움직임을 발견할 수 있다. 리우데자네이루는 도시 전역을 비추는 400여대의 CCTV 화면과 기상 정보, 경찰 신고 등이 가득한 스크린 벽 앞에 앉아있는 30개 각기 다른 부서의 수십 명의 오퍼레이터가 있다. 이 시스템이 내년에 열릴 월드컵과 2016 올림픽 인파를 통제할 수 있을 거라고 본다.

6. 바텀 업 방식은 데이터에 대한 접근권을 시민들에게 풀어놓고 시민들이 결정하고 참여하도록 한다. 이들은 데이터 컨트롤이 스마트폰과 같이 이뤄져야 한다고 생각한다. 포스퀘어처럼 현재 위치를 친구들과 지인에게 알려주는 애플리케이션을 열성팬들은 자발적으로 설치하고 자신들의 데이터를 공유한다. 더 많은 데이터를 더 많은 목적으로 사용할 수 있도록 하자는 입장이다. 뉴욕의 오픈데이터는 그래피티를 지워달라는 요구 목록부터 의료 조사 결과에 이르기까지 1000 세트 이상의 데이터를 시민들에게 제공한다. 샌프란시스코 웹사이트는 수십개의 앱을 내놓고 주차장과 놀이터 위치부터 등록된 성범죄자의 거주지까지 생활에 필요한 모든 위치를 알려준다. 이러한 창의력이 선진국에만 국한된 것은 아니다. 방갈로르의 스타트업 마푸니티(Mapunity)는 거리의 카메라, 전화망, 도시 버스로부터 얻은 데이터를 사용해 운전자들이 시간대별 교통 정체를 피할 수 있도록 정보를 준다.

7. 두 가지 방식 모두 단점이 있다. 바텀 업 방식에는 열성적으로 꾸준히 참여하는 사람들이 부족하고 개발자들은 꾸준히 업데이트하기보다 포기하는 경우가 많다. 데이터는 많지만 형편없이 구성된 정보나 정확한 위치 같은 제대로 된 메타 데이터가 부족한 정보가많다. 상업적인 데이터는 비용이 든다.
중앙 통제 방식은 많은 도시들이 리소스가 부족하기 때문에 인프라에 투자하지 않으려는 경우가 많다. 예산이 있어도 지금까지의 경험이 부족하기 때문에 큰 돈을 투자하기를 꺼려한다. 도시 인프라를 만드는 분야는 기업 입장에서도 이윤이 낮다.

8. 무선 통신망은 이미 도시가 시민들의 흐름과 커뮤니케이션을 실시간으로 따라잡을 수 있도록 만들었다. 중국 충칭시와 두바이에서는 CCTV 카메라가 모든 도로 코너에서 감시하고 있다. 센트럴 런던으로 들어가는 모든 차는 혼잡통행료 시스템에 따라 기록이 남는다. 팀 오라일리는 정부 그 자체가 플랫폼이 되는 미래를 이야기했다. 스마트 시티를 위해서는 다양성의 확보가 필수적이다. 대부분의 국가에서 사람들은 어떤 도시가 살기 좋고, 어떤 도시가 사업하기 좋은지 선택지를 가진다. 도시 정보 플랫폼의 퀄리티는 그런 선택의 요소가 될 것이다.

송혜원

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[지식공유] 빅데이터, 과연 모든 문제의 답일까?

* 주: 빅데이터가 소위 ‘대세’다. 누구나 빅데이터를 말하고 빅데이터가 모든 문제의 해결책인양 찬사를 아끼지 않는다. 그러나 빅데이터가 과연 무엇인지 명쾌한 그리고 합치된 정의를 내리기도 어렵고 그렇다보니 동일하게 이해하고 공유해서 전략을 짜고 실행으로 이어지는 성공 과정을 만들기도 쉽지 않다. 그렇다면 우리는 빅데이터를 어떻게 바라보아야 할까? 빅데이터는 우리가 추구해야 할 미래일까 아니면 한 때의 유행으로 그칠까? 7월 24일 포브스의 Rich Karlgaard 기자가 빅데이터 열풍에 대해 객관적인 시각으로 쓴 칼럼을 옮긴다.

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1. 비용, 속도, 재고회전율, 부품공급 체인, 자본 효율성 등 비즈니스의 hard side 는 정확성을 기해 측정할 수 있다. 놀랍지 않게도, hard side 는 항상 컴퓨터 기술, 데이터, 그리고 분석기술과 완벽한 파트너십을 맺어 왔다. 가장 오래된 계산 도구는 바빌로니아 시대의 주판이다. 고대 로마인들은 로마 제국의 건설 현장에 휴대용 주판을 가지고 다녔다. 비즈니스의 hard side 와 데이터 분석기술의 결합은 오늘날도 계속된다. 1980년대 월마트, 1990년대 델, 2000년대 아마존과 넷플릭스 같은 기업들은 데이터 분석기술 세계의 대가들이다.

2. 한편 비즈니스의 soft side 로 불리는 것들 – 디자인, 팀워크, 신뢰, 리더십, 스마트함, 스토리텔링 – 은 언제나 자신만의 신비와 직관의 세계를 구축해 왔다. 천재로 추앙받는 최고의 실행가들은 분석가들이 아니었다. 스티브 잡스의 안목, 잭 웰치의 리더십 트레이닝, 필 나이트의 스토리와 결합된 세일즈, 리차드 브랜슨의 열정 구축하기 등… 이러한 특질들은 쉽게 측정될 수 있는 것이 아니며 쉽게 이식될 수 있는 것도 아니다.

3. 최고의 CEO 들은 항상 이러한 ‘화성-금성의 차이’를 연결하는 방법을 찾아왔다. 스티브 잡스는 대단히 분석적인 팀 쿡에게 애플의 hard side 를 담당하는 역할을 맡겼고, 팀 쿡은 대단한 성공을 거두었다. 마이클 아이즈너는 혼자서 디즈니를 구할 수도 있었지만 뛰어난 COO 였던 프랭크 웰즈의 도움을 받아서 해냈다. 구글은 한 때 지나치게 분석적이다 보니, 웹사이트의 파란색을 41개로 쪼개어서 고객의 반응을 테스트하기도 했다. 요즘 구글은 그래픽 디자이너에게 더 많은 재량권을 주고 있고, 구글 웹사이트의 감각과 느낌은 더 나아졌다.

4. 빅데이터 시대에 던져야 할 질문은 이것이다. “비즈니스의 soft side 를 직관적인 천재들의 손에 맞겨둘 것인인가, 아니면 새로운 활기와 합리성을 가져오기 위해서 soft side 에도 빅데이터를 사용해야 할 것인가? soft side 에 빅데이터 도입이 가능하기는 한 것일까?” 이것은 성공적인 기업을 이끌고 싶다면, 작게 보고 넘어갈 문제가 아니다.

5. 오늘날 빅데이터라는 단어는 지나치게 남용되고 있다. 나는 Viktor Mayer-Schönberger 와 Kenneth Cukier 가 공저한 책, ‘Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Houghton Mifflin Harcourt, 2013)’ 에 나오는 빅데이터에 대한 설명을 좋아한다. 이 책에서 그들은 빅데이터를 ‘얽매여있지 않고 구조화되어 있지 않으며, 정확하지는 않지만 예측할수 있으며, 인과관계를 설명할 수는 없지만 상관관계는 보여줄 수 있다 (unbounded and unstructured; imprecise but predictive; and can’t show causation, but can show correlation.)’ 라고 설명한다. 이런 관점에서 볼 때, 빅데이터는 hard side 보다는 soft side 에 더 가깝다고 할 수 있다. 그렇다면, 빅데이터는 더 매력적인 상품을 디자인할 수 있도록, 망가진 팀을 다시 되살리고 끈끈한 조직 문화를 구축할 수 있도록, 기억에 남을만한 브랜드를 만들 수 있도록, 우리가 변화에 더 적응할 수 있도록 도와줄 수 있는 것일까?

6. 빅데이터는 새로운 세계다. 빅데이터는 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에 진정한 통찰력을 제공할 수 있을지 아니면 돈만 낭비하는 방해물이 될지도 분명치 않다. 빅데이터는 신용카드 업계에서는 성공적이었다. 혈액을 채취해서 질병을 파악하는데도 도움을 주었다. 그러나 빅데이터가 비즈니스 리더들이 물건을 잘 팔고 팀을 동기부여하는데 어떤 도움을 줄 수 있단 말인가?

7. 빅데이터가 어떻게 적용되는지, 그리고 어떤 곳에서 유용하게 쓰일 수 있는지 알아보기 위해서 나는 여름동안 CEO, 디자이너, 마케터, 팀 리더들과 대화를 나누었다. 다양한 산업의 사람들, 그리고 회사의 규모도 다양하게 만났다. Nest Labs 의 창업자 겸 CEO 토니 파델과 만나서 대화하던 중 한가지 답이 나왔다. Nest Labs 는 실리콘 밸리의 기업으로 집안의 난방/냉방 사용량을 분석해서 돈을 절약하게 해 주는 ‘똑똑한 온도조절장치’를 만드는 곳이다. 토니 파델은 2000년대 초반 아이팟을 출시하던 일을 담당하면서, 스티브 잡스로부터 직접 제품 디자인을 배웠다.

“빅데이터가 온도조절장치의 디자인에 도움을 주나요?” 라고 질문을 했다.
“아니요.” 라고 파델이 답했다.

8. “위대한 제품은 강력한 관점(strong point of view)에서 나옵니다. 당신은 당신 자신을 위한 디자인을 해야 합니다. 데이터가 ‘당신은 이렇게 해야 합니다’ 라고 말하는 대부분의 것들에 대해 ‘아니요’ 라고 말할 수 있어야 합니다. 스티브 잡스는 ‘아니요’ 라고 말하는 것에 대단히 뛰어났습니다. 그러나 빅데이터는 당신이 예상하지 못했던 방법으로 사람들이 제품을 사용하는 법을 보여줄 수 있습니다. 제품의 소프트웨어를 어떻게 개선할지, 고객들과 커뮤니케이션을 통해 로열티 구축하는 과정을 어떻게 향상시킬지에 대해서 빅데이터는 뛰어난 통찰력을 제공합니다.”

박소령

출처: Forbes, 링크
이미지 출처: Greenbook, 링크