책정리

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구글 신은 모든 것을 알고 있다

저자

정하웅, 김동섭, 이해웅 지음

출판사

사이언스북스 | 2013-04-21 출간

카테고리

과학

책소개

KAIST가 자랑하는 최고의 석학들이 펼치는 물리학, 생물학, ...

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- 정보통신 분야에서 구글이 성공한 원인을 봤더니, 웹페이지가 항공망처럼 생겼다는 사실, 즉 허브가 있다는 사실을 이용해 등수를 매김으로써 검색결과를 잘 보여주었다는 것. 구글이 가장 잘한 점은 링크, 연결선이라고 하는 것의 가치를 알아챈 것. 그 전에는 그냥 웹페이지의 내용만을 생각했음. 하지만 구글은 야후의 실패를 보고 내용이, 점이 중요한 게 아니라 연결선이, 링크가 더 중요함을 파악했고 그 덕분에 성공. 물론 그 바탕에서는 월드 와이드웹의 구조가 항공망처럼 생겼다는 사실이 자리잡고 있음.
- 회계장부가 맞는지 틀리는지 알아보려고 모든 회사를 하나하나 조사할 수는 없음. 그래서 고안한 방법이 이것임. 회계장부에 벤포드 법칙을 적용해서 맨 앞자리 숫자로 그래프를 그렸을 때 벤포드 법칙에 잘 맞으면 통과, 뭔가 그래프에 이상한 점이 있으면 그 회계장부를 제출한 회사를 정밀하게 조사함. 1차 검출기로 사용하는 셈. 물론 걸려본 적이 있거나 영악한 사람이라면 이런 검출 방식이 있다는 걸 알고, 법칙에 맞게 영수증을 만들려고 노력함. 그런데 그래도 걸림. 왜냐하면 자연스러운 회계장부에는 척도가 없기 때문. 첫자리를 잘 봐서 벤포드 법칙에 맞게 영수증을 만들었다고 하자. 예를 들어 1이 많이 나오게, 엄밀하게 30.1%가 나오도록 만원짤 영수증을 만들면 국세청에서는 엑셀파일에 곱하기 2를 함. 그러면 꼼수로 채워놓은 데이터들은 다 흐트러지게 됨. 회계장부가 조작이 아닌 자연스럽게 나온 데이터라면, 2를 곱해도 벤포드 법칙이 맞아야 함. 억지로 첫자리만 맞춰서 끼워 넣으면 2를 곱했을 때 무언가가 툭하고 튀어나옴. 문제가 있는 것임.
- 양 극단에 있는 수직적 구조와 수평적 구조의 중간형태인 적당한 부서와 직책이 있어서 기본적 구조를 갖추되 많이 소통하는 사람들끼리는 쉽게 연결할 수 있는 채널을 만들어주는 구조가 가장 이상적 기업형태. 수직적이고 딱딱한 구 거버먼트에서 수평적이고 유연한 신 버거넌스로 변화했음. 또한 이런 소통채널은 고정된 것이 아님. 계속 변화하고 진화해야 함. 이번달에는 A부서의 김과장이 B부서의 이 대리와 연결선이 있었으나, 다음 달에 새로운 업무가 주어지면 그 업무에 가장 잘 맞는 새로운 사람과 부서가 연결되는 역동적 소통채널을 갖추어야 함. 적당한 구조와 유연한 연결선, 이것이 핵심임. 이런 유연하고 탄력적인 구조를 갖추고 있다면, 새로운 프로젝트를 시작하거나 커다란 문제가 생겼을 때, 조직을 다 뜯어 고치지 않고도 손쉽게 새로운 일을 시작하고 위기에 대처할 수 있음.
- 복잡계의 전체 구성요소와 네트워크, 원리와 동역학까지 정확히 알면 좋겠지만, 조절하는 입장에서 보면 그런 자세한 내용을 다 무시하고 중요한 몇개만 알면 됨. 아무리 복잡한 복잡계도 결국 자동차와 마찬가지로 핸들, 엑셀러레이터, 브레이크에 해당하는 것만 찾아낼 수 있다면 우리가 원하는 방향대로 움직일 수 있고 따라서 전체 시스템의 조절이 가능해지는 것. 그래서 최근 이쪽에서 활발히 연구되는 분야중 하나가 복잡계의 이런 중요 구성요소, 컨트롤 노드를 찾는 것임.
- 생명의 분자는 DNA임. 생명체에는 세포가 있고, 세포속에 핵이, 그리고 그 핵 송게 DNA를 담고 있는 염색체가 있음. 인간의 세포 하나에 들어있는 DNA를 다 펴면 길이가 2미터 정도 되는데, 이 이중나선 구조속에는 염기쌍들이 배열이 30억개, 전체 염색체를 통틀어 3만개 정도의 유전자가 존재. 이런 DNA에서 RNA가, 그리고 RNA에서 단백질이 만들어짐. 유전자 정보는 DNA에 담겨 있고, 생명정보는 DNA에서 RNA, RNA에서 단백질로 흘러감. 그 반대는 절대 있을 수 없음. 따라서 뭔가를 새롭게 만들어내고 싶다면 염기서열을 바꾸어야 함. 염기서열을 바꾸지 않으면 아무것도 할 수 없음.
- 시간이 지나면서 과거에는 같은 기능을 했던 모듈이 오늘날에는 여기서는 이런 일을, 저기서는 다른 일을 할 수 도 있음. 한 예로 애기장대풀이란 이름의 한 네트워크가 갖고 있는 모듈들의 오솔로그를 보면 희한한 점이 있음. 사람의 지능을 떨어지게 하는 모듈은 애기장대풀에서 떡잎을 만들 때 문제를 일으키는 모듈에 해당. 그 다음에 사람의 난청은 식물의 순환계와 연결됨. 애기장대풀은 식물이라 피가 없으니까 사람 심장의 비정상적 발달에 관련된 모듈과는 전혀 관계가 없을 것 같지만 이 모듈은 애기장대출에서 적색광에 반응하는 일을 함. 이런 호몰로그를 잘 조사하면 심장병에 관련된 새로운 유전자를 발견해낼 수 잇음. 호몰로그로 구성된 모듈하고 생명체마다 고유한 모듈을 찾아서 그들 사이를 잘 연결하면 흥미로운 것들을 여러가지 밝혀낼 수 있고, 질병에 관련된 유전자 역시 발견할 수 있음. 이것이 네트워크의 힘
- 우리 몸속에서 DNA는 히스톤이라는 단백질에 죽 감겨 있음. 더 중요한 것은, 히스톤은 환경과 관련이 있어서 변형이 됨. 화학적으롤 변형되기도 하고, 안되기도 함. 이때 히스톤뿐만 아니라 DNA자체도 화학적으롤 변형됨. DNA의 어떤 부분에 메틸기가 붙기도 하고 안 붙기도 함. 이런 현상을 메틸화라고 함. 우리 몸 속에 있는 정확히 똑같은 자리의 C가 사람에 따라서 어떤 지역은 변형되어 있고 어떤 지역은 변형이 안 되어 있음. DNA서열은 당연히 변하지 않지만, 처한 환경에 따라 DNA의 상태가 약간 변한 것임. 그래서 이것을 후성유전체(epigenome)라고 함. epi란 단어는 '위'라는 뜻인제, epigenome이라는 말은 유전체 위에 약간의 변형이 생겼다는 뜻. 우리 몸속에는 뇌세포, 근육세포, 내장세포처럼 굉장히 다양한 세포가 있음. 이것들은 NDA는 똑같지만 감긴 형태가 다름. 감긴 형태에 따라서 몇만개 정도의 유전자 중 어떤 것은 발현되고 어떤 것은 발현되지 않는 차이가 생기고, 여기서 우리 몸속 세포들의 다양성이 나옴. DNA가 완전히 감겨 있으면 형질이 발현되지 않음. 발현이 되려면 어느정도 풀려 있어야 함. 그 풀림을 조절하는 것은 DNA가 처한 환경에 따라서 후성 유전체에 어떤한 화학적 변형이 생겼느냐 안 생겼느냐의 여부임. 예를 들어 우리 뇌의 환경은 내장이나 근육의 환경과 다름. 세포마다 이 환경을 인식해서 바꾸는 것임. 또한 이것은 사람이 살아온 환경에 따라서 발현이 안 되기도 하고, 죽 감겨있던 것이 풀려서 발현되기도 함. 그것도 평생 똑같은 것이 아니라 시간이 지나면서 바뀜. 병에 걸렸을 때 메틸화가 발생하는 일이 비정상적으로 많아지고 살이 찜에 따라 메틸화 정도가 변하는 것이 한 사례임. 본성대 환경 문제를 이렇게 생각해보면 환경에 따라 어떻게 살아가느냐가 유전정보마저 바꾸어서 결국 자신이 바뀌는 것임. 유전자만 안다고 전체를 이야기할 수 없음. 이런 사실들이 밝혀지면서 후성유전체를 연구하려는 사람들도 증가. 후성유전체는 세포마다 다르고, 개인마다 다르고, 개인도 상태마다 다르기 때문에 연구할 것도 무진장임.
- 이중 나선 결합이 유전정보 보존에 유리한 이유. 4개의 염기가 3차원에서 서로 도와주면서 안정적 결합을 이룰 수 있는 형태가 이중나선임. 결합이 이중나선 안에서 잘 보호됨. 어떤 특별한 일이 일어나 결합이 깨져서 A가 T로 바뀌었다고 한다면 보존이 안되고 변형이 일어났다는 의미. 돌연변이가 일어난 것임. 이중 나선은 그런 일이 쉽게 일어나지 않는 안정된 구조임

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빅 데이터 어떻게 활용할 것인가

저자

오라일리 미디어 지음

출판사

제이펍 | 2013-07-31 출간

카테고리

경제/경영

책소개

빅데이터, 과연 유행어로 그칠 것인가? 요즘 분야를 막론하고 '...

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- 데이터의 규모가 커 기존 관계형 데이터베이스 인프라로 대처할 수 없다면 그 프로세싱은 대략 두가지 선택으로 귀결됨. 하나는 그린플럼 등의 데이터 웨어하우스/데이터베이스와 같은 대량 병렬 처리 아키텍처이고, 다른 하나는 아파치 하둡 기반 솔루션인 이 선택은 대개 V요소 가운데 하나인 다양성이 어느 정도의 영향력을 발휘하느냐에 따라 달라짐. 대개 데이터 웨어하우스를 통한 접근은 미리 정의된 스키마가 필요하고, 진화 속도가 더딘 정규 데이터세트와 어울림. 반면 아파치 하둡은 처리할 수 있는 데이터의 구조에 어떤 조건도 부여하지 않음. 하둡의 핵심은 컴퓨팅 문제를 수많은 서버에 나눠 분산처리하기 위한 플랫폼임. 하둡은 야후에서 처음 개발되어 오픈소스로 릴리스되었고, 구글이 처음 선보인 맵리듀스라는 접근방식이 구현되어 검색 인덱스를 컴파일함. 하둡의 맵리듀스는 다수 서버에서 데이터세트를 분산처리하고 데이터를 작업하는데, 이를 맵단계라고 함. 이 단계를 지나면 부분적인 결과가 재결합되는데, 이를 리듀스단계로 부름.
- 하둡은 자체분산 파일시스템인 HDFS로 데이터를 저장하며, 이를 통해 다수의 컴퓨팅 노드에서 데이터를 사용할 수 있음. 전형적 하둡의 사용패턴은 다음 세가지 단계롤 구성됨
* 데이터를 HDFS로 로드하기
* 맵리듀스 작업
* HDFS에서 결과 검색하기
이 프로세스는 구조상 배치작업이며, 분석 태스트나 비대화형 컴퓨팅 태스크에 적합. 이 때문에 하둡자체는 데이터베이스도 아니고 데이터웨어하우스 솔루션도 아님. 오히려 이에 딸린 분석도구에 가까움
- 가장 잘 알려진 하둡 이용사례가운데에는 페이스북이 있음. 페이스북의 모델이 바로 이 패턴을 따르고 있는데, MySQL 데이터 베이스에 코어 데이터가 저장된 뒤, 하둡에 반영되는 것이다. 친구의 관심사에 따라 추천리스트를 작성하는 등의 컴퓨팅이 이 하둡에서 이뤄짐. 페이스북은 이 겨로가를 MySQL로 다시 옮겨 사용자에게 제공되는 다양한 페이지에 다시 활용함
- 스트리밍 프로세싱을 고려해야 하는 이유는 크게 두가지로 나뉨. 첫번째는 입력데이터가 온전한 형태로 저장될 수 없을 정도로 빠르게 유입되기 대문. 저장소의 성능을 실용적 범위로 유지하기 위해서는 데이터가 스트리밍될 때 일정수준의 분석이 진행되어야 함. 상상을 초월하는 유럽원자핵공동연구소의 대형 강입자 충돌기는 엄청난 데이터를 쏟아내는데, 과학자들은 그 많은 양을 감당할 수 없어 상당한 데이터를 그대로 버리고 있음. 그저 버린 데이터에 쓸만한 것이 없기만을 바랄 뿐임. 스트리밍을 고려해야 하는 두번째 이유는 유입되는 데이터에 애플리케이션과 온라인 게임이 확산되면서 이는 흔히 접할 수 있는 상황이 돼버렸음.
- 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 제품 분야는 크게 두가지임. 하나는 IBM의 Infosphere streams와 같은 전용제품이고 다른 하나는 트위터의 storm이나 야후의 S4처럼 아직은 정교하지 않지만, 현재도 세를 불리고 있는 오픈소스 프레임워크임. 이들 오픈 소스 프레임워크의 태생은 웹산업임.
- 기술이 비스니스라는 테두리 안에서 발전함에 따라 각 세부단계는 데이터 용량의 대폭증가로 이어짐. 현재 빅데이터에 눈길을 주는 사람들은 자신의 비즈니스가 구글이나 페이스북이 아닌데도 왜 빅데이터가 적용되어야 하는지 충분히 의문을 가질만함. 해답은 웹비즈니스가 온라인으로 모든 활동이 이뤄질 수 있느냐에 달렸음. 이들의 디지털 신경계는 오퍼레이션의 처음부터 끝가지 수월하게 적용될 수 있음. 만일 공장이나 매장, 그외 현실세계의 다른 부분들이 비즈니스의 범위에 속한다면 이들을 디지털 신경계에 결합하기 위해 앞으로 더 멀리 가야 함
- 사람들은 대부분 스프레드시트를 유창하게 말함. 사람들은 깔금한 행과 열, 차트를 바라보며 그 안에 무엇인가 중요한 것이 있다고 생각. 하지만 그 무엇이 과연 무엇이고 그것을 어떻게 추출하는지는 한눈에 명확히 파악하지 못함. 스프레드 시트는 노력이 필수임. 무엇을 찾아야 하는지 간파하지 못했다면 그 노력은 곱절이 될 수도 있음. 더구나 데이터 분석이 담당자의 주요 업무에서 조금이라도 밀리면 스프레드시트에 쏟을 노력은 늘 우선순위에서 내려감. 하지만 스프레드시트가 이제는 우리의 기본전략도구가 아니라면 어떻게 될까? 우리가 인간이어서 이해할 수 있는 것들, 가령 스토리, 문장, 분명한 길잡이 등을 그 모든 중요한 데이터와 함께 고려할 수 있다면 어떻게 될까? 하몬드는 다음과 같이 고찰했음.
어떤 사람들에게는 스프레드시트가 대단한 도구입미다. 하지만 그런 사람은 그렇게 많지 않습니다. 스토리, 문단, 리포트, 예측, 자문, 이들이 우리 세상에서 훨씬 더 강력한 힘을 발휘하는 객체입니다. 또한 우리가 편안하게 다가가는 것들이기도 합니다.
- 스프레드시트는 우리를 인지하기 어려운 구석으로 몰아버림. 스프레드시트 파일을 열면 여러분은 데이터를 파악하기 위해 어쩔 수 없이 스프레드시트라는 틀에 자신을 맞춰야 함. 그러고도 데이터에서 의미를 추출하기 위해 더욱더 힘들게 파고들어야 함. 과연 이것이 최선일까?
- 스프레드시트를 사용하는 사람은 언제 어느때든 계속 있을 것이빈다. 다만, 스토리가 귀착점이 되지 않겠느냐는 것입니다. 귀착점이라는 관점에서 보면 데이터를 정말로 온몸으로 받아들이는 사람이라야 스프레드시트의 의미를 이해할 수 있습니다. 대개 그런 사람이 하는 일이라고는 기껏해야 다른 사람과 소통하기위한 목적으로 데이터의 양을 줄이는 것밖에 없습니다.
- 수십년째 데이터베이스의 세가지 속성은 근본적으로 팽팽한 관계를 보였음. 데이터 수집은 빠르게도, 크게도, 다양하게도 이뤄질 수 있음. 문제는 이 세가지를 동시에 이뤄낼 수 없다는데 있음.
- 데이터가 부족했던 예전모델로는 수집해야 하는 데이터가 무엇인지부터 결정한 뒤라야 실제 수집을 시작할 수 있었음. 전통적인 기업 데이터웨어하우스라면 위젯의 판매를 색상별, 지역별, 크기별로 추적했을 것임. 무엇을 저장하고 이를 어떻게 저장할지 결정하는 행위를 가리켜 스키마 디자인이라고 부름. 그리고 무엇에 관한 데이터인지 결정하는 순간이 바로 스키마임. 컨텍스트의 순간이라 할 수 있음. 이를 위해서는 반복이 필요함. 무엇에 관한 데이터인지 그 스키마를 정의하는 순간 결정해야 함. 반면 데이터가 넘쳐나는 새로운 모델은 일단 데이터부터 수집한 뒤에 질문을 던짐. 스키마가 수집 뒤로 밀리는 것임. 사실 스플렁크나 팔란티르 등의 빅데이터 성공이야기는 데이터부터 수집하고나서 그 콘텐츠를 잘 이해하는 능력 때문에 높이 평가받은 것임. 이를 가리켜 때로는 무스키마 쿼리라고 부름. 그리고 이는 위험함
- 거의 모든 기존 BI도구는 다음 두가지 면에서 제한적임. 우선 이들은 선 스키마 후 캡처도구로서 애널리스트는 무엇을 수집할 지 결정한 뒤 필요한 데이터를 발견함. 두번째로, 이들 도구는 아비나시 카우시크가 기지의 미지로 일컫는 것을 리포트하는 데 초점이 맞춰졌음. 다시 말해 우리가 모른다고 알고 있는 것에 전형적으로 집중되어 있음.
- 오픈소스 도구와 저렴하고 빠른 컴퓨터나 저장소를 이용하면서 일단 캡처하고 질문은 나중에 하는 방식이 훨씬 수월해졌음. 이는 애널리스트들이 데이터수집을 유발했던 처음 질문에 얽매이지 않고 그 이상으로도 추측할 수 있기 때문에 우리의 데이터 사용방식에 변화를 가져왔음. 더욱이 결과를 얻어내는 속도 또한 사람이 직접 질문하는 것 만큼이나 빨라져 데이터의 대화식 탐구가 한결 수월해졌음. 이와 같은 대화형 탐구와 추측이 합쳐져 BI는 미지의 미지, 다시 말해 경쟁적 우위 또는 즉각적 차별요소를 배출하는 통찰력의 영역으로 진입했음.
- 빅데이터는 이미 온라인 마케팅과 얼기설기 얽혀있지만, 크에 나누면 두가지로 생각해 볼 수 있음. 우선, 빅데이터는 온라인에서 오프라인으로 옮겨갈 것임. 비접촉식 결제기능을 갖춘 NFC 탑재 스마트폰은 이미 마케터에게 일종의 단꿈과도 같으며, 어디서든지 사용되고 있음. 기다리는 줄이 얼마나 긴지 추적하고, 현재 교통상황을 저장하는 일이나 매출에 대한 신선한 통찰력을 제공하는 등의 일쯤은 얼마든지 가능. 그 결과 회사는 온라인 매장에서 누렸던 최적화를 고객추적이 가능해짐에 따라 오프라인 세상에서도 누릴 수 있을 것임. 두번째로, 빅데이터는 월스트리트에서 또는 매디슨 애비뉴와 미들필드로드에서 메인스트리트로 옮겨갈 것임. 도구는 한층 더 사용하기 수월해질 것이며, 소기업은 BI 플랫폼을 갖추지 않고도 태블릿이나 스마트폰으로 비즈니스 환경을 구축할 것임. 스퀘어와 같은 모바일 결제업체는 이미 체크아웃 프로세스를 재고하고 있음. 휴대용 CI가 구축된 도구들이 우리의 마케팅 도구 사용방식을 넓혀줄 것임.
- 우리가 개인병원이나 대형병원의 입원치료 기록, 주소 데이터베이스, 개인헬스장비에서 빠르게 쏟아져 나오는 데이터스트림 등 여러소스의 데이터를 서로 연계한다면 데이터는 끝도 없이 강력해짐. 이런 통계를 더욱 세심하고, 정확하며, 신중하게 적용하는 것이 도전과제는 아님. 단지 몇가지 변수만을 핵심으로 가정하여 이들 변수의 상관관계를 파악하는 것으로 끝을 맺는 구시대 패러다임을 과감히 내려놓아야 함. 과거의 패러다임은 데이터가 풍부하지 않을 때 효과적이었음. 잘 생각해보면 데이터가 풍부하지 않았기 때문에 그런 가정이 성립되었던 것. 우리는 백혈병과 신장암 사시의 관계를 연구하지 않았음. 이런 연구를 진행하려면 수많은 데이터를 수집한 뒤 수많은 질문을 해야 하기 때문. 백혈병과 신장암의 연관성은 백혈병와 독감의 연관성과 별로 다를 바 없음. 하지만 데이터의 존재는 더 이상 문제가 아님. 우리는 언제나 데이터를 수집하고 있음. 전자건강기록을 통해 우리는 특정진료, 특정병원, 특정연구를 넘어서는 사례들을 연계하기 위한 데이터를 가져올 수 있음. 따라서 현재 우리는 기계학습 기법을 사용하여 가능한 모든 가설, 데이터가 별로 없다면 직관에 의지할 수 밖에 없을 가설들을 파악하고 테스트할 수 있음. 결국 데이터가 풍부하다면 상관관계를 넘어 인과관계를 접근할 수 있음.

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포스트 스마트폰 경계의 붕괴

저자

김지현 지음

출판사

위즈덤하우스 | 2013-04-17 출간

카테고리

경제/경영

책소개

포스트 스마트폰, 더 거대한 게 온다!! 카카오톡, 나이키플러스...

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- 애플의 아이폰은 AT&T, 구글과의 협력에 의해 탄생되었음. 사실 아이폰 이전에 애플은 모토롤라와 함께 아이튠즈가 탑재된 락커라는 제품을 출시했음. 하지만 애플의 자랑인 훌륭한 UX가 모토롤라의 제품에 제대로 구현되지 못해씅ㅁ. 이후 애플은 하드웨어를 직접 설계해 아이폰을 개발했으며 이 폰에서 사용자들이 가장 많이 사용할만한 서비스를 구글, 야후를 통해 제공했음. 아이폰에는 구그맂도, 유투브, 야후날씨, 야후증권, 구글 검색 등이 제공되었음. 하지만 파트너였던 애플과 구글의 관계는 급속도로 악화되어 고인이 된 스티브 잡스는 구글을 주적으로 삼고 안드로이드 진영과는 핵전쟁도 불사하겠다고 말하기도 함. 그것은 구글이 안드로이드를 만들어 아이폰과 유사한 UX 스마트폰 시장에 진출했기 때문. 구글 입장에서는 아이폰의 탄생과 성공을 지켜보면서 모바일 플랫폰의 저력을 인지했고, 이 시장에 적극 대응하지 않으면 도태될 것이라 믿었기에 안드로이드를 출시한 것임. 구글은 안드로이드를 제조사에 공짜로 배포하는 대신 안드로이드에서 최적으로 동작되는 기본 앱들을 제공. 구글 플레이, 구글 검색, 구글 지도, 구글 플러스 유투브, 구글 캘린더, 지메일, 피카사 등의 서비스를 제공함으로써 사용자와의 접점을 만들어가고 있음. 애플도 구글의 이 서비스들을 기본앱에서 제외하고 애플의 서비스들로 대체해가고 있음. 그것은 결국 고객접점을 차지하는 것이 헤게모니를 주도하는 것이기 때문.
- 최근 인텔은 울트라북 제품군에 드래곤 어시스턴트라는 지능형 음성인식 기능을 제공한다고 밝혔음. 물론 이 기능은 단순 음석인식을 이용해 간단히 컴퓨터 명령을 내릴 수 있는 UI로 09년에 MS가 윈도우 XP에 제공한 기능과 유사함. 최근 스마트폰에 제공되는 시리는 서버를 기반으로 동작되는 것으로 음성인식을 넘어 검색과 검색결과를 서비스 형태로 제공하는 것. 모바일에서 이 같은 새로운 사용자 체험의 등장으로 인해 컴퓨터에서도 음성인식에 대한 재조명과 기존 웹 검색에 대한 큰 변화를 모색할 것임. 결국 이 서비스의 핵심은 앞서 언급한 세가지 기술력의 싸움임. 음성인식과 음성검갯은 기술의 상향평준화와 함께 자연스럽게 진입장벽이 사라지겠지만 세번째의 데이터 마이닝은 사용자들이 해당 서비스를 사용하면서 추적한 방대한 로그를 분석하면서 엔진을 개선하는 꾸준함으로 성능이 개선될 것임. 그런 면에서 볼 때 구글이 가장 유리한 입장이 될 것임. 구글은 안드로이드 SDK에 음성인식 API를 공개해 음성키보드를 어떤 앱에서든 사용하도록 함으로써 음성인식 데이터를 확보하고 엔진개선에 활용하고 있음. 비록 애플이 시리를 가장 먼저 선보였지만 음성검색 결과를 제공하는 데 가장 중요한 자연어 검색과 검색 데이터는 울프럼 알파를 부분활용하고 있음. 사실 이런 기능은 내부기술로 내재화하여 지속적으로 개선해가야 하기에 향후 애플의 대응이 주목됨
- T맵의 성장으로 인하여 기존 내비게이션 시장이 냉각되고 있어 팅크웨어는 아이나비 에어라는 내비게이션 앱을 무료로 안드로이드폰 사용자 대상으로 서비스하고 있음. 그 외에 다음 지도, 네이버 지도, 서울버스, 하철이 등의 다양한 지도기반의 서비스들의 사용량도 지속적으로 성장하고 있음. 사용자수가 늘어가면서 이들 서비스를 기반으로 한 광고 비즈니스 모델에 대한 시도가 강화될 것으로 예상됨. 다만, 아직 LBS의 주 광고주인 상점들이 모바일 페이지를 서비스하고 있지 않아 드라마틱한 성장을 보여주고 있지는 않지만, 스마트폰의 보급대수가 인구의 50%이상이 되면서 LBS 사용량도 일상화 되고 있어 광고주들이 변화하고 있음. 실제 모바일 광고 전문 플랫폼인 다음의 아담, 카우릴, 애드몹 등은 월 300억가량 이상의 PV를 확보하면서 이렇게 발생된 트래픽을 통해 다양한 광고주들을 만족시키는 광고를 운용하고 있음
- 제조사들이 변하고 있다. 제조사들이 만들어온 사물들이 IP기반으로 클라우드에 연결되어 다양한 데이터를 축적하면서 이를 기반으로 지속적인 서비스를 제공하고, 신규 비즈니스 모델을 발굴해 가고 있음. 바야흐로 ToIP(Things over IP)의 시대가 열리고 있으며, 제조사들은 시장의 이러한 변화에 적극적으로 대응해야 함. 즉, 인터넷과 연동되어 고객과의 지속적인 접점을 만들어 서비스를 제공할 수 있어야 함. 그것이 제조 2.0임.
- IoT의 비즈니스는 디바이스를 통해 사용할 수 있는 서비스를 유료화하거나 해당 서비스를 기반으로 광고수익을 얻는 것. 혹은 해당 디바이스를 통해서 쌓여가는 수많은 데이터들 속에서 다른 비즈니스의 기회를 만들어낼수도 있음. 디바이스를 그 자체가 아닌 디바이스를 사용함으로써 발생되는 다양한 부가서비스와 데이터가 직간접적으로 새로운 비즈니스를 잉태하는 것이 IoT 시대의 비즈모델임. 또한 하드웨어의 특정 API, SDK를 유료로 서비스 사업자들에게 제공하는 비즈니스 모델이 대두될 수 도 있음. 경우에 따라서는 하드웨어의 판매대수를 늘리고 플랫폼 확산을 위해 API를 무료로 개방하는 것도 좋지만, 중요한 핵심 API는 부분 유료화해 IoT 제품을 기반으로 서비스를 구축하려는 사업자들에게 제공하는 비즈니스 모델이 있을 수 있음.
- 와이파이가 사물통신의 대표적 통신 규격이 될 것임. 특히 좀더 빠른 슈퍼 와이파이가 보급되면서 좀 더 많은 사물들이 쉽게 인터넷에 연결될 것임. 슈퍼 와이파이는 화이트 스페이스라고 불리는 TV주파수 중 빈 공중파 채널을 이용하는 것으로, 기존 와이파이보다 속도는 느리지만 도달거리가 넓고 저주파 대역을 사용해 건물벽도 잘 통과하기 때문에 3G/4G의 기존 통신망을 부분 대체할 수 있음. 하지만 슈퍼 와이파이 역시 기지국을 기반으로 한 네트워크에 직접 연결되기 대문에 설비투자비용이나 이용요금에 대한 부담이 없을 수 없음. 반면, 기기간 직접 연결을 기반으로 한 근거리 무선통신 네트워크가 대안일 수 있음. 즉 블루투스나 지그비 혹은 RFID와 같은 방식을 이용하면 제조단가나 통신비의 부담에서 해방될 것임. 물론 5극 오디오 단자나 USB 등의 유선을 이용해 직접 연결하는 것도 방법일 수 잇음. 이런 이유로 사물통신 관련 디바이스들은 와이파이와 함께 블루투스를 가장 많이 통신규격으로 지원하고 있음. 블루투스로 스마트폰에 연결해서 스마트폰에 설치된 앱을 통해 해당 기기를 조작하고, 축적된 데이터를 송수신해서 관리할 수 있도록 하고 있음. 궁극적으로 각 사물들이 직접 인터넷에 연결되는 것을 지향하겠지만, 비용 등의 이슈로 인해 3~5년간은 과도기적으로 스마트폰 등을 경유한 인터넷 연결이 일반적일 것임.
- 웹의 시대에는 고객의 프로필 정보만 얻을 수 있었다면 모바일 시대에는 고객의 행동데이터를 얻을 수 있음. 더 나아가 IoT의 시대에는 고객의 행동을 넘어 고객의 컨텍스트를 얻을 수 있음. 즉, 고객이 어떤 상태이고 무엇에 관심이 있는지를 넘어, 어떤 니즈를 가지고 있으며 왜 그것을 좋아하는지를 알 수 있게 되는 시대. 웹을 통해 who를 알수 있게 되었다면, 앞으로는 고객의 why를 알게되어 how와 when을 예측할 수 있게 될 것임.
- 린스타트업이라는 프로세스가 주목 받고 있음. 적게 투자하면서 고효율을 얻는 프로세스로 짧고 가볍게 산출물을 만들면서 소비자 반응을 봐가며 제품개선을 하는 방식. 미래예측이 어려울 때는 예측을 하는 데 탁상공론을 해가며 시간을 낭비할 것이 아니라, 현장에서 실제 작은 사업전략을 구생해 테스트해가며 고객반응을 보면서 키워가는 전략이 효과적.

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새로운 디지털 시대

저자

에릭 슈미트, 제러드 코언 지음

출판사

알키 | 2014-07-22 출간

카테고리

경제/경영

책소개

Google 회장 에릭 슈미트의 《새로운 디지털 시대》 최신 개...

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- 온라인 신원의 기본도 바뀔 수 있음. 일부 정부는 추적과 인증이 불가능한 익명의 시민들, 이른바 숨어사는 사람들의 숫자가 수천명에 이르는 것을 아주 위험하다고 판단할 것임. 정부는 각 온라인 계정가 관련된 사람이 누구인지 알려고 하면서, 가상세계에 대한 통제력을 확보하기 위해 국가적 차원에서 인증을 요구할 것임. 미래에는 온라인 신원이 단순한 페이스북 페이지가 아니라, 모든 온라인 할동으로부터 입증 가증하고 정부에 의해 규제될 수도 있는 프로필의 집합이 될 것임. 당신의 페북, 트위터, 스카이프, 구글 플러스, 넥플릭스, 뉴욕타임즈 계정이 공식 프로필과 링크되어 있다고 상상해보라. 온라인에서 인증된 프로필의 연관정보는 그렇지 못한 콘텐츠에 비해 검색결과 내에서 더 높은 순위가 매겨질 것임. 그결과 대부분의 사용자가 인증순위가 가장 높은 결과들을 클릭할 것임. 따라서 익명일 때 치러야 할 진정한 비용은 관련성의 부재일지도 모름. 아무리 흥미로운 콘텐츠라도 그것이 익명의 프로필과 연결되어 있으면 심하게 순위가 낮아져 보기 힘들어지기 때문.
- 과거에는 오프라인에 신원을 만들어 온라인상에 투사하는 방식이었으나 이제는 온라인상에서 신원을 만들어 오프라인에서 사용하는 방식으로 변화. 이 변화는 디지털 세상을 항해하는 시민, 국가, 기업들에게 매우 중요한 의미가 있음. 이러한 변화의 시기에 사람들과 기관들이 사생활과 보안문제를 어떻게 해결하느냐에 따라, 장소불문 모든 시민들의 새로운 경계가 설정될 것임.
- 온라인 세상이 부모 노릇을 더욱 힘들게 만들었지만, 그렇다고 상황이 아주 절망적인 것은 아님. 부모는 미래에서 지금과 똑같은 책임을 질 것임. 특히, 아이들이 온라인상에서 미래에까지 피해를 미칠수 있는 잘못을 저지르지 못하도록 적극적으로 개입해야 함. 아이들은 신체적으로 성숙해지기도 전에 빨리 온라인 생활을 시작하게 됨. 따라서 대부분의 부모는 성에 관한 이야기를 나누기 훨씬 전에 사생활과 보안을 주제로 이야기를 나누는 것이 무엇보다 중요한 일임을 깨닫게 될 것임. 물론 예전처럼 부모와 자식간의 대화는 여전히 소중한 가치를 유지할 것임.
- 보안과 사생활 문제를 해결하는 것은 기업, 사용자 그리고 우리 주위에서 활동하는 기관들 사이의 공동책임임. 구글, 애플, 아마존, 페이스북 같은 기업은 데이터를 지키고, 시스템이 해킹당하는 걸 막고, 사용자들이 사생활과 보안을 최대한 통제할 수 있게 해주는 가장 효과적인 도구를 제공해줄 것이란 기대를 받고 있음. 이런 도구를 활용하지 않게 되면 날마다 데이터가 쌓이면서 사생활과 보안에 일정부분 피해를 입게 될 것임. 그럴 때 삭제버튼 하나만 누르면 끝이라는 생각은 금물. 데이터를 삭제할 수 있다는 생각은 착각임. 유실된 파일이나 삭제된 이메일, 지워진 문자 등은 최소한의 노력만으로도 복구가능함. 컴퓨터에서 데이터가 지워지는 일은 좀처럼 드문 일. 운영시스템은 다른 것을 저장할 공간이 필요할 때까지 파일의 콘텐츠를 그대로 보관하면서 내부 디렉터리에 파일목록만을 지워버리는 경향이 있기 때문. 심지어 파일이 덮어쓰기가 됐더라도 디스크 기억장치의 자성때문에 가끔은 원래 콘텐츠의 일부를 복구할 수 있음. 컴퓨터 전문가들은 이렇게 지워도 남는 데이터를 잔존데이터라고 부름. 클라우드 컴퓨팅은 정보의 영구화에 힘을 실어주는 한면, 사용자 정보를 원격으로 훨씬 잘 보호해줌.
- 대부분의 국가에서는 필터링이 ISP차원에서 이루어짐. 정부는 일반적으로 국가와 연결되는 게이트웨이 라우터들과 DNS서버를 통제. 이렇게 하면 하나의 웹사이트를 완전히 막을수도 있고, DPI(deep packet inspection)를 통해 웹콘텐츠를 처리할수도 있음. DPI를 갖고 있으며, 특수 소프트웨어가 라우터를 지나는 데이터의 패킷 내부를 볼 수 있고, 다른 것들 사이에 숨은 단어들도 찾을 수 있으며, 그후 부적절하다고 판단되는 정보를 차단할수도 있음. 하지만 이런 기술도 완벽하지는 않아서, 사용자는 라우터를 속이는 프록시 서버같은 우회기술이나 안전한 https암호화 프로토콜을 이용해(적어도 이론적으로는 해당 컴퓨터와 당신이 접속하고 있는 웹사이트를 다른 사람이 볼 수 없게 만들어서 개인 인터넷 통신을 가능케 함), 차당된 사이트에 접속할 수 있음. 게다가 DPI가 금지된 콘텐츠를 전부 다 찾아내는 일은 드뭄. 국가는 매우 정교한 검열을 하기 위해 이런 시스템에 막대한 재원을 투자하고, 검열을 피하려는 자에게는 무거운 처벌을 내릴 것임. 국가가 온라인을 규제하고 있고, 또한 온라인에 영향력을 행사하고 있음을 눈치채기 시작한 기술자들 중 일부는, 국가차원의 필터링과 다른 제약조건들을 지적하며 한때 전세계적으로 통용되던 개념인 인터넷의 발칸화에 대해 경고. 월드와이드웨은 균열되고 해체되어, 조만간 러시아 인터넷이나 미국 인터넷이 등장할 것임. 이들은 모두 공존하고 가끔씩은 중복되겠지만, 중요한 부분에서는 서로 별개일 것임. 인터넷은 국가별 특성을 띨 것임. 정보는 대부분 국가안에서만 흐를텐데, 그 이유는 필터링이나 언어, 심지어 사용자의 선호도 때문일 것임.(실제로 대부분의 사용자가 온라인상에서 자기의 문화영역 안에만 머무러려 한다는 사실을 보여주는 증거가 있음. 여기에는 검열이라는 이유보다 공유할 수 있는 언어, 공통의 관심사, 편의성 등이 더 큰 이유로 작동. 아울러 온라인 체험은 네트워크 캐싱이나 일시적으로 지역 데이터 센터에 콘텐츠를 저장함으로써 속도 면에서 빨라질 수 있음) 처음에는 인터넷 사용자들이 이런 상황을 잘 인지하지 못하겠지만, 시간이 지나면서 상황은 고착화될 것임. 그리고 결국 인터넷은 새로이 만들어질 것임.
- 북한의 하나밖에 없는 공식 모바일 네트워크 고려링크의 지분 75%를 가진 기업이 호스니 무바라크 전 이집트 대통령의 장기통치기간 중 번창했던 이집트 통신업체 오라스콤이라는 것은 우연이 아님. (나머지 25%는 북한 체신청이 차지) 북한내 가입자들에게 고려링크 서비스는 오직 기초적 기능만을 허용하는 아주 제한적인 플랫폼으로서 일종의 월드 가든이라 할 수 있음. 고려링크 가입자들은 국제전화를 걸거나 받을 수 없으며, 인터넷에도 접속할 수 없음.
- 아랍의 봄에 얽힌 이야기는 이미 널리 알려져 있음. 하지만 다음에 무슨일이 일어날지 우리는 모름. 커뮤니케이션 기술로 인해 새로운 연결이 이루어지고 더 많은 표현의 기회가 생기면서, 가까운 미래는 분명 혁명적인 움직임으로 가득찰 것임. 그리고 많은 국가에서 모바일과 인터넷 보급률이 올라가 군중을 동원하거나 물자를 배분하는 등 몇몇 전술적 노력을 펼치기가 더욱 쉬워질 것임. 하지만 혁명적 움직임이 늘어나더라도, 혁명이 완전히 실현되어 기존에 정권을 잡은 세력이 혁신적으로 바뀌는 일은 더 줄어들 것임. 오래가는 리더가 많지 않을 것이고, 사안에 따라 정부가 요령있게 대응하면서, 10년 말 시작된 아랍혁명에 맞먹는 엄청난 규모의 변화는 여지없이 차단될 것임. 역사적으로 봐도 그러함. 시대별 기술이 혁명의 발전방식을 규정하고 그것에 영향을 주긴 했지만, 근본적으로 성공한 혁명은 모두 구조적 변화, 외부의 도움, 문화적 응집력 같은 공통점을 가짐. 역사의 기록을 살펴보면 이런 기본적 요소들의 부족으로 실패한 혁명 시도들이 가득함. 17년 이전의 러시아 혁명에서 시작하여 91년 이라크의 시아파 봉기와 09년 이란의 녹색혁명에 이르기까지 모두 다 그러했음. 강력한 근대기술이 혁명의 성공확률을 크게 높여줄 수 있어도, 기적을 만들어줄 수는 없는 법임
- 혁명이 성공하려면 가상세계의 행동과 현실세계의 행동에 필요한 두가지 전략을 개발해야 함. 이 두가지 전략의 부재시, 명사와 그에게 편승하는 사람들은 넘쳐나는 반면, 신뢰할 수 있는 리더는 부족해지는 현상이 나타남. 역사적으로, 눈에 띄는 자리에 오른다는 것은 대중으로부터 신뢰를 받았다는 의미였음. 군벌과 냉혈한 등 악명높은 정치지도자들은 예외지만, 보통 리더가 세간의 이목을 끄는 정도는 그의 지지자들 규모에 상응. 하지만 미래에는 이런 방정식이 뒤집혀, 먼저 쉽게 유명해진 후 가시적인 지원, 신임, 경험을 쌓으면 될 것임.
- 혁명은 불만을 표출하는 한가지 방법에 불과함. 혁명은 종종 낭만적 분위기를 띰. 게다가 사람들은 정치적, 개인적 자유와 자결권을 주제로 하는 인간미 넘치는 이야기에 쉽게 빠져들기 마련이어서, 이런 이야기는 기억속에 오래 남음. 기술이 발달할수록 우리의 상상력을 사로잡는 이야기, 멋진 제목이 달린 에피소드가 더 많이 출연하게 됨. 성공하지 못했을 때조차, 우리는 집단기억속에서 마지못해서라도 어느정도 혁명에 존경을 보임. 따라서 우리 기억속에서 혁며으이 위치는 아주 특별함. 이는 시민권과 사회계약에 대한 우리의 이해에 중심이 되는 인간의 정치적 발전에 매우 중요한 요소임. 다음 기술세대도 이것을 바꾸지는 못할 것임.

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미래를 바꾼 아홉 가지 알고리즘

저자

존 맥코믹 지음

출판사

에이콘출판 | 2013-05-31 출간

카테고리

컴퓨터/IT

책소개

우리는 날마다 컴퓨터를 이용해 놀라운 일을 한다. 간단한 웹 검...

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- 단순한 덧셈 트릭이 실제로 작동하지 않게 하는 장치가 하나 더 있음. 덧셈은 통계적으로 분석가능한 결과를 낳고 이는 누군가가 암호화된 메시지 분석을 기반으로 키를 계산할 수도 있음. 그러므로 오늘날 암호화 기법은 블록암호라는 변형된 덧셈 트릭을 이용. 우선 긴 메시지를 통상 10~15자로 이뤄진 고정된 크기의 작은 블록으로 쪼갬. 그 다음, 그냥 메시지 한 블록과 키를 더하는 대신 각 블록을 덧셈과 유사하지만 메시지와 키를 더 공격적으로 섞는 고정된 규칙에 따라 수차례 변형. 예를 들어 키의 앞 절반을 블록 뒤 절반에 더하고 결과를 뒤집은 다음 키의 나머지 절반을 블록의 마지막 절반에 더하라 같은 규칙을 말할 수 있음. 물론 실제규칙은 이보다 훨씬 복잡함. 오늘날 블록암호는 주로 10차례 혹은 그 이상 작업을 함. 이는 계산목록을 반복적으로 적용한다는 의미. 충분히 많은 횟수로 계산하면, 원래 메시지는 정말로 잘 섞여 통계 공격을 방어할 수 있게 됨. 그러나 키를 아는 사람은 모든 계산을 역으로 구동해 해독된 원래 메시지를 얻을 수 있음. 이 글을 쓰는 시점에서 가장 많이 쓰는 블록 암호는 고급 암호표준(AES, advances encryption standard)임. AES는 16자짜리 블록을 128비트 키와 함께 이용해 10차례의 혼합계산을 하는 방식으로 사용.
- 일반적으로 체크섬은 오류정정보다 오류검출에 널리 사용. 아마도 가장 보편적인 예는 이더넷일 듯함. 이더넷은 오늘날 지구에 있는 거의 모든 컴퓨터가 쓰는 네트워킹 프로토콜로서, CRC-32란 체크섬을 이용해 오류를 검출. 가장 유명한 인터넷 프로토콜인 TCP(transmission control protocol, 전송제어 프로토콜)도 보내는 데이터의 각 청크 또는 패킷에 체크섬을 이용. 체크섬이 부정확한 패킷은 그냥 폐기됨. TCP는 필요한 경우 이를 나중에 자동으로 재전송하도록 설계되었기 때문. 인터넷상에 배포되는 소프트웨어 패키지는 대개 검사합계를 이용해 검증됨. 자주 쓰는 체크섬은 MD5와 SHA-1임. 둘다 암호학적 해시함수로 고안돼 무작위 통신 오류뿐 아미라 소프트웨어의 악성 변형으로부터 보호기능을 제공. MD5 체크섬은 40자리 숫자 정도를 이용하고 SHA-1은 50자리 숫자를 만듬. 그리고 SHA-256과 SHA-512 등 이와 같은 유형의 오류방시 체크섬은 훨씬 더 큰 자릿수를 만듬. 오류 정정 및 검출 코드에 관한 과학은 꾸준히 그 범위를 넓혀가고 있음. 90년대 이래 저밀도 패리티 검사 코드로 알려진 접근이 상당한 주목을 받아왔으며, 오늘날 위성 TV로부터 심우주 탐사기에 이르는 애플리케이션에서 이 코드를 이용함
- 안타깝게도 컴퓨터가 손글씨 같은 흥미로운 분류과제를 풀도록 명시적으로 교육할 수는 없음. 그래서 컴퓨터 과학자는 컴퓨터가 샘플의 분류법을 자동으로 학습하게 하는 또 다른 전략을 지향. 기본전략은 컴퓨터에게 엄청난 양의 분류된 데이터를 주는 것. 즉 이미 분류된 샘플을 제공. 각 샘플엔 라벨이 있기 때문에 컴퓨터가 다양한 분석트릭을 이용해 각 클래스의 특징을 추출할 수 있음. 나중에 컴퓨터는 분류되지 않은 샘플을 보면 이와 가장 유사한 특징을 가진 라벨을 선택해서 클래스를 추측할 수 있음. 각 클래스의 특징을 학습하는 과정을 대개 훈련이라고 부르고 분류된 데이터는 훈련 데이터임. 다라서 아주 간단히 패턴인식과제를 두 단계로 나눔. 첫째는 분류된 훈련 데이터를 기반으로 컴퓨터가 클래스에 관해 학습하는 훈련단계이고, 둘째는 컴퓨터가 분류되지 않은 새로운 데이터 샘플을 나누는 분류단계임
- 최초의 디지털 컴퓨터가 탄생한 이래로, 인간 두뇌의 탁월한 능력은 컴퓨터 과학자들을 매료시켰고 영감을 불러 일으켰음. 실제로 컴퓨터를 이용한 뇌 시뮬레이션에 관한 최초의 논의 중 하나는 영국의 탁월한 수학자이자 엔지니어이며 암호해독자인 과학자 앨런 튜링의 논문이었음. 50년에 출판된 튜링의 계산기계와 지능이란 고전적 논문은 컴퓨터가 인간을 가장할 수 있는지에 관한 철학적 논의로 가장 유명함. 이 논문은 오늘날 튜링 테스트로 알려진 컴퓨터와 인간 사이의 유사성 평가에 관한 과학적 방법을 소개. 그러나 이 논문에서 잘 알려지지 않은 부분이 있는데, 여기서 튜링은 컴퓨터를 이용해 인간 뇌를 모델링하는 가능성을 직접 분석. 그는 몇 기가바이트의 메모리면 충분하리라 추정했음. 6년 후 튜링이 인간 뇌 시뮬레이션에 필요한 작업의 양을 상당히 과소평가했다는 점은 대부분 동의했음. 그러나 컴퓨터 과학자들은 다양한 모습으로 이 목표를 추구해왔음. 그 결과 중 하나가 인공 신경망 또는 줄여서 신경망 분야임
- 직관이 좌우하는 업무에서 기계적 업무로의 점진적 변화는 꾸준히 이어지고 있음. 인공지능과 패턴인식은 서서히 범위를 확장하고 있으며 성능을 향상시키고 있음. 이 장에서 설명한 알고리즘(인접이웃 분류자, 의사결정 나무, 신경망)을 방대한 범위의 실용적 문제에 적용할 수 있음. 이중 소수만 언급하자면 휴대전화 가장 키보드 철자 자동수정하기, 수많은 복잡한 검사결과로부터 환자의 질병 진단하기, 고속도로 요금소에서 자동차 번호판을 자동인식하기, 특정 컴퓨터 사용자에게 보여줄 광고 결정하기 등을 들 수 있음. 그러므로 이 알고리즘은 패턴인식 시스템의 주춧돌 중 일부임. 사람들이 이를 진정한 지적활동이라고 생각하지 않을 수도 있지만, 향후에는 훨씬 더 많은 사례를 접하게 될 것임.
- 컴퓨터의 전형적 집 압축파일 제작 배후에 있는 중요 개념
(1) 압축되지 않은 원본파일을 전과 같은 트릭을 이용해 변형해서 파일에 있는 반복 데이터 대부분을 돌아가서 데이터를 복사하라는 훨씬 짧은 지시로 교체
(2) 변형된 파일에서 어떤 심벌이 자주 등장하는지 검토. 예를 들어 원본파일이 영어라면 컴퓨터는 e와 t가 가장 흔한 심벌임을 발견하게 될 것임. 그러면 컴퓨터는 자주 쓰는 심벌엔 짧은 숫자코드를, 거의 쓰지 않는 심벌엔 긴 숫자코드를 부여한 표를 구축
(3) 단계2의 숫자코드를 직접 번역해 다시 파일을 변형
- 압축파일을 원본과 매우 유사하지만 똑같지는 않은 파일로 재구성할 수 있게 하는 손실압축을 이용하는 편이 훨씬 유용할 때도 있음. 예를 들어 손실압축은 이미지나 오디오 데이터를 담은 파일에 흔히 쓰임. 사람이 눈으로 보기에 똑같아 보이는 이미지라면 컴퓨터에 저장하는 파일이 카메라에 저장한 파일과 똑같을 필요는 없음. 오디오 데이터도 마찬가지임. 사람 귀에 똑같이 들리기만 하면 디지털 뮤직 플레이어에 저장한 노래파일과 CD에 저장한 노래파일이 정확히 같을 필요는 없음.

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플랫폼의 시대

저자

필 사이먼 지음

출판사

제이펍 | 2013-08-26 출간

카테고리

컴퓨터/IT

책소개

올해의 AXIOM 어워드(비즈니스 테크놀로지 분야) 수상작! 플...

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- 프리미엄의 이면에는 이중적 논리가 있음. 많은 사용자가 일부 제품과 서비스를 무료로 즐기게 되면 그중 상당수가 유료제품과 서비스까지 이용하는 고객으로 업그레이드될 것이라는 논리. 이것은 이론일 뿐임. 프리미엄은 리스크가 큰 전략이고 개별조직이 무료화 모델을 채택함으로써 궁극적으로 살아남을 수 있을 것인가는 아무도 장담할 수 없음. 분명한 것은 프리미엄이 만병통치약이 아니라는 점. 행동경제학자들의 연구결과에 따르면, 소비자들은 어떤 것에 대한 비용을 치른 경우에 그것을 사용할 확률이 더 높음. 또한 프리미엄이 모든 제품과 서비스, 기업에 효과적인 것도 아님. 몇몇 기업은 프리미엄과 관련된 실험을 포기하기도 했음. 예를 들어, 소셜 네트워킹 사이트인 닝은 10년 4월 무료제품을 모두 없애고 기존 무료 네트워크를 유료계정으로 전환하거나 다른 네트워크로 옮기게 하고 있다고 발표. 닝의 경영진은 적은 것이 더 많은 것이라는 전략을 수용해야 한다는 결론을 내림
- 자포스의 사례는 중요한 사실을 보여줌. 오늘날 경쟁은 언제 어디서든 일어날 수 있다는 점. 안전이 완벽하게 보장되는 비즈니스는 없음. 장기적으로 보면 더 그러함. 지역에 자리를 잡으면 인근에 사는 주민들이 단골이 돼줄 것이라고 기대할 수 있었던 시대는 갔음. 지역을 기반으로 한 비즈니스는 급격히 퇴조하고 있음. 그것이 바로 그루폰과 리빙소셜이 큰 성공을 거두고 있는 이유중 하나. 구글과 페이스북, 그 밖의 많은 사이트가 소셜커너스 사업에 뛰어들려고 하는 것도 그 때문.
- 반드시 알아두어야 할 것은 아마존에서는 특정용어로 태그된 상품을 쉽게 검색할 수 있다는 점. 아마존은 자사의 추천을 고객들에게 강요하지 않음. 그것은 고객을 끌어들이는 것만큼이나 중요한 고객경험을 무시하는 일이기 때문. 아마존은 고객들이 관련 상품을 쉽게 저장 또는 삭제할 수 있게 하고 최종 구매 리스트에서 제외된 상품은 다시는 추천 목록에 나타나지 않도록 하고 있음. 태그와 평가, 리뷰가 늘어난다는 것은 매출상승을 의미하며, 궁극적으로 더 많은 수익과 더 강력한 플랫폼을 보장.
- 회사와 자사 사이트를 강화하기 위해 아마종은 기술인프라, 특히 클라우드 컴퓨팅에 투자. 아마존은 고객, 제휴사, 그리고 파트너들이 쉽게 상품 페이지를 추가할 수 있는 환경을 만들기 위해 막대한 자금을 부음. 베조스는 다음 세가지를 잘 알고 있었음.
* 스토리지와 정보처리능력은 부족한 것보다 지나친 것이 낫다
* 어떤 시점에 얼마나 많은 기술력이 필요할지 예측하는 것은 불가능하다
* 기업은 그 기업을 필요로 하는 기업들에게 실제 필요한 것보다 더 많은 것을 판매할 수 있다
2006년 3월, 아마존은 심플 스토리지 서비스(Amazone S3)라는 온라인 스토리지 서비스를 개시했고, 그해 말에는 아마존 일래스틱 컴퓨트 클라우드(Amazone EC2)를 소개 EC2는 사용자들이 아마존의 인프라를 통해 자신의 웹호스팅과 시뮬레이션 애플리케이션을 실행할 수 있게 해주는 가상 서비스임. 아마존은 거기서 멈추지 않고 아마존의 서드파티가 판매하는 제품이나 서비스까지 업그레이드하고 있음. 아마존의 주문처리 및 결제처리 시스템은 다른 기업들이 도입하고 싶어할 정도로 매우 효율적임. 킥스타터가 바로 그런 사례. 킥스타터는 화가, 디자이너, 영화제작자, 음악가, 저널리스트, 발명가, 탐험가 등을 위한 펀딩 플랫폼으로 유명
- 아이튠즈의 풍부한 콘텐츠와 강화되고 있는 소셜기능을 눈여겨 볼 것. 아티스트 프로필은 단순한 페이지라기 보다 하나의 마이크로 사이트처럼 보임. 사진과 리뷰가 있고 팬들의 댓글도 있음. 이 페이지를 통해 사용자들은 러시라는 밴드와 멤버, 그리고 그들의 역사를 쉽게 파악할 수 있음. 또한 러시에 관한 업데이트 내용을 팔로우하거나 구독할 수 있으며, 러시의 음악을 구매하거나 다음 공연 티켓을 알아볼 수도 있음. 놀라운 것은 이 모든 것을 하나의 페이지에서 할 수 있다는 점. 그것은 마치 페이스북의 소셜기능과 아마존의 전자상거래 기능. 구글의 검색기능을 한데 모아놓은 것처럼 보임. 아이튠즈의 단순한 디자인, 사용편의성, 앱스토어에 대해서도 생각해 보자. 하드웨어의 엄청난 인기 덕분에 애플은 합법적으로 음악을 공급하는 대표적 플랫폼이 되었음. 애플은 앞으로도 아이튠즈, 앱스토어, 그리고 다른 플랭크의 기능을 강화함으로써 꾸준히 플랫폼을 개선해 나갈 것임.
- 주커버그는 프렌드스터가 실패했던 분야에서 성공을 거두기로 마음먹음. 그리기 위해서는 페이스북의 규모확장에 신중을 기해야 한다는 것도 알고 있었음. 그것은 플랫폼을 성장시키되 그 성능이 저하돼서는 안된다는 것을 의미했으며, 경우에 따라서는 사용자수를 제한해야 한다는 뜻이기도 했음. 학교마다 페이스북 서비스에 대한 요청이 쇄도했고, 열성적인 학생들은 언제쯤 서비스가 개시되는지 알고 싶어했음. 그러나 영리하게도 주커버그는 제프베조스가 아마존에서 추구했던 Get big fast와는 다른 접근방식을 택함. 주커버그는 성장의 속도나 규모를 세심하게 조절하는 것이 중요하며, 모든 사람을 만족시키기란 결코 쉽지 않다는 것을 잘 알고 있었음. 서비스 초기, 페이스북에 대한 수요는 회사가 감당할 수 있는 수준을 넘어섰음. 그런 점에서 볼 때 페이스북은 애플을 닮았음. 애플은 지금도 수요충족에 어려움을 겪곤 하기 때문. 오늘날 페이스북은 사업초기였던 2000년대 중반과는 비교도 할 수 없을 정도로 인기와 부를 얻게 됨. 그러나 성장의 속도와 규모에 대한 주커버그의 편집증은 멈추지 않았음. 페북은 최적화된(빠른) 사용자 경험을 보장하기 위하여 데이터 센터 추가 및 기술적 보완 등의 노력을 계속하고 있음. 이러한 주커버그의 행보는 84년생인 그의 나이를 착각하게 함. 그는 제대로 관리하지 않은 플랫폼들은 오래 버틸 수 없다는 것을 잘 알고 있음.
- 웹 1.0은 인스턴트 메시지와 이메일, 검색, 인터넷 전화 등 현대와 미래의 웹을 위한 필수적 요소를 세상에 내놓음. 몇년 전만 해도 사람들은 다양한 통신수단을 따로따로 관리할 독립적인 툴을 필요로 했음. 그러나 이제는 그렇지 않음. 구글은 원스톱 쇼핑의 이점을 잘 알고 있음. 구글은 어떤 이유에서든 사용자들이 다른 사이트로 이동하는 것을 원치 않음. 사용자를 자사 플랫폼에 묶어둠으로써 구글은 사용자와 그들의 친구들에 대해 더 많은 정보를 수집하고 있음. 정보를 많이 확보할수록 더 적절한 광고를 유치할 수 있으며, 더 많은 수익을 창출할 수 있음.
- 어디서 컴퓨터 파워를 공급받든지 반드시 충분한 공간을 확보해야 함. 플랫폼의 시대에서 기업들은 자사 플랫폼의 인기가 치솟을 때를 대비해서 그 규모를 쉽게 확장할 수 있는 능력을 갖추고 있어야 함. 정작 필요할 때 없어서 쩔쩔매는 것보다는 당장은 불필요하더라도 갖고 있는 것이 나음. 클라우드 컴퓨팅 덕분에 아마존, 애플, 페이스북, 구글은 초고속 서비스를 제공할 수 있었고, 기술 리소스의 부족에 대해 걱정할 필요도 없어졌음.
- 로열 커뮤니티와 보컬 커뮤니키니는 브랜드들을 홍보하는 사외 마케팅팀 역할을 함. 아마존, 애플, 페이스북, 구글은 기존의 전통적 기업들과 달리 진부한 마케팅 방식에 의존하지 않음. 사실상 그들의 플랫폼이 그들을 대신해서 그들의 제품을 판매하고 있음. 그리고 그것은 상당히 효과적임.
- 플랫폼이 아닌 독자적 사이트와 앱, 그리고 기업들은 양질의 사용자 경험과 제품을 제공하고 있음에도 플랫폼과의 경쟁에서 힘겨운 싸움을 벌이고 있음. 플랫폼들은 유사한 기능을 가졌지만, 타사에 비해 기능성은 다소 떨어지는 제품이나 서비스를 제공하고도 시장에서 우위를 점하곤 함. 그것은 소비자들의 결정에 의한 것임. 소비자들은 최고의 앱이나 서비스를 놓치는 한이 있더라도 원스톱 쇼핑의 편리함을 포기하려 하지 않음. 그들은 플랫폼을 선호. 100개나 되는 단말기, 사이트, 서비스를 일일이 관리해야 하는 불편함을 원치 않기 때문.
- 플랫폼의 근본목적을 오해해서는 안됨. 요컨대, 플랫폼은 목적 그자체가 아니라 목적을 달성하기 위한 수단일 뿐. 소셜 미디어 전문가 게리 바이너척은 "플랫폼이 아니라 고객에게 투자하는 데 초점을 맞출 필요가 있다는 것을 깨달을 때 비즈니스는 비로소 놀라운 수익을 올릴 수 있을 것"이라고 말함. 바니너척의 지적은 정확함. 아마존의 예를 들면, 강력한 플랫폼을 구축. 그러나 아마존이 고객을 제대로 대우하지 않았다면 플랫폼의 영향력도 약화되었을 것임. 아마존의 정교한 기술은 관련상품을 추천할 뿐, 고객의 구매를 강제하거나 자동으로 구매하게 하진 못함. 베조스와 아마존 관계자들은 고객과 사용자가 없다면 플랫폼도 아무 의미가 없다는 것을 잘 알고 있음.
- 신제품 출시에 기업의 미래를 걸던 시대는 오래전에 끝남. 가능성이 전혀 없는 것은 아니지만, 빅뱅과 같은 독보적이고 획기적인 발견을 일어날 가능성이 낮음. 예를 들어, 미국의 제약회사 머크앤 컴퍼니가 블록버스터급 신약의 성공에 사활을 건 것은 매우 어리석은 일이었음. 오늘날, 그리고 머지 않은 미래에 기업들은 여러가지 다양한 소규모 프로젝트에 착수하고 많은 아이디어를 개발해야 할 것임. 대부분 실패할 것이 틀림없지만, 살아남은 기업들은 수익성이 높은 제품과 서비스, 사업분야를 일궈낼 것임.

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넥스트 머니 비트코인

저자

김진화 지음

출판사

부키 | 2013-10-25 출간

카테고리

경제/경영

책소개

은행도 정부도 국경도 필요 없는 신개념 화폐 비트코인의 모든 것...

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- 기존 화폐 시스템은 중앙은행을 정점으로 하는 위계구조를 갖고 있음. 우리가 은행이나 신용카드 회사의 전자 네트워크를 이용할 때도 중앙 집중적인 승인절차를 거쳐 거래가 이루어짐. 비트코인은 화폐가 발행되고 이용되는 전 과정에서 이같은 중앙집중적인 통제를 배제한 최초의 화폐 시스템. 이 같은 분권화된 구조를 위해 비트코인은 서버, 클라이언트 방식 대신 이용자들끼리 수평적으로 상호연결되는 P2P구조로 설계되었는데, 이는 비트코인의 가장 두드러진 특징임. 음악파일의 경우를 생각하면 이해하기 쉬움. 멜론 등의 음악 서비스가 기존 금융기관과 같은 구조라면, 비트코인은 예전에 한창 인기를 누렸던 소리바다 같은 구조인 것. 음악파일을 다운로드하기 위해 중앙 서버에 접속해 파일을 내려받는 것이 전자의 방식이라면, 후자는 네트워크에 연결된 이용자들끼리 파일을 주고 받음.
- 비트코인을 마이닝하는 과정이 광기 어리고 끔찍했던 지난 시절의 골드러시와는 사뭇 다른 양상인 것만은 분명. 자원을 얻기 위해 자연을 무분별하게 파괴하는 오늘날의 채굴작업과도 큰 차이를 보임. 그렇다고 어두운 면이 전혀 없는 것은 아님. 대표적인 것이 마이닝에 필요한 자원을 확보하기 위해 인터넷 상에서 타인의 컴퓨팅 자원을 몰래 이용하는 행위. 트로이목마 또는 그 밖의 여러 악성 소프트웨어를 이용해 타인의 컴퓨터를 좀비 컴퓨터로 만들어 원하는 대로 통제하고 다수 좀비 컴퓨터를 네트워크로 구성해 자신의 목적에 활용하는 수법. 이 네트워크를 봇넷이라 일컫는데, 보안 분석기관인 포티가드랩은 비트코인 마이닝과 연관된 제로 액세스라는 이름의 봇넷이 13년 1사분기 동안 발견된 최대위협효소였다고 발표. 봇넷을 이용하는 악성 해커 입장에서 보자면 비트코인 마이닝만큼 수익성 좋은 활용처도 없을 것이지만, 피해자 입장에서 보면 자신도 모르는 사이에 바이러스에 감염되고 좀비 컴퓨터가 되어 누군가의 비트코인 채굴에 이용될 가능성이 높아진 것.
- 패닉에 빠진 유럽인이 유로존 금융위기로 심각한 균열을 보인 자국 은행 시스템의 대안으로 불안정하고 취약하며 규모도 작은 비트코인을 선택한 것으로 보임. 이는 글로벌 금융과 화폐 시장에 위협을 가하고 있는 광범위한 신용의 몰락을 단적으로 보여주는 사례. 기존 화폐 시스템에 내재하는 약점은 중앙은행과 같은 금융기관에 대한 신뢰의 부재에서 기인. 어떤 정부가 실패한 은행 또는 보험회사를 구제할 때는 기본적으로 돈을 찍어내는 방식으로 하게 되는데 이는 그 나라 화폐의 건전성을 취약하게 만듬. 혜택은 소수가 누리고 그 비용은 다수가 부담하는 것. 이렇게 누적된 오류가 오늘날 글로벌 금융 시스템을 묘사하는 적절한 설명이 되고 있음. 그리하여 비트코인의 갑작스러운 부상은 적어도 지금으로서는 서투르고 기형적인 금융가와 정치인들의 음모에 대한 저항의 의미로 받아들일 수 있음.
- 비트코인의 미래에 대한 견해는 대체로 두가지 정도의 일반적 분석으로 압축됨. 우선, 어느 정도 실험과 정착의 단계를 지났기 때문에 어떠한 형태로든 살아남을 것이라는 전망이 우세해 지고 있음. 다음으로, 이 실험이 실패하면 아주 쪽박을 찰 것인고 반대로 성공한다면 세상을 크게 바꿀 것이며 그 중간은 없을 것이라는 관측이 힘을 얻고 있음. 이 두가지를 종합하면 세가지 정도 경우의 수가 나옴. 첫번째, 살아남기는 하되 아주 제한된 사람들이 제한된 용도로 이용하는 컬트적 화폐 또는 문화적 상징으로 남을 것임. 두번째, 살아남되 그 자체로는 성공하지 못하고 더 업그레이드된 가상화폐 또는 국가권력 및 기득권 세력과의 절충에 따른 결과물로서 생겨날 제도권 가상화폐의 탄생의 토대가 될 것임. 세번째, 명실상부한 글로벌 가상화폐이자 새로운 시대를 여는 혁신적 화폐로 정착할 것임.
- 은행들이 보안에 수많은 예산을 쏟아부으면서도 이용자들을 불편하게 만들고 그런데도 온라인 금융사고가 계속해서 발생하는 이유는 간단함. 은행과 이용자들이 구성하는 네트워크가 중앙 통제적 구조이기 때문. 모든 은행 이용자는 은행을 중심으로 연결돼 있음. 이용자들끼리의 거래 도한 직접 연결되는 것이 아니라 은행이라는 중심을 거치는 경로 위에 있음. 그렇다 보니 공격은 아주 쉬움. 중앙만 공격하면 됨. 혹은 개인과 중앙이 연결되는 길목만 지키고 있거나. 비트코인은 수평적 P2P네트워크를 기반으로 하기 때문에 이같은 구조적 취약성으로부터 자유로움. 중앙이 부재하므로 공격하려 해도 어디를 공격해야 할지 모르는 것. 개별 이용자간 연결고리를 공격하자면 얻는 것에 비해 품과 비용이 너무 많이 듬. 누가 많은 돈을 갖고 있는지, 언제 많은 돈을 거래할지 쉽게 알아낼 수 있는 방법이 없음. 그냥 악의적 의도로 전체 네트워크에 타격을 주는 것조차 매우 힘듬. 특정 부위에 연결이 끊어져도 우회하면 그만이기 때문. 세계적 보안 전문가 댄 커민스키를 비롯해 많은 해커와 전문가들이 비트코인의 치명적 약점을 찾아내려 했으나 실패하고 말았음. 그들 중 다수가 비트코인의 초기 지지자가 되었다는 것은 익히 알려진 사실. 그럼에도 문제가 되고 있는 것은, 그리하여 종종 비판의 근거가 되는 것은 다음의 두가지 경우임. 첫째, 마운트 곡스 등 온라인 거래소나 지갑서비스 등의 보안 취약성, 둘째, 비트코인을 보유한 개인들의 관리소홀, 비트코인 생태계에는 다양한 부가서비스들이 존재. 비트코인 자체만으로도 돈을 주고 받거나 물건을 살 수 있지만 아직은 비트코인만 갖고 모든 것을 하기에는 기반이 부족. 따라서 가장 흔하게는 기존통화와 환전의 필요성이 생겨나는데 이때 방문하는 곳이 온라인 환전 거래소들임
- 미제스연구소 경제학자들은 비트코인을 화폐로 보지 않음. 그 이유는 단순한데, 그들의 정신적 지주인 미제스의 이론적 입장에 따르면 비트코인은 전혀 화폐가 될 수 없기 때문. 미제스는 기본적으로 화폐가 가치 있다고 여겨지는 것은 우리가 쓰는 화폐가 한때 금의 가치에 기대었던 사실이 아직 기억에 남아 있기 때문. 이것이 유명한 미제스의 회귀정리임. 오늘 화폐에 대한 수요는 어제 화폐의 구매력을 근거로 정해지고, 어제 화폐의 구매력은 다시 그 전날 화폐의 구매력에 의해 정해지며, 최종적으로 거슬러 올라가면 그 화폐가 화폐로서의 기능을 멈추고 상품으로서 거래되던 시점에 이른다는 설명. 신약성서 마태복음의 서두를 장식했던 "아브라함이 이삭을 낳고, 이삭은 야곱을 낳고..."식으로 역순으로 소급해 금까지 도달하는 화폐의 천로역정이랄까. 오스트리아 학파의 비조 멩거는 물물교환으로부터 시장성이 높은 재화가 화폐로 선별되는 과정을 역사적 관점으로 제시. 미제스는 멩거의 이 역사적 설명을 논리적으로 체계화. 이 같은 입장에 근거할 때 수학적 알고리즘에 기반한 디지털 파일에 불과한 비트코인이 어떻게 화폐가 될 수 있겠는가
- 오스트리아 학파의 본거지인 미제스 연구소가 비트코인에 대해 떨떠름한 반응을 보이고 있음에도 비트코인의 경제학적 뿌리가 오스트리아학파에 있다는 판단은 여전히 설득력이 있음. 유럽중앙은행 역시 이 같은 입장으로, "국가화폐 시스템과 정부 및 관련기관에 의한 시장개입이 경기순환을 악화시키고 막대한 인플레이션으로 귀결된다는 오스트리아학파의 비판적 입장이 비트코인의 이론적 근간이 되고 있다."고 분석. 비트코인 지지자들은 금과의 연계성을 철저히 배제해 버린 국가화폐에 대한 오스트리아학파의 비판론을 공유하고 있으며, 비트코인을 중앙은행의 화폐독점을 종식시키기 위한 좋은 출발점으로 보고 있음. 그뿐 아니라 은행이 신용공급을 마구 확대할 수 있게 만드는 부분지급준비제도 등에도 반대하는 입장인데, 이 같은 견해가 기반이 되고 금 본위제에서 영감을 얻어 만들어진 것이 바로 비트코인의 경제학적 토대라는 분석임.
- 사토시 나카모토는 금융위기가 폭발하기 2년전부터 이 새로운 가상화폐 시스템을 개발하기 시작. 그리고 마침내 그것이 폭발한 직후인 08년 10월 조용하지만 담대하게 자신의 작업을 세상에 공개. 비트코인의 특징과 취지 등을 설명한 그 문서의 핵심은 비트코인이라는 새로운 화폐가 정부나 중앙은행, 금융기관 등 어떠한 중앙집중적인 권력의 개입을 필요로 하지 않는다는 사실이었음. 비트코인에 담겨 있는 기술적 성취의 상당부분은 바로 어떤 권력기관이나 신용을 담보하는 기관의 개입 없이도 쉽고 안전하게 화폐로 사용될 수 있도록 하기 위한 것들임. 사토시 나카모토로 하여금 이런 수고로움을 마다하지 않게 만든 것의 배경에 금융위기로 집약되는 금융당국과 금융기관들에 대한 불신이 자리하고 있다는 사실은 굳이 많은 설명이 필요치 않아 보임.
- 기존 화폐가 지닌 근본적인 문제점은 그것이 작동하기 위해서는 신뢰를 필요로 한다는 점. 여기에는 중앙은행이 화폐가치를 떨어뜨리지 않을 것이라는 신뢰가 필수적임. 하지만 국가화폐의 여사는 이 믿음을 저버리는 사례들로 충만함. 은행또한 신뢰가 바탕이 되어야 함. 우리가 맡긴 돈을 잘 보관하고 전자적으로 잘 전달될 것이라는 신뢰. 하지만 우리들은 그 돈을 신용버블이라는 흐름 속에서 함부로 대출했음.
- 퍼거슨은 화폐의 원형적 형태를 기원전 2000년 경 메소포타미아에서 사용한 점토판에서 찾았음. 그가 보기에 "서구인들이 관념적으로 돈을 금속과 동일시했던 것은 역사적 우연에 불과했다." 금속보다 훨씬 먼저 쓰였던 이 점토판에 메소포타미아인들은 농작물과 모직, 은과 같은 금속의 거래기록을 기입. 발행자의 이름이 적혀 있고, 그가 이 판의 소유자에게 언제까지 무엇을 얼마나 지급해야 하는지가 모두 기록됨. 퍼거슨은 "돈은 금속이 아니다. 돈은 그것이 어떤 것이든 무언가에 새겨진 신뢰다."라고 말함. 지금부터 5천년전에 사용됐던 이 점토판은 돈의 본질적 형태가 정보라는 점을 상기시켜 줌. 여기서 전자화페란 지디털 서명의 체인이라고 했던 사토시 나카모토의 설명과 비트코인은 공개장부를 가진 거래 네트워크라는 그린의 설명을 기억해 보자. 비트코인은 이 원형적 점토판이 암호화, 디지털화, 네트워크화된 21세기적 재현인 셈. 금으로 대표되는 여러 상품이 화폐가 된 것은 상품으로서의 내재적 가치 때문이 아니라 신뢰를 매개할 수 있을 것이라는 사회적 합의 때문이었음. 그리고 사회와 경제가 발전함에 따라 공급 등 여러 측면에서 한계를 드러냈을 때 그것은 기술적(인쇄기술 등), 제도적 진보에 힘입은 다른 매체에 의해 역사의 뒤안길로 물러나게 되었음.
- 화폐가 사회를 구성하는 핵심역할을 담당하고, 인간이 화폐권력의 노예가 되는 사태는 어떻게 벌어지는가? 정답은 축적에 있음. 역사적으로 돈은 교환에 수반되는 여러 문제를 해결해 그것을 활성화하는 매개수단이었음. 이처럼 사람들 네트워크에서 오가는 거래를 기록하기 위한 수단에 불과했던 돈이 축적의 대상이자 목적이 되는 순간 돈과 인간의 관계는 역전되기에 이름. 그리하여 오늘날의 경제활동은 삶의 질 향상이나 행복추구가 아니라 자본의 축적을 목표로 전개되는 양상임
- 존스 홉킨스 대학의 그린이 추진중인 제로코인은 비트코인을 기반으로 보다 더 강력한 익명성을 제공하는 시스템. 이들의 구상은 꽤나 흥미롭고 창조적임. 금 본위제하에서 종이화페가 금의 가치에 기대어 금과의 담보로 화폐로 기능했던 것과 마찬가지로, 제로코인은 비트코인의 가치에 기반하는 또 다른 화폐이자 비트코인과 구조적으로 연결된 화폐임. 제로코인은 프라이버시 보호를 더 많이 원하는 이들이 사용하게 될 것이고, 비트코인의 블록체인 구조를 공유함으로써 비트코인 경제와 호환성을 갖게 됨. 제로코인의 목표는 현찰을 사용하는 것과 같은 정도의 익명성을 온라인에서도 구현하는 것. 금 본위제하에서 많은 국가화페들이 서로 경쟁하며 교류했듯이, 비트코인 본위제 하에서 제로코인과 같은 다양한 화폐가 생겨잘 가능성이 큼. 알다시피 금 본위제가 쉽게 어길수도 있는 허약하기 짝이 없는 약속에 기반한 것이었던 반면, 비트코인 본위제는 블록체인이라는 튼튼한 구조적 연결고리를 기반으로 하기에 더 믿을 수 있음. 비트코인의 현재 모습만으로도 선택의 자유를 원하는 사람들에게 자유의 공간이 열리고 있음. 비트코인이 좀더 보편화되면 집중과 독점을 무기로 전체 사회를 볼모로 잡아썬 기존 금융 시스템도 버티기가 어려워져 변화를 모색할 수 밖에 없을 것임. 거기에 더해 비트코인 프로토콜을 바탕으로 다양한 가상화폐들이 중층적으로 생겨난다면 우리가 경험해 온 경제시스템, 나아가 사회의 모습이 꽤 달라질 것임.

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빅데이터 게임화 전략과 만나다

저자

라자트 파하리아 지음

출판사

처음북스 | 2013-11-01 출간

카테고리

경제/경영

책소개

뉴욕타임즈, 월스트리트 저널 베스트 셀러 동기 + 빅데이터 + ...

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- 로열티 1.0 : 우리는 모두 로열티 1.0 프로그램에 대해 알고 있음. 오랫동안 사용된 단골고객 우대프로그램이나 캐시백 크레디트 카드, 10개 사면 하나를 공짜로 주는 샌드위치 가게의 스탬프 카드 같은 것이 이런 프로그램임. 로열티 1.0 프로그램은 순전히 거래를 기반으로 하고 있고, 전적으로 고객에게 맞추어져 있어, 기업이 실제로 원하는 로열치를 끌어내는 데는 완전히 실패. 고객입장에서도 잘해야 약간 기분이 좋을 분이고 기업이 약속을 지키지 못하는 최악의 경우 마치 자신이 기업의 볼모로 이용당했다고 느낄 것임. 기업 입장에서도 잘해야 이미 다른 기업들도 다 하고 있는 내기에 참여하는 것이고, 최악의 경우 엄청난 비용이 들어가 기업의 수익을 줄이고 부채만 늘리는 결과를 겪음. 로열티 1.0 프로그램의 근본적 구조에도 문제가 있음. 처음 이런 프로그램에 가입할 때는 실제 현금으로 전환할 때 엄청난 보상을 받을 것이라고 꿈꿀만한 흥미로운 부분이 있음. 하지만 그 중간에는 어떤 동기도, 참여도 없고, 로열티도 생기지 않는 길고 고된 과정만 있을 뿐임. 즉 이 중간과정에 기회의 상실이 발생
- 로열티 2.0 : 90년대 초 DM발송이나 이메일 캠페인을 크게 강조해서 세분화와 개인화에 초점을 맞추어 로열티를 끌어내고자 하는 1대1 마케팅 기법이 등장. 기업이 고객정보를 고객의 관심에 맞춰 사용하면서 데이터의 역할이 커짐. 이는 잠시동안 효과적이었지만, DM과 이메일이 전반적으로 늘면서 이런 커뮤니케이션 기법도 점점 힘을 잃음 소비자는 엄청난 양의 메일에 압도되었고, 문제는 점점 악화되었음.
- 로열티 3.0 : 로열티 2.0 이후 고객의 로열티를 높이는 프로그램은 잠시 길을 잃고 있었음. 물론 새로운 기술을 이용해 핸드폰에서 로열티 프로그램으로 고객과 상호작용하고, 페이스북에 브랜드 홈페이지를 만들 수 있게 되었지만, 근본적으로 바뀐 것은 없었음. 이제야 마침내 각각의 조각이 모여 로열티 3.0의 등장이 가능해짐. 로열티 3.0에는 세가지 핵심구성요소가 있는데 이들을 결합하면 각각의 기능을 단순히 합한 것보다 더 큰 기능을 함.
(1) 동기 : 최근 사회과학 연구에서는 인간의 행동을 자극하고 동기를 유발하는 원인과, 무엇이 일상생활이나 직장에서 어떤 행동은 하게 하고 어떤 행동은 하지 않게 하는지를 보다 분명히 정의내려 주었음. 무엇이 진정 사람들의 동기를 유발하는지 혹은 하지 않는지를 알게 되면 더 활발한 참여와 진정한 로열티를 이끌어낼 수 있음.
(2) 빅데이터 : 기술은 소통하고, 어울리고, 일하고, 노는 방식에 영향을 미치게 됨. 사람들이 이런 시스템을 이용하면서 생성되는 데이터는 폭발적으로 증가하고 있고, 새로운 기술은 기업이 빅데이터를 어느때보다 정교하게 이용할 수 있게 만들어 주었음. 현명한 기업은 빅데이터를 이용해 이전에는 불가능했던 방식으로 구성원을 이해하고, 참여시키고, 이들의 동기를 유발하고 있음.
(3) 게임화 : 게임개발자들은 오랫동안 데이터주도적 동기유발 기법을 이용해왔음. 빅데이터의 등장과 함께, 동기유발에 대한 새로운 이해는 이런 기법을 게임 이외에 분야에 적용할 수 있게 해주었는데, 이는 고객과 직원. 협력사와 관계를 맺고 참여시키고, 이들로부터 가치 있는 활동을 이끌어내는 데 강력한 도구가 될 수 있음.
- Not Only SQL (NoSQL) : 거대한 양의 데이터를 처리하는 웹스케일 데이터베이스에 대한 포괄적 용어. Structured Query Language는 데이텁이스에서 정보를 얻거나 데이터베이스에 정보를 입력할 때 쓰는 표준 프로그래밍 언어임. 일반적 SQL 데이터베이스는 개발자가 오랜기간 요구해온 특징이 있음. 즉 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성 등 데이터베이스 처리과정이 신뢰할 수 있음을 보장하는 특징)을 포함한 관계모델을 이용하며 고정된 카리스마를 갖고 있음. 이런 특징은 당신이 사용하는 신용카드 회사나 증권회사와 같이 시스템이 다운되면 절대 안되는 미션 크리티컬 시스템을 운영하도록 해주고, 전세계에서 24시간 내내 어떤 데이터도 손실되는 일 없이 데이터가 항상 업데이트 되고 일관성을 유지하도록 해줌. 하지만 오늘날 페이스북이나 트위터 같은 소비자 지향의 대용량 사이트는 이런 미션크리티컬한 특성을 항상 필요로하지는 않음. 대신 엄청난 양의 빅데이터를 쉽게 처리하고 운영할 수 있는 시스템을 필요로 함. 그래서 NoSQL이 등장. 특히 대부분의 회사는 각 애플리케이션의 요구에 맞게 SQL과 NoSQL 데이터베이스를 함께 운영하고 있음. NoSQL 시스템에는 카산드라, 볼드모트, 다이나모, 몽고DB, H베이스가 있음. 이들은 대부분 오픈소스이고, 지속적으로 이런 시스템을 개선하는 개발자 커뮤니티를 갖고 있음.
- 하둡 : 개발자 더그 커팅이 자신의 집에 있던 장난감 코끼리의 이름을 따온 하둡은 분산된 하드웨어 시스템에서 거대한 데이터를 처리하기 위한 오픈소스 무료 소프트웨어 프레임워크임. 이 프레임워크는 웹스케일 데이터 처리분야의 선구자인 구글과, 그들이 데이터를 처리하고 저장하기 위해 개발한 도구인 맵리듀스와 구글파일시스템에서 영감을 받아 개발됨. 하둡은 야후와 페이스북 외 많은 웹사이트에서 업무를 분류하기 위해 사용하고 있음. 데이터 분석을 위해 하둡을 사용하고 싶다면 컴퓨터에 직접 설치하거나 아마존의 EC2와 같은 서비스 공급자로서의 인프라를 이용해 클라우드에서 이용할 수도 있음. 이런 시스템의 시장성을 인식하고 몇몇 회사가 데이터를 빨리 돌리고 분석하는 비즈니스를 시작했는데, 그 중에는 버스트와 클라우데라, 플랫토라, 하뎁트, 맵알, 호튼웍스 등이 있음.
- 게임화는 동기부여와 빅데이터의 사생아임. 게임화라는 말에 들어 있는 게임이라는 말에 속지말라. 이는 진지한 문제이고, 인간이 존재해온 만큼 오랜기간 다양한 형태로 존재해왔기 때문. 간단히 말해 게임화는 비디오 게임 개발자가 플레이어의 동기를 유발하기 위해 수년간 사용해온 기법을 비게임적 맥락에서 이용하는 것. 이런 기법에는 성취목표 제시, 배지 증정, 경쟁 및 협력 유도, 레벨업을 통한 지위부어, 포인트 등이 포함.
- 게임화의 10가지 핵심기법
(1) 빠른 피드백 (내적 동기요인 : 숙달, 진전) : 비디오 게임에서는 행동을 취하면 즉시 실시간 피드백을 받음. 즉 점수르 따거나 죽고 다시 시작해야 함. 긍정적 피드백은 적절한 행동과 전략, 전술을 강화하는 반면, 부정적 피드백은 빨리 잘못된 점을 깨닫고 수정하게 해줌
(2) 투명성 (내적 동기요인 : 진전, 사회적 상호작용) : 비디오 게임은 통계 천국임. 즉 플레이어는 자신과 다른 삶이 정확히 어디 있는지 볼 수 있음. 플레이어는 실시간으로 자신이 얼마나 진전을 이루었는지, 이전에 비해 현재 어떻게 하고 있는지 알 수 있고, 다른 플레이어나 전체 커뮤니티와 비교할 수 있음. 이는 수치화된 자아의 게임 버전
(3) 목표 (내적 동기요인 : 목적, 진전, 사회적 상호작용) : 게임의 가장 큰 목적은 공주를 구하라와 같은 목표를 받고 목표를 향해 가는 것이고, 다음 단계로 이동이나 방에 숨어 있는 모든 물건을 찾아라와 같이 큰 목표를 향해 가는 도중에 작은 승리를 제공하는 부차적 목표나 하위목표를 향해 나가는 것. 게임세상에서 이런 목표는 종종 성취, 도전, 혹은 미션이라 불림. 향해야 할 목표나 도달해야 할 이정표가 없으면 따분해지고 끊임없이 똑같은 것을 반복하는 것이 됨. 분명한 목표는 참가자에게 목적을 주는 것 외에, 어떤 행동이 개발자가 중요하다고 생각하는 행동이고 어떤 활동이 가능한지 알려줌. 게임화 프로그램에서 목표는 보통 참가자가 볼 수 있게 간단한 목록으로 명시됨. 각 목표는 일반적으로 다음 사항을 포함함
* 성취하기 위해 무엇이 필요한지에 대한 설명
* 시간이 얼마나 남았나를 알려주는 지표
* 완수했을 때 얻을 보상에 대한 설명
* 사용자가 목표를 향해 얼마나 갔는지를 보여주는 하나 혹은 그 이상의 시각적 지표
* 커뮤니티 내에서 목표를 향해 가고 있거나 이미 목표를 달성한 사람들을 나타내는 표시
(4) 배지 (내적 동기요인 : 숙달, 진전, 목적, 사회적 상호작용) : 배지는 특정업무를 완수하거나 기술을 익혔다는 것을 보여주는 지표. 보이스카우트 배지나 군대에서의 메달을 생각해 보라. 실제건 가상이건 배지의 가치는 그 자체가 아니라 배지가 커뮤니티에서 나타내는 의미임. 당신이 보이스카우트가 아니라면 소 그림이 그려진 배지를 단 스카우트 단원은 아무 의미도 없을 것임.
배지를 이용하는 방법들
* 수집해서 세트를 만들고 싶어하는 사람의 욕구를 이용
* 사용자가 가장 좋아하는 배지를 선택해 동료에게 보여줄 수 있게 함
* 참가자가 어떻게 얻을 수 있는지 모르는 배지를 만들어 이를 어떻게 얻을지 깨닫도록 함
* 존재여부를 모르는 배지를 만들어 참가자가 받을 때 놀라면서 기뻐할 수 있게 함
(5) 레벨업 (내적 동기요인 : 숙달, 진전, 목적, 사회적 상호작용) : 배지가 특정 성취나 기술을 나타내는 것이라면 레벨은 장기적이고 지속적인 성취나 지위를 나타내는 지표. 워크래프트에서 레벨 70을 달성했다면 이는 게임에 상당한 시간과 에너지를 투자했으며 어느정도의 능력을 얻었다는 것을 의미
(6) 탑승 (내적 동기요인 : 숙달) : 어떻게 하는지 설명해주지 않는 게임은 없음. 물론 매뉴얼을 읽어보시오 같은 설명이 아님. 게임은 사용자를 탑승시키는 법을 마스터하고 있고, 게임 자체에서 사용자에게 하는 방법을 설명. 플레이어는 충분히 스스로 할 수 있겠다고 느낄 때까지 실제 하면서 경험을 쌓고 시스템에서 지도를 받음. 인기 있는 소셜게임인 팜빌이 좋은 사례. 단순해 보이지만 경험포인트나 팜코인, 팜캐시, 리본, 레벨, 플랜팅, 하베스팅 등의 개념을 사용. 개발자가 단지 속이려고 게임을 만든 것이라면 당신은 무엇을 해야할지 모를 것임. 하지만 그렇지 않기 때문에 개발자는 당신의 손을 잡고 실제 어떻게 해야 하는지를 가르쳐줌. 게임은 새로 참가한 플레이어에게 실제로 하면서 배우는, 점진적으로 어려워지는 기술을 연습시켜, 연습을 마치면 실제 플레이를 할 준비가 되도록 만듬. 이는 훈련처럼 느껴지거나 보이지만 사실 훈련임. 제품을 효과적으로 쓸수 있게 고객을 훈련하는 기업은 매출이 늘고 성장할 것이고, 제품을 더 잘 팔 수 있도록 협력사를 훈련하는 기업은 수익이 늘 것이고, 효과적이고 효율적으로 일하도록 직원을 훈련한 기업은 매출과 순익에 직접적 영향을 받을 것임
(7) 경쟁 (내적 동기요인 : 숙달, 사회적 상호작용) : 친구와 엑스박스를 하건 가상세계에서 모르는 사람과 경쟁을 하건, 게임은 경쟁을 통해 우수해지고 성취할 수 있게 해줌. 경쟁에는 간단한 순위표부터 부족한 자산을 놓고 경쟁하거나 이웃보다 유리한 위치를 차지하는 등 여러가지 유형이 있음
(8) 협력 (내적 동기요인 : 목적, 사회적 상호작용) : 사회적 상호작용 동기요인으로부터 우리는 사람들이 사회적 관계를 필요로 하도록 태어났으며 때문에 팀의 일원으로 경쟁하거나 협력하고 싶어한다는 것을 알 수 있음. 팀은 당신과 비슷한 사람들과 관계를 맺고 목표를 달성하고 다른 팀과 경쟁하기 위해 하나의 단결된 팀으로 함께 일하는 기회를 제공. 동시에 동료를 실망시키고 싶지 않다거나 혹은 팀의 가장 약한 고리로 보이긴 싫다는 압박이 개인과 팀의 성과를 극적으로 높임
(9) 커뮤니티 (내적 동기요인 : 사회적 상호작용) : 게임화 기법은 커뮤니티가 없으면 중요성을 잃음. 경쟁하거나 협력할 대상, 내 위치를 자랑하거나 배지를 보여줄 대상이 없어지고, 삶이나 활동의 의미가 없어짐. 따라서 커뮤니티는 상황에 따라 필수조건은 아닐지 모르지만 게임화의 중요한 전제조건임. 우리는 사회적 동물이고 따라서 다른 사람이 무엇을 하는지 보고싶어 하고 우리가 하는 것을 다른 사람에게 보여주고 싶어함. 모든 사람이 무엇을 하고 있는지 주변인지를 가능하게 하는 게임화 프로그램의 기본적 메커니즘은 페이스북의 뉴스피드같은 뉴스피드임. 게임화 시스템은 사용자가 의미있는 성과를 냈을 때 언제든 뉴스피드를 자동으로 추가하며, 이 성취는 사용자의 동료나 커뮤니티에 알려지고 이들은 이 소식을 확인하고 반응을 보임. 뉴스피드는 여러 목적으로 이용됨
(10) 포인트 (애적 동기요인 : 진전, 사회적 상호작용) : 참여자들에게 포인트란 숫자, 늘거나 주는 것, 얼마나 갖고 있는지 보여주는 것, 쓸 수 있는 것임. 기업에게 포인트란 참가자의 속성을 기록하고 점수로 내는 방법, 참가자가 당신에게 가치 있는 행동을 했을 때 보상하는 방법, 참가자가 다른 사람에게 보상하는 방법, 참가자에게 구매력을 제공하는 방법임
- 3~6개월간 목적도 모른 채 많이 배우고 많이 일해야 하는 게임이 있다고 해보자. 마지막에 당신은 지금까지의 성과에 대한 성적표를 받는다. 그리고 오랜 시간 이런 과정을 되풀이한다. 결국 모인 성적표가 당신의 미래를 결정한다. 최악의 게임처럼 보이지 않는가? 정말 그렇다. 하지만 이것이 오늘날 우리가 학생들에게 교육하는 방식임. 추상적 목표(성적표), 긴 피드백 주기(분기, 학기), 목적 없는 공부, 분명하지 않은 진전 같은 모든 것이 학생들의 동기를 떨어뜨리고 학교와 학습을 따분한 것으로 만듬. 이 문제에 직면하여 여러 기업, 벤처, 진보적 교육자들은 학습참여를 이끌기 위한 수단으로 게임화와 로열티 3.0을 눈여겨 보기 시작.
- 라이브옵스는 독특하고 재미있는 비즈니스 모델을 갖고 있음. 흩어져 일하는 인력은 관리자도 없고 정해진 업무시간도 없으며, 회사와 업무 연락을 하는데도 완전히 자율적임. 계약직원은 매주 자신의 능력과 과거 성과 처리해야 할 업무량에 따라 일을 받음. 라이브옵스는 직원에게 완전히 투명하게 성과를 제공하고, 고객의 요구를 만족시키기 위해 어떻게 해야할지 스스로 결정하도록 함. "자신이 어떻게 일할지 통제할 수 있는 직원이 고객에게 더 감동적으로 브랜드를 알리는 사람이며, 이는 고객만족도를 높여 의뢰인에게 더 좋은 결과를 가져다준다. 우리는 관리하지 않는다. 단지 감동을 줄 뿐이다." 직원들은 서로 일을 받으려고 경쟁하기 때문에 최고의 능력을 발휘함. 하지만 정해진 양의 일을 놓고 하는 제로섬 게임이 아님. 라이브옵스 커뮤니티 전체가 의뢰인의 기대를 더 잘 만족시킬수록 의뢰인은 라이브옵스와, 나아가 전체 커뮤니티에 더 많은 일을 맡김. 따라서 계약직원은 라이브옵스에서 계약직원 간 협력을 위해 제공하는 지식기반 포럼, 도구뿐 아니라 비공식적 채널가지 동원해서 서로 도움. 즉 계약직원들은 서로 협력하고 모범적 사례와 팁을 공유하므로써 다른 계약직원과 유대감을 갖고 라이브옵스 커뮤니티의 평판을 높여 커뮤니티 전체가 더 많은 일을 수주할 수 있게 만듬. 09년 라이브옵스는 계약직원을 위한 온라인 포털인 마이워크 커뮤니티에 게임화를 도입. 계약직원들은 성과목표치를 달성하거나 자격증을 따거나, 커뮤니티에서 상호작용을 하면 포인트를 받고 이 포인트를 커뮤니티내에서 자신의 신분과 평판을 보여주는 아바타를 만드는 데 사용. 아니면 라이브옵스에서 제공하는 어떤 기회를 잡을 수 있는, 보다 실제적인 보상을 위해서도 사용 가능. 배지는 교육과 성과목표를 달성했음을 보여주고, 실시간 피드백은 계약직원의 긍정적 태도를 강화시킴. 순위표와 계약직원의 자세한 통계치를 보여주는 프로필 페이지는 계약직원이 개인적으로 혹은 커뮤니티의 다른 계약직원에 비해 얼마나 잘하고 있는지를 보여줌

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빅데이터 경영을 바꾸다

저자

함유근, 채승병 지음

출판사

삼성경제연구소 | 2012-08-30 출간

카테고리

경제/경영

책소개

WHY BIG DATA? WHY NOW?이제 겨우 고등학생인 딸...

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- 볼보에서는 시범 차종에 대해 고객이 자동차를 운전하는 과정에서 수집되는 많은 데이터를 본사 분석 시스템에 전송. 초기에는 자동차에 저장된 데이터를 직접 전송하는 것이 어려워서 고객이 자동차를 서비스 센터에 맡기면 데이터를 다운받아 유선으로 본사 서버에 전송하는 방식을 이용. 이어 통신기술의 발전과 함께 점차 무선으로 실시간 전송하는 시스템으로 확장. 그리고 이렇게 수집된 데이터를 분석하여 제품 개발단계에서는 미처 예상치 못한 고객의 운전패턴과 차체결함, 잠재 니즈 등을 찾아낼 수 있었음. 이런 노력의 성과는 상당히 주목할 만한 것이었음. 특히 향후 대규모 리콜로 발전할 수 있는 결함을 불과 1000여대가 팔린 시점에서 금새 찾아내어 선제적 대응도 가능.
- 아날로그 시대에는 세밀한 튜닝으로 상당한 품질의 차이를 만들어낼 수 있었기에, 역분해를 통해 겉보기에 똑같은 사양으로 제품을 만들어도 소비자의 체감성능은 확 달랐음. 그러나 디지털 시대에 들어와서는 대부분 기술이 표준화되고, 시장에서 조달 가능한 범용 칩에 다양한 기능이 내장되어 있음. 대표적으로 오늘날에는 복잡한 기술 없이도 디지털 TV를 쉽게 만들 수 있음. LCD 패널 등은 삼성, LG, 샤프 등 몇몇 대형업체들로부터 구입하면 되고, 전자회로에서 구현할 핵심기능들은 대만 미디어텍이나 엠스타가 공급하는 통합칩을 가져다 쓰면 됨. 이런 부품만 잘 사다가 조립해도 충분한 성능이 나오기 때문에, 자체 제조를 하지 않고 아웃소싱을 광범위하게 활용하는 네트워크형 비즈니스도 일반화 된 것임.
- 횡적으로 확장되는 시스템에서 꼭 해결해야 하는 난제는 신뢰성 높은 서비스를 제공하는 것. 구축 및 유지보수 비용이 낮다고 해도 사소한 고장으로 서비스 전체가 지장을 받는다면 곤란함. 이를 해결하기 위해 구글의 창업자 래리 페이지와 세르게이 브린은 사업초기부터 클러스터 시스템에 알맞은 특유의 파일관리 시스템을 개발하는 데 많은 공을 들임. 그 결과 이들은 스탠퍼드 대학시절부터 빅파일이란 프로젝트를 통해 쌓은 경험을 바탕으로, 새로운 구글 파일 시스템을 만들어냄. 구글 파일 시스템은 몇가지 가정을 기반으로 만들어짐. 각 노드는 저가형이다 보니 언제든 고장이 날 수 있고, 대부분의 파일은 크기가 매우 크며, 주로 이루어지는 작업은 수백 킬로바이트에서 몇 메가바이트자리 대량 파일을 순차적으로 읽어오거나 몇 킬로바이트짜리 소량의 파일을 임의의 위치에서 읽어오는 작업이란 가정. 무엇보다도 요청에 아주 빨리 반응하는 것보다는 수많은 요청이 쏟아져 들어오는 상황에서 충분히 안정적으로 작동하는 것을 목표로 했음.
- 구글이 수집한 데이터는 수많은 조각 서버에 64메가 바이트 크기의 조각으로 나뉘어 저장됨. 이들 데이터 조각은 어느 한 서버에만 저장되지는 않음. 그랬다가는 이 서바가 갑자기 다운될 경우 데이터가 사라져버리기 때문. 따라서 중간중간 데이터 조각을 복제하여 다른 조각 서버에도 저장. 그리고 필요한 데이터가 어느 조각에 담겨 어느 서버에 있는지 그 정보는 모두 마스터라는 하나의 중앙 시스템에 모아서 관리. 이제 외부 응용 프로그램에서 데이터를 요청하면 모두 일단 마스터가 접수. 마스터는 해당 데이터를 갖고 있으며, 응용 프로그램에 현재 부하가 적은 조각 서버를 찾아내어 접속한 다음 파일을 받아가라고 안내하고는 사실상 손을 뗌. 그러면 응용 프로그램과 해당 조각서버가 직접 통신하며 파일을 전송. 마스터는 데이터 조각의 위치를 알려줄 뿐 직접 데이터 입출력에는 관계하지는 않기 때문에 많은 요청이 밀려들어와도 감당 가능. 대신 마스터는 도중에 계속 각 조각 서버의 상태를 점검하고, 데이터 조각이 충분히 복제되도록 관리. 구글 파일 시스템이 이전 기술과 달라진 점 가운데 하나는 빅데이터 시대에 맞게 데이터 조각을 64메가 바이트로 넉넉하게 잡은 것. CD 한장에 들어갈 만한 동영상 파일이 있다면 예전의 관리방식으로는 이것을 수천개의 작은 조각으로 나누어 관리했지만, 구글 파일시스템은 64메가 바이트짜리 큼지막한 조각 10개로 나누어 관리. 이러면 마스터의 부담도 줄고 이점도 많음.
- RDBMS와 SQ은 이미 수십년간 관리에서 필수 불가결한 존재였음. 그런데 빅데이터 시대에 와서는 이런 방식에 근본적 회의가 제기되고 있음. 빅데이터의 중요한 특성인 데이터 유형의 다양성과 빠른 생성-유통-이용속도 때문. 앞에서 보듯이 관계형 데이터베이스로 처리되려면 기본적으로 데이터가 표 형식에 잘 들어맞아야 함. 반면 빅데이터 시대에 처리해야 하는 수많은 비정형 데이터들은 그렇게 깔끔하게 정리하기가 쉽지 않음. 더욱 큰 문제는 그렇게 정리할 시간도 없이 급박하게 처리해야 하는 데이터가 엄청나게 많다는 점. 관계형 데이터베이스에서는 일단 입력된 데이터를 SQL로 데이터 베이스에 기록하고 이를 이용할 때에는 다시 SQL로 질의를 날려 데이터를 짜내야 함. 예전에는 이렇게 오고가는 시간이 큰 문제가 되지 않아지만 빅데이터 시대에는 곤란함. 저장장치에 데이터를 쓰는 시간도 아깝기 때문에 입력된 데이터를 메모리에 올려놓은 상태로 처리해서 답을 주어야 함. 또한 계속 강조했듯이 기본적으로 거대한 작업을 여러 소규모 서버로 분산해서 처리할 수 있어야 함. 그러려면 구조적으로는 깔끔하지만 다소 복잡한 RDBMS와 SQL은 적합하지 않음. 이런 문제의식으로 태어난 것이 NoSQL이라는 비관계형 데이터베이스 관리 시스템. 여기에는 굉장히 많은 종류들이 있기 때문에 일률적으로 설명하기는 어려움. 하지만 대략적으로 보면 (열쇠, 값)의 단순한 순서쌍 형태로 데이터를 정리하고 직접 이용하는 것들이 상당수임. 주의할 점은 이름이야 NoSQL로 붙어 있지만 그렇다고 RDBMS-NoSQL의 유용성을 완전히 부정하는 것은 아님. 다만 빅데이터의 특성(규모, 다양성, 속도)이 두드러진 데이터 부분에서는 이런 RDBMS-NoSQL에 얽매일 필요 없이 유연하게 데이터를 이용하도록 하자는 뜻이 담겨 있음. 이 NoSQL역시 구글이 04년 자사의 빅데이터를 처리하기 위해 만든 데이터 저장 시스템 빅테이블에 쓰이면서 유명해 졌음.
- 최신 네비게이션 제품들은 과거와 같이 단순히 전자지도와 GPS가 결합된 것이 아님. 자동차 내부와 길거리 센서에서 수집된 데이터가 네비게이션과 중앙 서버간 통신을 통해 분석되어 교통상황을 실시간으로 파악하고(발견), 나의 행선지에 맞는 최적의 경로를 제시받을 수 있데 되었음.(의사결정 향상) 이로 인해 차량의 연료효율도 높아지고 시간도 절약됨(생산성 향상). 앞으로는 운전자가 지시하기 전에 미리 그날의 스케줄이나 운전자의 기분 등의 요소를 고려하여 스스로 목적지와 경로를 파악하고 최적의 길을 제시하며 자동운전할수도 있는 서비스가 나올 것임(새로운 가치), 이 모든 진화의 이면에 사용자에 대한 상세한 데이터가 수집, 분석되고 있음은 두말할 필요가 없다.
- 누구나 한번쯤 이미 버린 물건을 다시 찾기 위해 쓰레기통을 뒤져본 경험이 있을 것임. 왜 쓰레기통을 뒤지는가? 아마 이전에는 쓸모없다고 버린 물건이 이제는 어떤 이유에서든 다시 유용해지고 필요해졌기 때문. 마찬가지로 기업이나 기관들에 어떤 문제가 발생했을 때, 조직 내에 이미 그 문제의 해결책이 존재하나 그동안 쓸모가 없어 버려져 있었기에 이제 쓰레기통을 뒤져 그 해결채을 발견하는 것이 중요해진다는 점이 쓰레기통 이론의 핵심. 즉 문제해결 과정이 문제가 발생한 다음에 근사한 해결책을 만들어내는 것처럼 항상 순차적이기 보다는 반대로 문제가 발생하면 이미 조직내에 존재하지만 예전에는 간과하거나 무시했던 해결책을 찾는 이치와 같음. 이처럼 빅데이터는 이미 문제에 대한 해결책이 존재하는 쓰레기통과 같을 수 있음. 문제가 발생하면 해결책은 그 속에 있으며 이를 발견하는 일이 중요해진다는 뜻. 빅데이터의 쓰레기통은 규모와 구조가 엄청나게 크고 복잡하기 때문에 그 속을 사람이 직접 뒤지지 않고 컴퓨터가 대신 정보를 찾아줌. 과거에는 쓰레기통이 작아 그 속에 해결책이 들어 있을지 확신할 수 없었고, 들어 있다 해도 쓰레기통을 뒤지는 일이 쉽지 않았음. 하지만 빅데이터 시대에는 해결책이 존재할 가능성이 높은 엄청난 양의 쓰레기가 있으며, 이를 뒤지는 문제도 기술혁신으로 가능해졌고 더욱 쉬워졌음.
- 빅 상호작용 데이터 및 이메일, 블로그, SNS와 같은 비구조적 데이터가 급증하면서 고객이 기업에 직접 표출하지 않더라도 기업이 이들 마음속에 있는 감성을 읽어내는 것이 가능해지고 있음. SNS 등 고객이 직접 생산해내는 콘텐츠(즉 데이터)가 많아짐에 따라 이를 토대로 고객의 숨은 의도를 알아내려는 기법이 발달하고 있기 때문. 고객의 진정한 의도를 알아내는 방법인 고객감성분석은 개인의 글 속에 숨겨진 감성을 마이닝이나 분석기법 등으로 알아내는 텍스트 마이닝 또는 텍스트 애널리틱스의 일종임. 텍스트 애널리틱스는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 이용해 패턴 등을 찾아냄
- 고객감성 분석 : 소프트웨어가 사전에 만들어진 디렉토리에 등록된 사람, 상품, 위치 및 관련 용어나 개념들을 토대로 지시받은 콘텐츠를 검사해 관심사항들을 추출(마이닝)하는 프로세스를 진행 --> 디렉토리에 등재된 경쟁사 이름과 같이 유사한 정보들끼리 묶어 그룹을 만듬 --> 경쟁사 제품기사를 쓴 기자들의 이름과 이들이 쓴 기사 제목처럼 추출된 관심사항들 간의 관계를 찾아냄 --> 감성분석을 통해 관심사항(기사의 글) 내용이 긍정적인지, 부정적인지 판별함 --> 찾아낸 정보를 시각화, 대시보드 등으로 이용자가 이해하기 쉽게 제공
- 고객행태 경고 시스템은 일정기간 동안 고객대화 속에 등장하는 단어, 문장, 분류된 활동들의 변화를 자동적으로 분석해 문제가 발생하기 전에 스스로 알아서 경고하는 사전 경고 시스템임. 특정 단어, 문장, 카테고리가 한 채널 혹은 여러 채널에서 통계적으로 의미 있을 정도로 평소보다 적게 또는 많이 나타나면 이를 탐지해 자동적으로 알림. 이 시스템은 내부에서 발생하는 변화지만 외부에 입소문이 날만한 일들을 찾아낼 수도 있음.
- 고객 행태 경고 시스템은 일정기간 동안 고객 대화 속에 등장하는 단어, 문장, 분류된 활동들의 변화를 자동적으로 분석해 문제가 발생하기 전에 스스로 알아서 경고하는 사전 경고 시스템임. 특정 단어, 문장, 카테고리가 한 채널 혹은 여러 채널에서 통계적으로 의미있을 정도로 평소보다 적게 또는 많이 나타나면 이를 탐지해 자동적으로 알림. 이 시스테은 내부에서 발생하는 변화지만 외부에 입소문이 날 만한 일들을 찾아낼 수도 있음
- 야후는 먼저 컴퓨터가 자체적으로 학습하는 능력을 의미하는 기계학습 기법으로 고객들이 클릭하는 정보의 연관성을 파악해 콘텐츠 분류 방법을 도출. 이후 고객이 다시 방문하면 이런 분류방법에 따라 그 고객의 관심분야에 맞춰 콘텐츠를 제공. 이처럼 고객이 관심을 갖고 있는 링크와 검색결과를 제공함은 물론, 흥미를 가질 기사나 내용을 제일 중앙에 보여주어 각 콘텐츠와 정보에 대한 클릭 빈도를 크게 증가시켰음. 이러한 분야를 소셜 미디어 애널리틱스나 소셜 메트릭스라 하는데, 이는 일종의 소셜 미지어 데이터에 대한 분석임

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버티컬 플랫폼 혁명

저자

김진영, 임하늬, 김소연 지음

출판사

클라우드북스 | 2012-10-23 출간

카테고리

경제/경영

책소개

구글, 애플, 페이스북이 쥐고 흔드는 현재의 IT 세상, 이들 ...

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- 버티컬 SNS는 트위터나 페이스북 등 다양한 정보와 기능을 나열해 백화점식으로 공유하는 것이 아니라, 특정 관심분야만 공유하는 소셜 네트워킹 서비스를 일반적으로 지칭. 사진 공유 서비스인 인스타그램, 사진가 이미지로 자신의 관심사를 표명하는 핀터레스트가 버티컬 SNS의 대표적 서비스
- 플랫폼이라 함은 사용자간 트랜잭션에 필요한 컴포넌트와 룰의 집합으로 규정됨. 그렇다면 컴포넌트와 룰은 무엇인가? 컴포넌트란 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 모듈과 이를 포괄하는 아키텍처를 포함하며, 룰은 이해관계자를 의미하는 네트워크 참여자를 조율하거나 조정하는 규칙
- 아마존이 2010년 지분투자한 리빙소셜을 통해 공급받는 정보 및 아마존이 직접 소싱한 딜 정보를 보여주는 아마존 로컬이라는 서비스가 11년 11월 출시된 아마존 킨들에 임베디드외더 제공되기 시작. 아마존 킨들에 내장된 GPS칩이 사용자의 위치를 파악하고 아마존 로컬 앱이 사용자에게 인근 로컬 상점에서 진행중인 데일리 딜을 전시하고 추천하는 것. 여기서 그치지 않고 아마존은 자사가 이미 99년부터 특허권을 갖고 있는 원클릭 서비스를 킨들에서 사용가능토록 지원해서 사용자가 신용카드를 꺼내거나 주소를 입력하는 과정 없이 간편하게 결제처리를 할 수 있도록 하고 있음. 한마디로 이커머스에서 로컬 커머스로 사업을 확대하고 이것을 자사 모바일 기기인 킨들 시리즈로 이전한 후 완벽한 페이먼트 시스템까지 지원해 줌으로써 커머스 시장의 외형적 성장을 극대화. 10년과 11년에 걸쳐 2년 동안 아마존의 전략방향은 이커머스의 외연을 오프라인에 기반을 둔 로컬 커머스 시장으로 확대하는 동시에 로컬 커머스의 특성이 가장 잘 드러나는 모바일 시장을 장악하기 위해 직접 킨들 시리지를 만들어 승부수를 띄우는 데 초점이 맞춰져 있음.
- 아마존 페이먼트는 아마존의 자회사로 07년 설립되었으며, 소비자-온라인 사업자와 개발자를 대상으로 온라인 트랜잭션을 위한 결제/송금 서비스를 제공하는 업체. 아마존닷컴의 이용자는 써드파티 사업자의 사이트에서도 아마존닷컴의 계정정보를 통해 구매할 수 있는 솔루션을 제공. 트랜잭션 단위로 비용을 수취하는 것이 수익모델이며, 기본적으로 각 거래당 0.3달러를 수취함. 또한 월간 평균 판매량에 따라 거래비용의 1.9~5%까지의 수수료를 합산하여 수취하기도 한다고 알려짐. 아마존 웹서비스는 06년 설립. 아마존의 자체 이커머스를 통해 발생하는 수많은 데이터를 효과적으로 처리하고, 세밀한 소매유통 분석용 시스템 개발과 이를 활용한 견고한 CRM활동을 하기 위해 설립됨. 자체 서비스의 인프라를 관리하기 위한 용도로 시작된 이 업체는 데이터관리/분석/안정적 운용에 대한 노하우를 클라우드 기반의 아키텍처에서 축적하였고, 아예 이 노하우를 타기업에 서비스 형태로 판매하는 업체로 급성장 중
- 페이스북은 11년 4월, 자사가 야심차게 추진했던 페이스북 딜을 중단한 뒤 12년 5월, 페이스북 오퍼스를 런칭. 페북은 2010년 그루폰 및 리빙소셜과 같은 로컬 가맹점 및 상점을 기반으로 하는 소셜 커머스가 부상하자 아마존, 구글과 유사하게 자사 가입자를 기반으로 하는 데일리 딜 서비스인 페이스북 딜을 런칭. 데일리 딜의 속성은 지역 가맹점고 상점을 돌면서 가장 좋은 품질의 상품이나 서비스를 가장 경쟁력 있는 가격에 확보해 가장 짧은 기간에, 가장 많은 사용자에게 팔 수 있는 영업력을 기반으로 함. 페북이 10억명 이상의 가입자를 확보한 것과 가장 경쟁력 있는 상품을 머천다이저가 골라서 확보하는 것은 경쟁력의 원천 자체가 다른 것임. 오히려 그루폰이나 리빙소셜과 같은 전문업체의 경쟁력을 따라갈 수 없음. 이런 배경 때문에 페이스북 딜을 과감히 중단하고, 딜 자체보다 뉴스피드 등을 통한 상품이나 서비스의 소셜 유통에 더욱더 초점을 맞춘 페이스북 오퍼스로 방향을 전환. 페이스북은 페이스북 딜 중단을 계기로, 영업인력을 통한 세일즈 역량을 강화하기 보다는 셀프서브 형태로 로컬 프로모션 생성 및 배포의 용이함을 지원하는 데 집중.
- 페이스북 오퍼스는 지역 가맹점이나 유통사업자를 위한 로컬 프로모션 형태의 광고 포맷으로 무료 생성이 가능. 뉴스피드쿠폰이라고도 불리며, 현재는 미국에서만 이용가능. 페북 사용자들이 이 뉴스피드 쿠폰을 사용하는 방법은 매우 간단함. 페북 팬들이 머천트가 제공하는 스페셜 오퍼를 뉴스피드에서 확인한 다음 GET OFFER라는 아이콘을 클릭 후 이메일로 프로모션 코드를 전송받거나, 또는 휴대폰상으로 이 프로모션 코드가 심어진 메시지를 받은 다음, 실제 머천트의 매장에 가서 직원에게 보여준 후 교환해서 사용. 특히 뉴스피드 특성상, 친구의 친구들이 오퍼를 확인하여 빠르게 확산살 수 있으며, SHARE OFFER기능도 지원하여 친구와 공유할 수도 있음. 현재는 주로 실제 오프라인 지역 머천트들이 참여하고 있으나, 다음에는 기존 쇼핑몰 사업자도 페이스북 오퍼스에 참여할 수 있도록 확장할 방침.
- 구글 오퍼스
* 로컬 기반의 데일리 딜 서비스
* 구글 월렛과 연동되어 오퍼상의 딜을 구매가능
* 상점 방문시 구글 월렛의 싱글 탭 기능을 통해, 구글 오퍼를 이용하여 구매한 쿠폰을 제시하지 않고 자동으로 리디밍가능
* 구글 맵과 연동되어 로컬 딜 확인
- 구글 나우
* 2011년 인수한 사이버 센스의 기술 활용
* 사용자가 위치한 장소와 웹검색 히스토리를 반영하여 적절한 정보를 자동으로 제공. 자가용으로 출근하는 경우 차량정체 상황을 알려주고, 지하철이 언제 도착할지를 알려주며, 좋아하는 스포츠팀의 경기상황을 알려줌
* 음성검색 기능을 제공. 검색기능이나 정보제공 측면에서 시리보다 한단계 앞서 있다는 평가
* 젤리빈 탑재 안드로이드 단말에서 사용가능
- P2P 마켓 플레이스, CGP 커머스, 서브스크립션커머스, Try before you buy 비즈니스 모델을 보면, 이들의 사업이 활성화되면 오프라인 커머스를 흡수할 가능성이 있다는 사실을 공통으로 발견할 수 있음. 집에 샴푸가 다 떨어질 즈음에는 앨리스닷컴이 알림 메시지를 전송해 주거나, 만약 2개월 간격으로 자동배송을 해두었다면, 더는 샴푸를 구매하러 마트에 따로 갈 필요가 없이 집에서 편하게 배송받아 이용. 트렁크 클럽에 가입한 남성이라면 잠자기도 바쁜 주말에 옷을 사러 백화점에 가지 않아도 스타일리스트가 골라주는 자신의 취향과 잘 맞는 옷을 입을 수 있음. 온라인커머스가 기존 브릭앤몰타르 영역에까지 영향력을 행사하고 있음.