넘버스
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외부 데이터와의 통합 위험성
공격적인 기업은 자사의 정보를 서드파티 데이터 및 인터넷에 떠도는 방대한 개인화된 정보와 통합하는 방법을 모색하고 있다. 실제로 일부 도구는 모든 고객에 대한 데이터를 흡수해 각 구매에 대해 개인화된 정보를 작성하겠다고 공개적으로 공언한다. 그렇다, 이들은 사용자의 패스트푸드 구매와 신용 점수를 추적하는 데 첩보기관이 테러리스트를 추적하는 데 사용하는 기술을 사용한다. 사람들이 불안해하는 것이 사실 당연하다.
데이터 사용을 단속하는 규제 당국
데이터 분석이 언제 어떤 선을 넘을지 알기 어렵지만, 일단 선을 넘으면 규제 당국이 나타난다. 캐나다의 최근 사례에서, 정부는 일부 도넛 가게가 어떻게 경쟁업체에서 쇼핑하는 고객들을 추적하고 있는지 조사했다.
정부는 보도 자료를 통해 “조사 결과, 팀 호튼스가 미국의 서드파티 위치 서비스 업체와 맺은 계약에 너무 모호하고 허용적인 표현이 포함되어 있었다. 이로 인해 회사가 ‘비식별화된’ 위치 데이터를 판매할 소지를 남겼을 것”이라고 밝혔다. 도대체 무엇을 위해? 더 많은 도넛을 팔기 위해서? 규제기관은 개인정보와 관련된 모든 것에 점점 더 주의를 기울이고 있다.
도출한 결과가 무가치함
우리는 뛰어난 알고리즘이 모든 것을 더 효율적이고 수익성 있게 만들 수 있다고 상상한다. 그리고 때로는 그런 알고리즘을 실제로 구현할 수 있다. 그러나 비용이 문제이다.
실제로 소비자는 물론 심지어 기업까지도 정교한 데이터 관리 체계에서 나오는 표적 마케팅의 가치에 점점 더 의문을 제기하고 있다. 이미 구매한 아이템에 대한 광고가 노출되는 것을 자주 경험했을 것이다. 엄격한 데이터 분석을 통해 실적이 낮은 공장을 식별했더니, 회사가 건물에 30년 임대 계약을 체결했을 수도 있다. 기업은 데이터 과학이 비현실적인 답을 산출할 가능성에 대비해야 한다.
결국 인간의 직관에 따라 결정
숫자는 높은 정확도를 제공하지만, 사람이 숫자를 어떻게 해석하는지가 더 중요한 경우도 많다. 모든 데이터 분석과 AI 마법이 끝난 후에 대부분 알고리즘은 일부 값이 임계 값을 초과하는지 또는 미만 인지에 대한 결정을 내려야 한다.
가령 경찰은 제한 속도의 20%를 초과하는 차량에 속도위반 고지서를 주려고 한다. 이런 임계값은 종종 임의의 값이다. 데이터에 적용할 수 있는 모든 과학 및 수학의 경우, ‘데이터 기반’ 프로세스에는 생각보다 더 많은 회색 지대가 있다. 기업이 데이터 관리 프랙티스에 투입한 방대한 자원에도 불구하고 결국 의사 결정에 영향을 미치는 최대 요인은 인간의 직관인 경우가 많다.
폭발적인 데이터 스토리지 비용
테라바이트당 가격은 계속 떨어지고 있지만 프로그래머는 더 빠르게 데이터 비트를 모으고 있다. 사물 인터넷 디바이스는 계속해서 데이터를 업로드하고, 사용자는 이런 바이트의 풍부한 컬렉션을 영원히 탐색할 것으로 기대한다. 동시에 컴플라이언스 담당자와 규제기관은 감사를 위해 계속해서 더 많은 데이터를 요구한다. 실제로 다시 액세스되는 데이터의 비율은 계속 낮아지고 있다. 그저 데이터가 하염없이 쌓여만 가는 것이다.
ciokr@idg.co.kr
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