데이터교: 사상인가 이데올로기인가?

2013년 2월 데이비드 브룩스가 뉴욕타임즈에 처음 소개한 데이터주의 개념은 스티브 로어(Steve Lohr)의 저서 "데이터주의(Data-ism)"(2015)와 유발 노아 하라리(Yuval Noah Harari)의 "호모 데우스: 내일의 간략한 역사(Homo Deus: A Brief History of Tomorrow)"(2015)와 같은 작품을 통해 추진력을 얻었습니다. 2016). 이러한 새로운 추세는 데이터가 사회, 문화, 심지어 영성의 미래를 형성하는 데 있어 전례 없는 중요성을 갖고 있음을 시사합니다.

데이비드 브룩스는 2013년 "데이터 철학 "이라는 제목의 기사에서 "데이터주의"라는 용어를 소개했습니다. Brooks는 사회의 다양한 측면에서 증가하는 데이터의 영향력과 그 해석에 대해 논의했습니다. 그의 초점은 점점 더 데이터 중심으로 변하는 세상의 의미와 인간 행동과 사회를 이해하기 위해 데이터에만 의존하는 것의 잠재적인 한계에 대한 사려 깊은 토론을 촉발하는 것이었습니다.

Lohr의 작업은 데이터가 비즈니스, 의료, 교육 등과 같은 분야에서 패턴을 분석하고, 예측하고, 프로세스를 최적화하는 데 어떻게 사용되는지 강조합니다. 그는 인공 지능 및 기계 학습과 같은 데이터 기반 기술이 어떻게 의사 결정을 혁신하고 복잡한 시스템을 이해하기 위한 새로운 가능성을 제공하는지 논의합니다.

"Homo Deus"에서 Harari는 인공 지능, 유전 공학, 생명 공학의 부상과 같은 다른 가능한 미래 시나리오와 함께 데이터주의의 의미를 조사합니다. 그의 목표는 이러한 발전이 인간 사회, 문화, 심지어 영성에 미치는 잠재적인 결과에 대한 생각과 토론을 자극하는 것입니다. Harari의 접근 방식은 규범적이라기보다는 분석적이고 추측적이므로 독자들이 데이터주의의 장점과 과제, 그리고 그것이 미래에 미치는 영향에 대해 자신의 의견을 형성할 수 있는 여지를 남겨 둡니다.

데이터교란 무엇인가?

데이터교는 데이터를 인간의 진보를 이끄는 가장 근본적이고 강력한 힘으로 여기는 신념체계로 볼 수 있다. 우리가 데이터로부터 점점 더 많은 것을 이해하게 되면서 의사결정은 경험과 직관보다는 데이터 분석에 더 많이 기반하게 될 것입니다. 이는 더 많은 과학과 더 적은 경험을 의미합니다. 하지만 경험과 직관은 본질적으로 우리 두뇌에서 처리되는 엄청난 양의 데이터라는 점을 명심하세요. 그러나 우리 두뇌의 계산 능력은 기계의 계산 능력보다 뛰어나기 때문에 과학은 인간 두뇌의 데이터보다는 기계 데이터에 더 많이 의존하게 될 것입니다.

데이터교는 우주 전체가 데이터 흐름으로 해석될 수 있으며, 인간 행동을 포함한 모든 현상이 데이터 프로세스로 축소될 수 있다고 제안합니다. 이러한 세계관에서는 인간의 의식, 감정, 창의성이 데이터 상호작용에서 발생하는 복잡한 알고리즘으로 간주됩니다. 인간의 진보는 단 하나의 질문에 의해 결정됩니다. 어떻게 더 많은 데이터를 생성하고 처리하며 이를 최대한 활용하는가? 데이터의 이익과 인류의 이익은 동일해야 합니다.

그러나 경우에 따라 "데이터의 이익"이 개인 정보 보호, 보안, 인식, 데이터 제어 및 동의에 대한 권리에 위배되는 경우 어떻게 될까요?

기술 환경의 스냅샷

데이터가 기술에 어떤 영향을 미치고 무엇이 점점 더 많은 데이터의 필요성을 유발하는지 이해하기 위해 세 가지 기술 영역을 소개하겠습니다. IoT는 모든 데이터가 어디서 오는지 보여주는 좋은 예입니다. 그런 다음 빅 데이터와 분석이 작동하여 기술 발전을 향한 집회에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 분석합니다. 최종 애플리케이션으로 ML을 갖춘 AI도 살펴봅니다.

사물인터넷(IoT)

IoT는 직접적인 인간 개입 없이 통신하고, 데이터를 교환하고, 작업을 수행할 수 있는 상호 연결된 장치, 개체 및 시스템의 네트워크를 의미합니다. 이러한 장치에는 센서, 액추에이터 및 통신 기능이 내장되어 있어 인터넷이나 기타 통신 네트워크를 통해 데이터를 수집하고 전송할 수 있습니다.

IoT 장치에는 물리적 환경이나 사용자 상호 작용에서 데이터를 수집할 수 있는 다양한 유형의 센서가 장착되어 있습니다. 이러한 센서는 온도, 습도, 압력, 조도, 동작, 위치 등과 같은 정보를 캡처할 수 있습니다. IoT 장치에서 수집된 데이터는 처리, 분석, 해석을 위해 중앙 플랫폼이나 클라우드 기반 시스템으로 전송됩니다.

응용 프로그램에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

도시계획

IoT 데이터는 도시 인프라와 도시 계획을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 신호등, 주차 공간, 폐기물 관리 시스템 및 대중 교통에 내장된 센서는 교통 흐름, 점유율, 에너지 소비 및 환경 조건에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 도시 계획자는 이 데이터를 사용하여 교통 관리, 폐기물 수거 경로 및 자원 할당에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

• 의료 모니터링

  IoT 장치는 원격 의료 모니터링에서 중요한 역할을 합니다. 피트니스 트래커 및 의료용 센서와 같은 웨어러블 장치는 환자의 활력 징후, 활동 수준 및 건강 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터는 의료 서비스 제공자에게 전송되어 건강 문제를 조기에 발견하고 적시에 개입할 수 있도록 해줍니다.

  
  

• 에너지 소비 최적화

  IoT 지원 스마트 미터 및 센서는 가정, 건물, 산업 시설의 에너지 소비 패턴을 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하여 에너지 효율성 개선 기회를 식별할 수 있습니다. 스마트 온도 조절기, 조명 시스템 및 가전제품도 실시간 데이터를 기반으로 작동을 조정하여 에너지 낭비를 줄일 수 있습니다.

  
  

• 농업 및 환경 모니터링

  농업 환경에 배포된 IoT 장치는 토양 수분, 온도 및 영양분 수준을 모니터링할 수 있습니다. 이 정보는 농부가 관개 및 비료화 과정을 최적화하여 작물 수확량을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한, IoT 센서는 실시간 공기 및 수질 추적과 같은 환경 모니터링에도 사용될 수 있습니다.

  
  

• 공업 자동화

  IoT는 산업용 IoT(IIoT)를 통해 산업 프로세스를 혁신하고 있습니다. 제조 환경에서 연결된 센서와 장치를 사용하면 기계와 장비의 마모 징후를 모니터링하여 예측 유지 관리가 가능합니다. 이를 통해 가동 중지 시간이 최소화되고 유지 관리 비용이 절감됩니다.

  
  

• 소매 및 공급망 관리

  RFID 태그 및 비콘과 같은 소매 환경의 IoT 장치를 사용하면 재고 추적 및 관리가 가능합니다. 소매업체는 재고 수준을 모니터링하고 품목 이동을 추적하며 선반 배치를 최적화하여 고객 경험을 개선하고 공급망을 간소화할 수 있습니다.

  
  

• 스마트 홈

  스마트 홈의 IoT 장치를 통해 거주자는 생활 공간의 다양한 측면을 원격으로 제어하고 모니터링할 수 있습니다. 스마트 온도조절기, 도어록, 조명, 엔터테인먼트 시스템 등을 스마트폰으로 관리할 수 있어 편의성과 에너지 효율성이 향상됩니다.

빅데이터 및 분석

다양한 산업 분야의 개인, 기업, 장치 또는 센서에서 생성되는 데이터가 기하급수적으로 증가하면서 빅 데이터 분석의 기반이 마련되었습니다. 이를 통해 이전에는 달성할 수 없었던 소비자 행동, 사회적 추세 및 과학적 발견에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 빅데이터란 기존의 데이터 처리 도구로는 효과적으로 관리, 저장, 분석할 수 없는 매우 크고 복잡한 데이터 세트를 말합니다. 이러한 데이터 세트는 세 가지 V로 특징 지어집니다.

• 용량. 생성되고 수집되는 데이터의 양은 테라바이트에서 페타바이트 이상에 이르는 경우가 많습니다.

  
  

• 속도. 실시간 또는 거의 실시간으로 데이터가 생성, 수집 및 처리되는 속도입니다.

  
  

• 다양성. 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형 및 소스.

빅데이터 분석은 크고 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력과 패턴을 추출하는 프로세스를 의미합니다. 여러 산업에 미치는 엄청난 영향은 다음과 같이 요약될 수 있습니다.

• 비즈니스 및 마케팅 통찰력

  빅 데이터 분석을 통해 기업은 소비자 행동, 선호도 및 추세를 분석할 수 있습니다. 이 정보는 제품 개발, 마케팅 전략, 고객 참여에 관해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

  
  

• 의료 및 생명 과학

  의료 산업에서는 빅데이터 분석을 사용하여 질병 패턴을 식별하고, 발병을 예측하고, 치료 계획을 개인화하고, 잠재적인 약물 후보를 발견할 수 있습니다.

  
  

• 과학적 연구

  다양한 분야의 연구자들은 빅데이터 분석을 활용하여 실험, 시뮬레이션, 관찰을 통해 생성된 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이는 유전체학, 천문학, 기후 과학과 같은 분야에서 획기적인 발전을 가져왔습니다.

  
  

• 스마트 시티

  도시 지역은 교통, 에너지 소비, 시민 행동과 관련된 상당한 양의 데이터를 생성합니다. 빅 데이터 분석은 도시 계획자가 자원 할당을 최적화하고 삶의 질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

  
  

• 재원

  금융 기관은 사기 탐지, 위험 평가, 알고리즘 거래 및 고객 관계 관리를 위해 빅 데이터 분석을 사용합니다.

  
  

• 사회 과학

  소셜 미디어와 온라인 플랫폼은 연구자들이 사회적 추세, 정서 분석, 여론을 이해하기 위해 분석할 수 있는 풍부한 데이터를 생성합니다.

  
  

• 공급망 최적화

  빅데이터 분석은 재고 수준, 생산 일정, 수요 패턴과 관련된 데이터를 분석하여 공급망 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

  
  

• 환경 모니터링

  센서와 데이터 수집 장치는 대기 질, 수위, 생물 다양성과 같은 환경 요인에 대한 데이터를 제공합니다. 빅데이터 분석은 생태계를 모니터링하고 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능 및 기계 학습

AI와 머신러닝은 훈련과 개선을 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이러한 기술은 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 인식하고 예측하며 종종 인간의 능력을 능가합니다. AI가 데이터를 이해하고 조작할 수 있는 잠재력은 다양한 분야에서 새로운 혁신을 가져올 수 있습니다.

데이터가 중요한 역할을 하는 방식은 다음과 같습니다.

• 훈련 데이터

  AI 시스템이 패턴을 학습하려면 방대한 양의 훈련 데이터에 노출되어야 합니다. 이 데이터에는 라벨이 지정되어 있습니다. 이는 정답이나 결과에 대한 주석이 추가되었음을 의미합니다. 예를 들어, 고양이를 인식하도록 기계를 가르치려면 라벨과 함께 수많은 고양이 이미지를 보아야 합니다.

  
  

• 특징 추출

  기계 학습에서 기능은 모델의 예측에 영향을 미치는 데이터의 관련 특성 또는 속성입니다. 기능의 품질과 관련성은 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. AI 및 ML 알고리즘은 데이터에서 자동으로 특징을 추출하여 의미 있는 표현을 구축합니다.

  
  

• 모델 빌딩

  AI/ML 알고리즘은 학습 데이터를 사용하여 데이터의 기본 패턴을 캡처하는 모델을 구축합니다. 이러한 모델은 의사결정 트리, 신경망, 지원 벡터 머신 등이 될 수 있습니다. 데이터 품질이 향상될수록 모델은 더욱 정확하고 견고해집니다.

  
  

• 일반화

  일단 훈련되면 모델은 학습을 새로운, 보이지 않는 데이터로 일반화할 수 있습니다. 이는 실제 데이터에 대한 예측이나 분류를 위한 기초입니다. 훈련 데이터가 다양하고 대표성이 높을수록 모델의 일반화가 더 좋습니다.

마무리

개인 수준의 데이터는 사람들이 자기 통찰력을 얻고, 개선하고, 번영하는 데 도움이 될 수 있습니다. 커뮤니티나 회사 수준에서 데이터도 매우 중요합니다. 강점, 약점, 기회 및 추세를 분석하는 것은 데이터 중심 노력입니다. 국가 차원에서 국가 내부 정책은 물론 외부 지정학적 결정도 데이터에 의해 크게 좌우됩니다.

현재는 물론 앞으로도 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 데이터교는 단지 생각을 자극하는 아이디어일 수도 있고 이데올로기로 발전할 수도 있습니다. 어쨌든 데이터가 사회에 더 깊이 통합됨에 따라 데이터 소유권, 개인 정보 보호 및 동의를 둘러싼 윤리적 고려 사항이 점점 더 중요해지고 있습니다. 전 세계적으로 규제가 필요하며 GDPR 및 CCPA와 같은 프레임워크가 좋은 출발점이 됩니다. 개인 정보 보호 정책, 직원 및 시민 교육, 데이터 보안 조치, 사용자 액세스 제어 및 동의 메커니즘, 데이터 침해 대응 계획, 투명성 및 윤리 이니셔티브를 고려해야 합니다.

결국 데이터는 목표 자체가 아니라 목표를 달성하기 위한 도구가 되어야 합니다.