기사 한줄요약(22.3.15.):
과거 데이터를 활용한 분석이나 AI 기술을 통해서 엄청난 성공을 가져올 줄 알았지만, 현재 가트너(Gartner)에 따르면 데이터를 활용해 실질적으로 이윤을 얻은 비율은 20%밖에 되지 않았고, 벤처비트(VentureBeat)는 과학 프로젝트가 성공할 확률은 13%밖에 되지 않는다고 예측을 하고 있는 상황이다.
이런 데이터 분석의 실패의 원인을 찾으면, 백지 상태에서 데이터를 모아서 '올바른 결정'을 얻기 위해 사용하는 '데이터 중심 모델'이기 때문이다. 즉, 아무것도 없는 상태에서 결정을 내릴 수 있을 만한 것을 찾아내기는 쉽지 않기 때문이다. 하지만, 이보다는 결정을 맨 앞에 두어 데이터를 그에 맞게 모으는 '결정 중심 모델'로 데이터를 분석하게 된다면, 실패할 확률도 많이 낮아진다고 한다. 물론, 이때의 결정에 편견이 있거나 잘못된 결정 포함되면 안 된다.
글 : 팜 베이커(Pam Baker), IT 칼럼니스트
문정후 기자, "데이터를 모아야 결정을 내릴 수 있다? 아니, 일단 반대로 해 봐야", 보안뉴스,
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데이터를 모아야 결정을 내릴 수 있다? 아니, 일단 반대로 해 봐야
그 때는 진짜 대단해 보였다. 데이터를 모으고, 신기술로 분석하고, 그럼으로써 통찰을 이끌어내서 사업에 접목하고, 올바른 결정을 내릴 수 있다니, ‘와’하는 소리가 절로 나왔다. 늘 사업을
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- 데이터 분석 / 인공지능 실패
아이바이어(iBuyer) 산업 실패
: 질로우 (Zillow) , 오픈도어(Opendoor), 오퍼패드(Offerpad)
* 아이바이어 산업 : 디지털 도구를 통해서 부동산 투자를 하는 산업
> 알고리즘을 통해서 부동산 투자를 시도하였으나, 정확한 예측에 실패하면서 사업에서 실패함.
개인의견 :
많은 데이터에서 결과를 도출해 내는 건 쉽지 않지만, 결과를 생각하고 데이터를 분석하면 쉽다는 이야기이다. 데이터 분석과 AI기술이 나온지 아직 얼마되지 않아서 발생한 문제인거 같다.
