인공지능시대, 모든 교사를 위한 SW교육
- 아무도 몰랐던 데이터의 비밀 (1) -
미래 사회와 빅데이터
빅데이터의 개념 및 데이터 교육의 필요성
1 미래 사회와 빅데이터
1) 미래사회 – 지능정보사회 (1) 지능정보사회로의 전환
전 세계는 인터넷, 컴퓨터 기반의 ‘정보화’ 사회를 넘어 지능정보사회로 빠르게 진입하 는 중이다. 지능정보사회는 고도화된 정보통신기술 인프라를 통해 생성, 수집, 축적된 데 이터와 인공지능(AI)이 결합한 지능정보기술이 경제, 사회, 삶 모든 분야에서 보편적으로 활용됨으로써 새로운 가치가 창출되고 발전하는 사회를 의미한다.
(2) 미래 생산요소 변화
지능정보사회에서는 데이터와 지식이 기존 생산요소(자본, 노동 등)보다 중요해지고 다양 한 제품, 서비스 융합으로 산업간 경계가 붕괴되며, 지능화된 기계를 통한 자동화가 지적 노동 영역까지 확장되는 등 경제, 사회 전반에 혁신적인 변화가 발생한다.
(3) 변화의 속도
기술의 발전 속도뿐만 아니라 수요자들의 기술 수용 속도도 빨라지며 경제⸱사회적으로 파 괴적 혁신이 급속히 진행되고 있다. 맥킨지 글로벌 연구소는 도서 ‘미래의 속도(2016)’
에서 미래의 변화가 산업혁명보다 10배 더 빠르고, 300배 더 크고, 3000배 더 강할 것으로 전망하였다.
특히 인공지능(AI)은 세계 경제의 생산성과 GDP를 변화시킬 만큼의 잠재력을 지닐 것으로 예측되고, 인공지능 시스템은 특정 분야에서 인간을 뛰어넘고 있으며 기계학습(Machine Learning)의 발달로 그 추세가 더 빨라지는 경향을 보인다.
2) 미래 지능정보사회의 모습과 영향
(1) 미래 지능정보사회의 긍정적 모습과 영향
(가) 문제해결 수단, 현대 사회의 복잡한 문제나 난제 해결 가능
- 지능정보기술이 난치병, 환경오염, 기후재난, 동물보호 등 범지구적 난제들을 해결할 것 을 기대할 수 있다.
- 지능정보기술이 저출산, 고령화, 저성장, 사회위험 등 사회문제 해결에 중요한 수단이 될 것이다.
(나) 새로운 일자리 창출
- 기술 진보에 따른 신규 일자리 창출, 현재와 같은 형태의 일자리는 많이 바뀌고 줄어들 수 있지만, 새로운 일자리가 창출될 것이다.
- 새로운 기술에 대한 사회적 수용성에 따라 장기적 변화가 발생할 것으로 보이고, 그 과 정에서 신규 일자리 창출이 가능하다.
- 지능정보사회에서 기대되는 생산성 향상, 경제 활성화는 투자 확대로 연결되어 전반적 인 일자리는 다소 늘어날 수 있다.
- 지능정보사회 시스템 및 인프라를 재구축하는 과정에서 신규 일자리가 창출될 것으로 예상된다.
<기술 진보에 따라 새롭게 등장할 일자리 전망>
[출처: 마이크로소프트, 미래의 일자리(Tomorrow’s Jobs)]
(다) 상상의 실현, 인간의 상상력이 최대한으로 구현되는 사회
- 드론, 가상현실, 자율주행자동차, 가정용 로봇 등 영화속 상상으로 여겨졌던 기술과 서 비스들이 현실(일상화)이 되는 시대가 될 것이다.
- 사물과 현실의 데이터화로 인해 복합적⸱지능적 분석이 가능해져서 그간 찾지 못했던 과 학적 발견의 한계를 한 단계 넘어설 수 있다.
- 물리적 현실과는 다른 새로운 차원(시간과 공간, 가상현실)을 만들 수 있는 무한 가능성 의 시대가 될 것이다.
(2) 미래 지능정보사회의 부정적 모습과 영향
(가) 기계의 인간 역할 침범
- 기계가 인간의 역할을 침범하여 일자리 상실, 인간의 사회적 역할 감소, 인간의 차별적 인 감성적 특성 상실 등 우려된다.
- 노동력의 상당 부분을 인공지능 기계가 대체되어 사회적으로 일자리 문제가 심각해질 10년 내
등장할 새로운 직업
가상현실 공간 디자이너
- VR 세계 공간 건축과 디자인하는 직업으로 미래 사람들의 일과 교육에 활용되는 가상현실 공간을 디자인하여 적절한 환경을 만 들어 내고, 세계문화유산들을 복원
기술윤리 전문가
- 인공지능 등 기술의 윤리적 사용 제언
- 인공지능이 활용되는 영역에서 도덕적, 윤리적 자문을 하거나 로 봇과 인간사이의 중재자 역할
디지털문화 비평가 - 산업과 예술 분야에서 이미지 사용한 의사소통 담당 프리랜서 바이오해커
- 유전자 편집에 사용되는 크리스퍼 유전자 가위기술의 소프트웨어 플랫폼을 활용해 우울증, 자폐증, 알츠하이머 등 인간 질병 치료 에 도움을 줄 직업
사물인터넷(IoT) 및 빅데이터 분석가
- 크리에이터 사물인터넷 설계
- 생활 속에서 인터넷으로 연결된 사물들을 더 의미있고 유용하게 활용할 수 있도록 도움을 주는 직업
- 매일 생산되는 방대한 양의 데이터를 걸러내는 일을 함
- 섬세한 인지능력, 날카로운 질문을 던질 줄 아는 능력, 천부적인 스토리텔링 자질이 필요
수 있다.
- 기계에 대한 의존도는 개인의 일자리 선택권을 축소시킬 수 있다. 인간의 능력에 맞게 다양한 직업을 선택할 수 있어야하나 많은 일자리를 기계가 대체하면서 직업의 다양성 이 줄어들 수도 있기 때문이다. 중간 전문가들의 영역이 기계로 대체되면서 라이센스 중 심의 전문가 사회가 무너질 가능성이 있다. 기술 발전으로 인공지능이 전문영역의 지식 서비스를 대체하게 되면 현재의 자격제도에 대한 근본적 변화가 필요하다.
(나) 비대칭 심화
- 삶의 격차, 소득의 양극화 등 사회적 비대칭화가 심화될 것이다.
- 관련 기술을 갖고있는 주체와 그렇지 않은 주체 간의 부의 쏠림 현상으로 인한 격차 발 생 우려된다. AI 시스템 설계나 소유 문제에 따라 기술 혜택이 독점되거나 소외되어 격 차가 발생할 수 있다.
- 지능정보사회에는 부가가치 축적이 소수 계층에 집중될 수 있다. 정보 분석의 비대칭성, 기술역량의 차이가 부의 양극화로 연결될 수 있다.
(다) 사회적 합의 및 준비 미흡
- 지능정보사회에 대한 준비 부족하다.
- 사회의식, 기술철학, 교육, 사회적 동의 과정 등 사전에 준비가 필요한 부분이 매우 방 대한 반면, 실제 준비는 미흡하다.
- 인간 중심의 가치와 윤리가 먼저 확립되지 않으면 부익부 빈익빈의 사회 불평등 구조가 심화될 것이다.
- 분배 및 복지 이슈가 해결되지 못하면 대량 실업 사태가 유발될 수 있다.
- 현재 지능적보사회의 낙관적, 긍정적 이미지에 대한 홍보가 주를 이루고 있으나 부작용 문제, 윤리적 문제 등의 논의도 함께 이뤄져야 한다.
(라) 새로운 부작용 발생 우려
- 삶은 편리해질 수 있으나, 그에 따른 예상치 못한 부작용 발생이 우려된다.
- 정보보안 문제 및 해킹에 의한 범죄 리스크 급증, 가상현실 기술의 대중화로 인하여 발 생할 수 있는 부작용 발생 가능, 가상현실로 인한 의사소통의 부재 및 인간소외, 현실에 서의 부적응 문제 등이 있다.
- 기계학습이나 알고리즘 설계시 설계자의 편향된 관점이나 가치가 의도치 않게 들어가거 나 악용될 가능성이 있어 해결책 필요하다.
3) 지능정보사회에서 빅데이터
지능정보사회의 가장 큰 이슈인 인공지능 분야에서 데이터는 매우 중요하다. 인공지능이 어린아이 수준으로 말을 이해하고, 차를 자동으로 운전하고, 내 취향에 맞는 음악이나 영 화를 골라줄 수 있는 것은 해당 분야에서 엄청난 데이터를 축적했기 때문이다.
(1) 다양한 데이터가 대량으로 발생
- 하드웨어와 개인용 컴퓨터의 발달은 기업 및 개인의 업무를 자동화함으로써 업무 데이 터를 생산하고, 네트워크기술의 발달은 사회 전반의 소통을 디지털화함으로써 정보의 이 동 및 확산을 용이하게 하고 촉진하여 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 멀티미디어로 표현되는 사람 간의 소통 데이터가 대량으로 생산된다.
- 무선통신 및 모바일 기기의 발달은 가상공간의 확장과 쇼핑, 여가, 학습, 창작 등 다양 한 인간의 행위와 일상생활을 가상공간으로 이동하여 소비, 여가 등 개인의 성향 및 생 활 패턴을 담은 행위, 행태, 특징 등의 데이터가 생산되고, 산업적으로 활용된다.
- IoT와 인공지능의 발달은 인지, 학습, 추론 등 인간의 고유한 지적영역을 구현·적용함 으로써 산업과 생활을 지능화하고 기존에 축적된 데이터를 학습, 추론, 가공하여 목적에 맞는 새로운 데이터를 생산한다.
- 정보기술의 발달은 생산 및 활용 면에서 데이터의 성장을 수반하여 개인의 성향까지 도 출할 수 있을 정도로 생산되는 데이터의 다양성이 극대화되고 축척되는 데이터의 양이 날로 성장한다. 다양한 데이터의 수집과 활용이 용이한 환경이 제공되고, 이로 인한 데 이터의 활용 가치가 함께 증대된다.
(2) 산업의 중심이 되어가는 데이터
- 데이터는 기업의 경쟁력을 좌우하고 경제 흐름에 영향을 미칠 정도로 산업의 중심으로 부각되었고, 부가가치 창출의 원천이 데이터 기반 소프트웨어로 이동하면서 기존 산업의 비즈니스 방식과 구조가 변화하고 있다.
- 소프트웨어 기술에 기반한 마이크로소프트(Microsoft), 애플(Apple), 구글(Google), 페이스 북(Facebook) 등이 세계에서 가장 높은 시장가치를 가진다.
- 에어비앤비(Airbnb), 우버(Uber) 등이 데이터 기반 소프트웨어 서비스만으로 숙박업, 운 송업 등 전통산업에서 새로운 시장을 개척 및 성장하고 있다.
- 아마존(Amazon), 월마트(Walmart), 타켓(Target) 등 유통업체들은 데이터를 수집, 분석하 여 마케팅에 활용함으로써 온/오프라인 소비재 시장을 선점하고 있다.
- 월가(Wall Street)의 금융기업들은 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 등의 데이터를 분석하 여 자동으로 주식을 거래하는 알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)을 적용하고 있따.
o 데이터 보유 기업·미보유 기업간의 경쟁력 차이를 고려할 때, 기업 경쟁력 확보의 필 수 요소는 데이터 확보하는 것이다.
(3) 지능정보사회에서 빅데이터의 역할
(가) 개인 맞춤형 서비스 제공이 가능
지금까지 교육, 복지 등의 시민을 위한 서비스 부분은 권력기관에 의해 획일적으로 조정 되어 왔다. 하지만 지금은 데이터의 양, 처리 속도, 다양성을 고루 활용해 맞춤복과 같이 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 시대라고 할 수 있다.
요즘 공교육 붕괴 현상이 사회적인 이슈가 되고 있다. 이로 인해 정부와 학교 관련 기관 에서 강의실 환경과, 교과서 변화 등 공교육 정상화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 하지 만 기존의 노력은 이미 학생들의 교육에 대한 근본적인 요구사항이 바뀌었다는 것을 반영 하지 못하고 있다. 학생들은 획일적인 교육 방식이 아니라 개인에게 맞춰진 교육시스템을 원한다. 개인이 원하는 정보는 다양한데 기존 공교육의 획일적인 시스템은 이러한 요구사 항을 수용할 수 없기 때문이다. 따라서 이러한 문제는 오히려 학생 개개인에게 맞춤형 교 육서비스를 제공함으로써 해결해야 한다.
교육뿐만 아니라 복지에서도 맞춤형 서비스가 가능할 것으로 예상된다. 최근 복지정책과 복지 표퓰리즘에 대한 이슈가 있었다. 마찬가지로 기존의 획일적이고 무분별한 복지 시스 템이 아니라, 빅 데이터를 이용하여 개인 혹은 다양한 집단의 이해관계를 분석하고 해결 할 수 있는 맞춤형 복지 시스템을 구축해야 한다. 현재와 같이 극빈층이나 차상위층 등을 통계적 수치에 따라 일원화된 잣대로 구분하지 않고 개개인의 현재 생활 상황을 보다 면 밀하게 관찰하면서 시시각각으로 변화하는 다양한 필요 사항을 파악하고 이를 적시에 제 공하는 개인별 수요자 중심의 복지 서비스가 가능할 것으로 예상된다.
(나) 지적 빅뱅의 시대
일반인들이 슈퍼컴퓨터를 쓸 수 있는 세상이 도래했다. 개인 노트북이 10년전 슈퍼 컴퓨 터의 수준과 동일해져, 인류 한 사람이 할 수 있는 역량이 획기적으로 늘어났다. 이는 빅 데이터 시대와 연결돼 많은 변화를 가져올 수 있을 것이다. 즉, 컴퓨터의 성능이 빨라지면 서 지적 빅뱅의 시대가 올 가능성이 높다고 할 수 있다.
(다) 빅데이터를 선점한 기업들의 가치 증가
컴퓨터가 막 보급이 되기 시작했을 시기에는 하드웨어를 생산했던 IBM이 최고의 회사였 고, 개인 컴퓨터의 보급이 상용화 되기 시작했을 시기에는 소프트웨어 중심의 마이크로소 프트가 최고 회사가 되었다. 현재는 인터넷과 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 인하여 구글과 같은 검색업체, 페이스북과 같은 SNS업체, IT시장을 선도하는 애플이 최고의 기업 으로 군림하고 있다.
부가가치 창출의 원천이 데이터 기반 소프트웨어로 이동하면서 기존 산업의 비즈니스 방 식과 구조가 변화하여 앞으로는 현재의 빅데이터 시장을 분석해서 시장을 선점하는 것이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다.
정리하기
1) 지능정보사회는 고도화된 정보통신기술 인프라를 통해 생성, 수집, 축적된 데이터와 인공지능(AI)이 결합한 지능정보기술이 경제, 사회, 삶 모든 분야에서 보편적으로 활용됨으로써 새로운 가치가 창출되고 발전하는 사회를 의미한다.
2) 지능정보기술이란 인공지능 기술과 데이터 활용기술(각종 데이터를 수집하고 실시간으로 전달하며, 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 그 의미를 분석하는 기술)이 융합하여 기계에 고차원적인 정보처 리 능력(인지, 학습, 추론)을 구현하는 기술이다.
3) 지능정보사회의 긍정적 모습
- 현대 사회의 복잡한 문제나 난제를 해결할 수 있을 것이다.
- 기술 진보에 따른 신규 일자리 창출, 현재와 같은 형태의 일자리는 많이 바뀌고 줄어들 수 있지만, 새 로운 일자리가 창출될 것이다.
- 인간의 상상력이 최대한으로 구현되는 사회가 될 것이다.
4) 지능정보사회의 부정적 모습
- 기계가 인간의 역할을 침범하여 일자리 상실, 인간의 사회적 역할 감소, 인간의 차별적인 감성적 특성 상실 등 우려된다.
- 삶의 격차, 소득의 양극화 등 사회적 비대칭화가 심화될 것이다.
- 사회의식, 기술철학, 교육, 사회적 동의 과정 등 사전에 준비가 필요한 부분이 매우 방대한 반면, 실제 준비는 미흡하다.
- 삶은 편리해질 수 있으나, 그에 따른 예상치 못한 부작용 발생이 우려된다.
5) 빅데이터는 기업의 경쟁력을 좌우하고 경제 흐름에 영향을 미칠 정도로 산업의 중심으로 부각되었고, 부가가치 창출의 원천이 데이터 기반 소프트웨어로 이동하면서 기존 산업의 비즈니스 방식과 구조가 변 화할 것이다.
2 빅데이터의 개념 및 데이터 교육의 필요성
1) 빅데이터의 개념과 특성
(1) 빅데이터의 개념, 빅데이터란 무엇인가?
빅데이터라는 개념은 1997년 ACM의 VIS(Proceeding of the 8th conference on Visualization)학회에서 Cox와 Ellsworth에 의해 처음 발표되었다. Cox는 그의 논문
‘Application-controlled demand paging for out-of-core visualization’에서 ‘더 이상 데 이터 저장소에 담을 수 없는 사태를 맞이할 것이다’라고 문제를 제기하면서 빅데이터 개 념의 출발을 알렸다.
일반적으로, 빅데이터의 기초단위인 데이터는 의미 있는 수치나 문자, 기호를 뜻한다. 빅 데이터는 일반적인 데이터 수집, 관리 및 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기 의 데이터를 말한다. 하지만 점차 빅데이터의 정의의 범주가 확장되었고, 빅데이터는 기존 의 대용량의 정형화된 데이터를 뜻하는 정의뿐만 아니라 비정형화된 일상의 정보들까지 포함하는 거대한 데이터의 집합을 의미한다. 비정형화된 데이터는 가공되지 않고 표준화 되지 않은 일상 언어나 대화와 같은 정보를 의미하며, 그 예로, 카카오톡을 통해 사진을 주고받는 사례와 페이스북 담벼락에 글을 업로드하는 등의 자신의 일상생활 기록들을 들 수 있다. 이러한 비정형화된 일상적인 데이터들은 가공되지는 않았지만, 빅데이터 시대에 서는 충분히 활용 가능한 가치를 지닌다. 소비자 요구 분석, 마케팅 기법을 위한 반응 추 이 등의 분석에 일상 정보를 이용한다면, 이전에 활용성이 없어 보였던 비정형화된 일상 의 정보들도 충분한 가치를 갖게 된다.
<빅데이터의 정의>
맥킨지 보고서 일반적인 데이터베이스 프로그램이 수집·저장·관리·분석하기 어려운 대규모 데이터
가트너 보고서
더 나은 의사결정, 시사점 발견 및 프로세스의 최적화를 위해 새로운 형태의 정보처리가 필요한 대용량, 초고속 및 다양성의 특성을 가진 정보 자산
국제데이터협회 (The International Data
Corporation: IDC)
초고속 수집·발굴·분석을 통해 대규모 데이터로부터 저비용으로 가치를 추출할 수 있도록 고안된 새로운 세대의 기술이자 아키텍쳐
이를 종합하면, 빅데이터는 ‘새로운 처리·분석 방법을 활용해 저비용으로 가치를 창출 할 수 있는 대규모 데이터’를 뜻한다고 할 수 있다.
(2) 빅데이터의 특성
빅데이터는 빅(big)이라는 수식어로 인해 양적 측면이 부각되는 경향이 있지만, 실제로는 질적 의미가 빅데이터의 본질에 더욱 가깝다고 할 수 있다. 이러한 경향으로 단순한 데이 터의 양적 증가가 빅데이터 1.0이라면 초고속망 인프라와 데이터 분석력에 기반해 정밀하
게 여과되어 최적화된 양질의 데이터는 ‘빅데이터 2.0’이라고 부르기도 했다.
2001년 메타그룹의 Doug Laney는 3V라고 하는 빅데이터의 세 가지 특징(Velocity, Volume, Variety)을 정의하였다.
빅데이터의 첫 번째 특징인 속도(Velocity)는 데이터들이 거의 실시간에 가깝게 생산된다는 것을 의미한다. 두 번째 특징은 대용량의 데이터(Volume)이다. 이는 데이터의 크기와 기록 의 양 등이 현저하게 증가함을 의미한다. 마지막은 다양성(Variety)이다. 과거에는 정형화 된 데이터가 중심이 되어 각 정보들이 물건, 사건, 인물에 대한 정보 위주로 가공되었으 나, 빅데이터 시대에서는 비정형화된 데이터가 중심이 되어 오락, 일상 생활 등 우리가 생 활하는 거의 모든 분야에 관한 데이터를 이용한다. 추가적으로, 2012년 가트너는 데이터 관리의 복잡성(Complexity) 속성을 더하여, 빅데이터의 특징을 3VC로 정의하였다.
2) 데이터 교육의 필요성 (1) 우리의 미래 빅데이터
빅데이터의 활용은 경쟁력 있는 미래 가치를 창출한다. 정보화 혁명으로 기술적인 패러다 임이 근본적으로 변화하였고, 더불어 데이터의 사용량이 엄청나게 팽창하였다. 이러한 결 과로 빅데이터가 출현하게 되었고, 빅데이터를 가공하고 분석하는 기술을 새로운 가치를 창출하게 되었다. 예를 들어 경제적 가치 창출에 활용된다거나 범죄 예방 및 수사에 활용 할 수도 있다. 또한, IT 패러다임 변화에 따라 새로운 산업 분야에 진출할 수도 있으며, 재 해 예방과 대피, 후속 처리 등에도 빅데이터를 활용할 수 있다.
빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동 케 하고 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석 가능케 하며 과 거에는 불가능했던 기술을 실현시키기도 한다.
이같이 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에 게 가치있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있다.
(2) 빅데이터 활용 사례
(가) 서울시의 빅데이터 기반 심야버스 노선 수립
서울시의 심야버스를 도입하기 위한 빅데이터 사용이다. 서울시는 2013년부터 야간 버스 운행 노선을 운영하기 시작하였다. 이때, 시민들의 필요를 최적으로 만족시키기 위해, 시 는 시가 자체적으로 보유한 데이터와 함께, KT와 협력하여 KT의 이동통신망 데이터를 같 이 활용했다. KT 이동전화를 사용한 시민들의 통화, 택시 호출 빈도 및 그들의 목적지 등 휴대전화로 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 최적의 심야버스 노선을 확충하였다는 평가 를 받고 있다.
(나) 구글 플루투렌드
보통 사람들이 독감에 걸리면 구글검색엔진에 ‘두통’, ‘발열’, ‘독감 증상’과 같은 단어들을 검색한다.
특정 지역에 위와 같은 단어들의 검색량이 평소와 다르게 증가한다면 그건 무슨 뜻일까?
그 지역에 독감이 유행할 징조라고 볼 수 있겠다. 구글은 이에 착안하여 2008년부터 위치 서비스와 검색데이터를 바탕으로 독감 유행을 예측하는 서비스를 제공하였다.
현재는 구글 플루트렌드 서비스는 종료되었고 구글트렌드 서비스를 운영한다.
(2) 데이터 교육의 필요성
컴퓨터 정보통신 분야의 발전과 다양한 디지털 스마트 기기의 등장과 보급, 그리고 인터 넷 서비스를 통해 수많은 정보가 디지털화 됨에 따라, 엄청난 속도로 상상하기 힘든 양의 데이터가 생산되고 있다.
우리 사회가 저장할 수 있는 디지털 정보의 양은 1986년에는 0%에 가까웠다가 계속 증가 해서, 2011년에는 전 세계의 모든 정보 저장 장치의 94%가 디지털 형식으로 이루어지게 되었다.
이러한 데이터로부터 새로운 가치를 창출할 수 있는 데이터 시대에 여러 형태의 데이터를 얼마나 수집하고, 어떻게 분석하고 활용하는지가 향후 미래사회 발전에 중요한 역할을 하 므로 누구나 데이터를 활용할 줄 알아야 한다.
앞서 다룬 빅데이터 활용사례를 통해 우리가 생각해야할 지점은 바로 데이터를 ‘어떻 게’ 활용할 것인가에 대한 관점을 가져야한다는 것이다.
방대한 양의 데이터를 보유하고 있다고 해서 데이터를 잘 활용하고 있다고 할 수 없다.
데이터를 활용할 수 있다는 것이 곧 데이터로 충분한 가치를 만들어낼 수 있다는 의미도 될 수 없다.
그렇다면 우리 학생에게 필요한 데이터 교육은 무엇일까?
데이터가 증가하고, 데이터의 활용이 증가하고 있는 시대에 우리 모두에게 필요한 역량은 데이터를 해석하는 능력이다. 또한 데이터를 기술적으로 다루는 것에서부터 데이터에 숨 겨진 의미 있는 인사이트를 도출해 내는 등 데이터 활용 전반에 필요로 하는 역량일 것이 다.
정리하기
1. 빅데이터는 ‘새로운 처리·분석 방법을 활용해 저비용으로 가치를 창출할 수 있는 대규모 데이터’를 뜻 한다.
2. 빅데이터의 특성은 주로 3V(Variety(다양성), Velocity(속도), Volume(대규모))로 요약된다. 즉 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)을 의미한다. 여기에 복잡성(Complexity) 을 덧붙이기도 한다.
3. 데이터로부터 새로운 가치를 창출할 수 있는 데이터 시대에 여러 형태의 데이터를 얼마나 수집하고, 어떻게 분석하고 활용하는지가 향후 미래사회 발전에 중요한 역할을 하므로 누구나 데이터를 활용할 줄 알아야 한다.