빅데이터 혁명

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프롤로그 - 빅데이터로 인간의 사고를 바꾸다

Chapter 1 빅데이터 세상이 온다
줄리아니는 왜 대통령이 되지 못했나?
오바마는 어떻게 대통령이 되었나
빅데이터, 정치가의 신념을 비웃다
빅데이터란 무엇인가
왜 하필 지금 빅데이터인가
손익을 좌우하는 빅데이터의 엄청난 가치
빅데이터는 클라우드, 슈퍼컴퓨팅, 소프트웨어 산업과 전문가의 결합이다

Chapter 2 삶을 혁신하고 내일을 예측하는 빅데이터 혁명
빅데이터, 클라우드, 슈퍼컴퓨팅을 활용한 의료혁명
내 평생 의료 기록을 내 PC에서 보고 싶다 - 클라우드와 의료
내 아이는 몇 살쯤 암에 걸릴까? - 슈퍼컴퓨팅과 의료
슈퍼컴퓨터, 병원 가운을 걸치다 - 빅데이터와 의료
빅데이터, 클라우드 의료 실현의 문제점
왕따와 교권 침해, 빅데이터로 해결하다
클라우드와 빅데이터로 입시 문제 해결
빅데이터와 클라우드, 그리고 교육 개혁
문과 학문 발전에 기여하는 빅데이터
복잡계 과학과 소셜 네트워크 시뮬레이션
사회학과 시뮬레이션
경제학과 빅데이터 기반 시뮬레이션
역사학·문화인류학과 시뮬레이션

Chapter 3 세계경제지도를 흔들 클라우드 파워
데이터에 기반한 정책 결정 - GDP 2만 달러면 우리 집 소득은 1억?
빅데이터에 기업의 미래가 달렸다 - 마트에서 알아낸 여고생의 임신
데이터 분석을 핵심 경쟁력으로 세계적 패션 기업이 되다
클라우드, 빅데이터, 슈퍼컴퓨팅 기술이 SNS 마케팅과 결합한다면
효율과 성과를 최대로 끌어올린 클라우드 사례
클라우드의 등장과 산업 가치
사용자는 인프라를 보지 않는다 - 애플리케이션 클라우드란 무엇인가
바이오·헬스 애플리케이션 클라우드
빅데이터를 이용한 비즈니스 분석 클라우드
가전 클라우드
로봇·자동차 클라우드
클라우드 도입의 난점 - 조직 간 장벽
외면 받는 경제 문제 해결사 - 애플리케이션 클라우드
왜 응용 소프트웨어 클라우드는 외면 받았는가

Chapter 4 선진 국가로 이끌어 줄 슈퍼컴퓨팅 시대
대중적 슈퍼컴퓨팅의 등장과 국가적 당면 과제
도대체 무슨 문제를 풀 것인가
슈퍼컴퓨팅 산업 육성으로 고용과 성장 문제를 푼다
슈퍼컴퓨팅은 어떻게 세계 일류를 만드는가
우리나라의 현주소와 성장 방향을 분석한다
에필로그 - 빅데이터로 미래의 모습을 바꾸다

2011년 7월 어느 금요일 오후, 미국 산타크루스 도심의 주차장에서 자동차 절도범 두 사람이 잡혔다. 자동차나 자전거 도둑은 여간해서는 잡히지 않는다. 운 좋게 차주인이 자기 차에 집적대고 있는 도둑을 발견하는 경우가 아닌 이상 말이다. 하지만 이날은 달랐다. 때마침 경찰이 거기에 있었다. 마치 톰 크루즈 주연의 할리우드 영화 마이너리티 리포트〉처럼 경찰은 ‘그 장소에서 차량 절도가 발생할 예정이다’라는 컴퓨터 프로그램의 예측을 보고 출동했고, 현장에서 기다리고 있다가 범인을 잡았다. 잡고 보니 그 절도범들은 놀랍게도 여성들이었다. 기다리고 있었으니 잡았지, 평범해 보이는 여성 두 명이 차량 전문절도범이라고는 누구도 의심하지 못했을 것이다.

이런 정보들을 쉽게 볼 수 있고 공유, 분석할 수 있게 되면 놀라운 일이 가능해진다. 예를 들어 내 염기 서열을 인터넷에 올려 1000게놈 프로젝트에서 알아낸 것과 비교하면 나의 질병과 관련해 여러 가지 예측을 얻을 수 있다. 나아가 모든 사람이 자신의 개성과 장단점, 특성, 진료 기록을 유전자 정보와 함께 인터넷에 올려 타인들의 것과 비교될 수 있도록 하면, 어떤 유전자가 어떤 개별 성질을 발현시키는지 보다 정확한 데이터베이스가 만들어지고 질병 치료에 활용될 수 있다. 심지어는 질병 이외에도 자신이 어떤 특성을 가지고 있는지, 갓 태어난 아이는 어떤 적성과 가능성을 가지고 있는지도 알아낼 수 있을 것이다.
개인별 유전 정보 자체가 엄청난 양의 빅데이터다. 수만에서 수억 명에 이르는 사람들끼리의 유전 정보와 개인 특성을 연결, 비교하는 일이므로 개인적으로 해내기에는 쉽지 않을 수도 있다. 따라서 개인별 염기 서열 분석이 100만 원 이하로 떨어질 2013년부터는 개인 간 유전자 비교에서 파생될 수 있는 유전체 관련 빅데이터 저장 및 개인 간 비교 분석 사업이 봇물처럼 터져 나올 가능성이 있다.

엄마와 신생아를 대상으로 하는 시장은 매우 특수한 시장이다. 대부분의 사람들은 습관대로 물건을 산다. 전자제품은 용산에서, 가구는 일산의 가구 시장에서, 양복은 구로의 의류 할인 매장에서 사는 식이다. 이런 습관은 여간해서는 깨기가 어려워 아무리 홍보를많이 해도 쉽게 바뀌지 않는다. 하지만 일생에 몇 번은 습관 자체가 통째로 바뀌는 일이 있다. 바로 결혼, 출산, 진학, 이사 같은 사건이다. 가족이 늘어난다거나 생활환경을 통째로 바꿔야 할 때는 안 사던 것을 사고 기존의 물건도 바꿔야 한다. 타깃은 여기에 주목했던 것 같다. 물론 아기용품 전문 매장이 따로 있고 출산용품 전문점도 따로 있다. 하지만 한꺼번에 모두 구입할 수 있고 더 싸게 살 수 있다면 굳이 먼 걸음을 할 이유가 없다.
다만 문제는 어떤 임신부도 자신의 임신 사실을 마트에 보고할 리는 없기 때문에 고객의 임신을 추정, 예측해야만 한다. 타깃의 통계학자 앤드루 폴(Andrew Paul)은 2002년 마케팅 부서로부터 바로 그런 주문을 받았다. 고객의 임신 사실이 알려지면 다른 업체에서 엄청난 양의 각종 판촉물이 발송될 것이고 그때면 이미 늦기 때문에 최대한 빨리 임신 사실을 알아내야 했다. 고객이 원하건 원치 않건 말이다. 폴은 대량의 고객 데이터를 분석한 결과 임신부가 임신 사실을 알게 되면 우선 철분제, 아연제, 향기 없는 로션을 산다는 사실을, 그리고 향기 없는 비누, 위생 장갑, 면 타월을 사기 시작하면 곧 출산이라는 사실을 알게 되었다. 타깃은 여성 고객에 대한 임신 예측 모델을 만들고 상당한 정확도로 임신 초기 고객을 구분해 냈다. 그리고 이들을 대상으로 임신부와 산모라면 꼭 필요한 물품들에 대한 할인 쿠폰 등 다양한 마케팅 프로그램을 전개했다.