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| - | ====== Facebook Posting Archive 20년 5월 ====== | + | ====== Facebook Posting Archive 20년 6월 ====== |
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| - | > 2020-05-27 15:13:05 까지 총 64개 포스팅 Archived (누적 430개) | + | > 2020-06-30 09:13:34 까지 총 52개 포스팅 Archived (누적 491개) |
| - | > {{url>http://triviaz.net/fb_get_newest.php?date=2020-05-27T06:13:05%2B0000&format=m/d%20H&front=[%EC%B5%9C%EC%8B%A0:%20&mid=%EC%8B%9C%EA%B9%8C%EC%A7%80%20&end=%20%ED%8F%AC%EC%8A%A4%ED%8C%85%EC%9D%B4%20%EB%8D%94%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4]&style=font-size:11pt;font-color:%23333333;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif; 100%,30 noscroll noborder left|no iframe error}} | + | > {{url>http://triviaz.net/fb_get_newest.php?date=2020-06-30T00:13:34%2B0000&format=m/d%20H&front=[%EC%B5%9C%EC%8B%A0:%20&mid=%EC%8B%9C%EA%B9%8C%EC%A7%80%20&end=%20%ED%8F%AC%EC%8A%A4%ED%8C%85%EC%9D%B4%20%EB%8D%94%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4]&style=font-size:11pt;font-color:%23333333;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif; 100%,30 noscroll noborder left|no iframe error}} |
| + | > [[blog:facebook_posting_2005|20년 5월 Archive]] | ||
| > [[blog:facebook_posting_2004|20년 4월 Archive]] | > [[blog:facebook_posting_2004|20년 4월 Archive]] | ||
| > [[blog:facebook_posting_2003|20년 3월 Archive]] | > [[blog:facebook_posting_2003|20년 3월 Archive]] | ||
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| - | === The Pandemic Brings Some African Tech Workers Luxe Lodging === | + | === 70억뷰… K웹툰 꽃피운 '마음의 소리' 14년만에 아듀 === |
| - | | LINK | 2020-05-27 15:13:05 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151844203055035|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-30 09:13:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/162367045336084|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡아직까지 인공지능 모델을 위해서 사람의 노동력이 투입되는 데이터 라벨링이 필요합니다. 임금이 저렴한 나라에서 주로 하게되는데, 실리콘밸리의 일감을 받아 데이터 라벨링을 하는 아프리카의 한 회사와 직원들의 삶. 코로나19 사태로 인해 생긴 에피소드들입니다. | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_151844203055035.png?100}} </wrap><wrap > Samasource, which employs data labelers as a form of aid program, is housing them in hotels after its offices were closed by government lockdowns. [[https://www.wired.com/story/pandemic-brings-african-tech-workers-luxe-lodging/|www.wired.com]] </wrap> </wrap> | + | |
| - | ---- | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_162367045336084.png?100}} </wrap><wrap > 네이버웹툰의 연재물 '마음의 소리'는 14년간 '신드롬'에 가까운 인기를 끌었다. 웹툰이 게재되는 매주 화요일이면 실시간 검색어에 '마음의 소리.. [[https://news.chosun.com/site/data/html_dir/2020/06/30/2020063000336.html|news.chosun.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [스타트업리포트]중학생 때 첫 사업한 최시원 조이코퍼레이션 대표 “매출 늘려주는 메신저 채널톡, 4,000개 이상 기업이 사용” === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-27 08:00:06 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151536049752517|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 1. 사업을 하려면 일반 소비자보다 기업들을 상대로 해야 한다는 것을 깨달았어요. 미국 서부 개척시대 금광을 뚫던 사람보다 그들을 상대로 청바지를 판 사람들이 더 많은 돈을 번 것과 같은 이치죠. 그때부터 기업간거래(B2B) 사업에 눈을 떴죠. \\ 2. 세계에서 가장 많은 문자열을 다루는 세계 최대 검색업체 구글에서 일해 보니 대학에서 열심히 연구한 이론들을 하나도 쓰지 않았어요. 중요한 것은 그런 이론이 아니라 현실과 부딪치며 쌓은 내부에 축적된 기술이었죠. | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_151536049752517.png?100}} </wrap><wrap > [39회]최 대표 “초등학생 시절 독학한 프로그래밍으로 중학교 때 첫 사업”요즘 특이한 버튼을 홈페이지 한 켠에 부착하는 기업들이 늘고 있다. 웃는 모양의 스마일 표시를 닮은 동그란 버튼이다. 신생(스타트업) .. [[http://m.hankookilbo.com/News/Read/202005191793045195|m.hankookilbo.com]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === KB경영연구소 === | + | === 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술... === |
| - | | LINK | 2020-05-26 09:07:00 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151530733086382|페이스북에서 보기]] | | + | | !!NONE!! | 2020-06-29 10:29:21 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/162025525370236|페이스북에서 보기]] | |
| - | [반응형 음성 광고 : AI스피커를 활용한 마케팅의 서막] \\ 1. 지속적으로 다양해지는 제품들로 인해 소비자 선택의 어려움은 가중되고 있으며, 이에 따라 AI스피커는 소비자가 제품을 구매하는 관문 역할을 하게 될 가능성이 존재 \\ 2. AI스피커의 역할이 확대될수록 기업들은 가상 비서에게 추천되기 위해 각종 노력을 기울이게 될 것이며, 반응형 음성 광고의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상 \\ 3. 반응형 음성 광고는 소비자에게 보다 자연스럽게 접근할 수 있는 동시에 광고주에게는 보다 높은 광고 효과를 제공하여 차세대 주요 광고 수단으로 주목받는 중 \\ [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000129|https://www.kbfg.com/kbresearc...]] | + | 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술의 사회적 확산 현황 \\ (Data, Network, AI) \\ [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=25932&bcIdx=22286&parentSeq=22286|https://www.nia.or.kr/site/nia...]] \\ <목차> \\ Ⅰ. 데이터 기반 기술·사회 환경변화 분석 \\ Ⅱ. 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술의 사회적 확산 현황 \\ Ⅲ. 지능화 확산과 사회적 수용성 제고 방안 \\ 별첨1. 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ (카드뉴스) \\ 별첨2. 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ (인포그래픽) |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_151530733086382.png?100}} </wrap><wrap > □ 반응형 음성 광고란 □ AI스피커와 반응형 음성 광고 □ 향후 전망 및 금융사 AI스피커 활용 방안 [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000129|www.kbfg.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[!!None!!|!!None!!]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 인터뷰ㅣ맥킨지 CIO가 말하는 '데이터 주도 기업으로 가는 길' === | + | === The Innovation Stack: 아마존도 따라할 수 없는 사업 아이디어 | Startup Leesons - tkim.co === |
| - | | LINK | 2020-05-25 19:03:35 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/150600079846114|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-26 09:15:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159321595640629|페이스북에서 보기]] | |
| - | "맥킨지는 직원들이 자신의 데이터에 주인의식을 갖도록 권장하고 있다. 그래야 최대한 실질적인 전문지식을 확보할 수 있기 때문이다. 물론 아직 그 수준의 경지에 이르진 못했다. 또한 다른 출처에서 얻은 정보를 미리 많이 채울수록 직원들이 이를 정제하고 개선하기가 더 쉬워진다. " | + | 1. 아마존이 더 나아 보이는 카드 결제기를 더 낮은 카드 수수료 모델을 가지고 시장에 진입한다. 이후 스퀘어의 대응방법이 정말 놀라웠다. 아무런 대응을 하지 않은 것이다 \\ 2. 결국 답이 없어 보이는 문제를 해결하기 위해 무수한 작은 문제들을 해결해 나가면, 그것이 모여서 마치 없던 것이 세상에 새롭게 나타난 것처럼 보이는 혁신적인 제품 그리고 그걸 뒷받침하지만 고객과 경쟁사 눈에는 잘 보이지 않는 해결책 집합, 즉 이를 총칭하는 이노베이션 스택이 되는 것이다. \\ 3. 대기업이 쉽게 따라하지 못하는 스타트업의 모바일 앱 개선 속도, 새로운 시도를 빠르게 해 보고 그 결과에 대해 문책하지 않는 기업 문화, 해결하기 전까지는 시간과 노력을 중단하지 않는 기업가 정신, 적절히 낮은 가격을 유지하는 그리고 그걸 뒷받침하는 해결 방법, 적절히 낮은 가격을 통해 고객과 쌓아온 신뢰 등이 모두 이노베이션 스택에 포함된다 할 수 있다. \\ 4. 시장의 끝 부분을 보는 것은 기술에 한정된 관점으로 살펴볼 경우 앤디 라클리프가 기술의 변곡점에서 사업의 기회를 찾으라는 얘기와 일맥상통한다. 불가능했던 것이 기술의 발전으로 가능해지고 새로운 플랫폼도 나타나면 이전에는 완성될 수 없었던 이노베이션 스택이 완성될 수 있는 것이다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_150600079846114.png?100}} </wrap><wrap > 기업의 가장 큰 자산이 직원들의 전문지식이라면 누가 무엇을 알고 있는지 어떻게 파악할 수 있을까? 글로벌 컨설팅 업체 맥킨지 앤 컴퍼니(McKinsey & Company)에서 2013년부터 CIO로 재직 중인 마이크 라이트는 인공지능(AI), 간소화된... [[http://www.ciokorea.com/news/153357|www.ciokorea.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159321595640629.png?100}} </wrap><wrap > Inspiration / 스타트업 사업 검증 / 스타트업 아이디어 The Innovation Stack: 아마존도 따라할 수 없는 사업 아이디어 by Tae Kim2020-04-062020-04-06 2009년 아이폰이 출시되는 것을 목격한 짐 맥켈비는 친구인 잭 도시(현 트위터 CEO, 당시 트위터... [[http://tkim.co/2020/04/06/the-innovation-stack/|tkim.co]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 베껴라, 더 대담하게 베껴야 중급이 된다 === | + | === 잘못된 성과 지표의 위험 === |
| - | | LINK | 2020-05-25 14:22:30 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/150414723197983|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-25 16:46:07 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/160042142235241|페이스북에서 보기]] | |
| - | "여기서 Copy와 Steal의 차이는 ‘나’라는 주체가 담겨 있느냐, 아니냐의 차이일 것이다. 정말 문제의 핵심을 깊이 이해하고 그것을 해결하는 방법으로써 베껴올 만한 것을 봤다면 냉큼 베껴야 한다. 누가 봐도 뻔한 것을, 베낄만한 것을 베끼는 것이 아니라 전혀 다른 점을 연결하듯이 완전히 다른 상황, 다른 산업에 있던 것을 과감히 가져오면 신선하게 느껴질 것이다. 그러나 여기서도 다시 한 번 중요한 것은 그것을 가져 오면서, 그 원리를 깊이 이해하고 가져 오는 거다. 그래서 여기 저기서 가져온 것이 어울리지 않고 잡탕이 되는 것이 아닌, 아주 처음부터 거기 있었던 듯 정말 자연스럽게 어울리도록 만들어야 한다." | + | Data-driven 한 것은 좋지만 깊은 성찰 없이 마구 던지는 계량적인 성과 지표는 정말 조심하자 \\ 1. 반드시 어느 성과 지표를 확정하기 전 그 지표에 영향을 주는 요인과 이 지표가 운영에 영향을 줄 수 있는 요인들을 찾고 분석하는 버릇을 들여야 한다 \\ 2. ‘stress test’ (시범 운행)을 통해 실제 내가 의도한 결과가 나오는지 위의 피자집 처럼 의도치 않은 일들이 생기는지 확인, 그리고 고려해야 할 다른 지표를 (예: 품질) 필수 제약 조건으로 고려해 보는 것도 좋은 방법이다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_150414723197983.png?100}} </wrap><wrap > 중급 UX 디자이너로 성장하기 제4화 [[https://ditoday.com/%EC%A4%91%EA%B8%89-ux-%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B4%EB%84%88%EB%A1%9C-%EC%84%B1%EC%9E%A5%ED%95%98%EA%B8%B0-%EC%A0%9C4%ED%99%94/|ditoday.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_160042142235241.png?100}} </wrap><wrap > 오랜만에 추억에 잠겨 백 만 년 만에 미스터 피자를 주문했는데 피자가 이상한 모양으로 배달이 왔다. 😭 물론 맛에는 지장이 없었지만 이상한 모양의 피자를 보면서 예전에 들었던 성과 지표에 대한 일화가 갑자기 생각나서 ..... [[https://www.andrewahn.co/product/setting-wrong-metrics/|www.andrewahn.co]] </wrap> </wrap> |
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| - | === "아프리카 독재자도 저커버그보다 직업 안정성이 낮을 것" === | + | === No ML algorithms cheat sheet, please === |
| - | | LINK | 2020-05-24 09:33:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/150601326512656|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-25 08:22:09 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159315078974614|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡영화 소셜네트워크가 생각나네요 \\ [[https://namu.wiki/w/%EC%86%8C%EC%85%9C%20%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC|https://namu.wiki/w/%EC%86%8C%...]] | + | cheat sheet 의 단점 \\ 1. 데이터와 가정들을 표현하기에는 너무 다양하다 \\ 2. U턴이나 우회를 할수 없게 한다 \\ 3. 발전의 기회가 없다 \\ 4. 의사결정을 기계처럼 만든다 \\ 5. 모든 문제에 맞는 모델이 있을리가.. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_150601326512656.png?100}} </wrap><wrap > 직원들 사이에서 똑같은 책상 놓고 일한다는 마크 저커버그가 제왕적 권력을 휘두르는 독재자가 되고 있다는 지적이 나오고 있다. 스스럼없이 \ [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020052115497735300&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159315078974614.png?100}} </wrap><wrap > What is a Cheat Sheet ? Wikipedia defines cheat sheets as a concise set of notes used for quick reference. Now the word that needs to be emphasized here is ‘qu… [[https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/no-ml-algorithms-cheat-sheet-please|www.datasciencecentral.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 일상에서 활용되는 데이터의 함정 - The PR === | + | === 좋은 결정을 내리는 경영자는 그럴 만한 환경을 갖춘다 === |
| - | | LINK | 2020-05-23 09:15:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/150413886531400|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-24 09:35:23 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159319108974211|페이스북에서 보기]] | |
| - | "빅데이터는 단순히 큰 데이터가 아니다. 얼핏 누적된 데이터 속에서 쉽게 인과관계를 유추할 수 있을 것으로 보이지만, 그 안에서 미세하게 영향을 끼치는 다양한 매개 변인과 조절 변인들을 찾아야 한다. 이런 과정 없이 자기 마음대로 데이터를 골라서 의도된 결과를 유도하는 것은 일종의 사기이다." \\ \\ "지금 유행하는 빅데이터를 보면, 데이터를 바탕으로 현상을 정확히 분석하고 효과적으로 전략을 구축하려는 목적이 퇴색해버린 듯하다" | + | 좋은 결정을 내리는 사람은 애초부터 좋은 결정을 내릴 수 있는 사람이어서가 아니라, 좋은 결정을 내릴 환경을 만든 상태에서 그럴 만한 심리상태를 유지하고, 그럴 만한 정보들을 평소에도 습득하고 있는 사람이다 \\ 우리가 읽을 필요 없을 때 읽는 것이야말로 우리를 만들기 때문이다. \\ 1. 새로운 기술습득하기 \\ 2. 글쓰기 \\ 3. 좋은사람들과 어울리기 \\ 4. 체력관리하기 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_150413886531400.png?100}} </wrap><wrap > [더피알=이경락] 제4차 산업혁명시대를 준비하면서 이를 추동하는 원유로써 빅데이터에 대한 가치가 치솟고 있다. 그동안 쌓아놓기만 했던 데이터를 원유 정제하듯 가공하면, 금세 양질의 가솔린이나 디젤을 뽑아... [[http://www.the-pr.co.kr/news/articleView.html?idxno=44689|www.the-pr.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159319108974211.png?100}} </wrap><wrap > 사업을 하면 벤치마크할 대상도 없이 처음 하는 일이 잦다. 그래서 최고로 좋은 결정을 내릴 수 있는 사람들이 모여 있는 것에 사업의 성패가 달려 있다. 좋은 결정을 내릴 수 있는 사람들은 타고나는 것보다는 후천적으로 만들.... [[https://ppss.kr/archives/219839|ppss.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === "포스트 코로나 시대, 데이터 썰어서 다시 보라” === | + | === A Letter to Those Seeking to Become a Data Scientist === |
| - | | LINK | 2020-05-22 20:19:06 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149396026633186|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-23 16:59:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159305178975604|페이스북에서 보기]] | |
| - | "이에 황 대표는 동질적이던 국내 시장이 파편화 되면서 시장을 좀 더 세밀히 나눠봐야 한다고 조언했다. 20~30대면 다 비슷하겠지 했던 시장도 20대, 30대 따로 나눠 보고, 지역별 차이도 좀 더 쪼개서 꼼꼼히 살펴볼 것을 권했다. 아울러 “옛날 것(정보)도 썰어서 보면 다르게 보인다”는 말로 이미 있는 데이터를 충분히 활용할 것을 적극 추천했다." | + | 1. 불필요한 수학적 디테일에서 조금 떨어지자 \\ 2. 이 분야에서 혁신적일 필요는 없다 \\ 3. 도메인 지식의 이점을 활용하라 \\ 4. 널리 쓰이는 도구를 익혀라 \\ 5. 집중할 분야를 고르자 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149396026633186.png?100}} </wrap><wrap > 느닷없이 찾아온 코로나19가 온 세계를 휩쓸어 일상의 적지 않은 변화를 일으켰다. 일과 놀이뿐 아니라, 사색과 산책 같은 여유도 예전 같지 않게 됐다.2020년을 맞아 새로운 계획과 비전을 세웠던 기업들...... [[https://m.zdnet.co.kr/news_view.asp?article_id=20200519110142&re=zdk#_enliple|m.zdnet.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159305178975604.png?100}} </wrap><wrap > I tried to shed a light on the industry through my own story. [[https://towardsdatascience.com/a-letter-to-those-seeking-to-become-a-data-scientist-f217253cd2dd|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Microsoft Study Reveals: Human Attention Span Is Now Shorter Than Goldfish === | + | === rd.kdb.co.kr === |
| - | | LINK | 2020-05-22 08:55:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148775770028545|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-23 09:18:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159961808909941|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡수많은 정보의 소음에서 지식과 통찰을 얻기 위해서 사색의 시간이 필요합니다. SNS에서 생각없이 스크롤링하고, tv를 멍하니 보고있는 것으로 뭔가 하고 있다는 위안을 얻지 말고, 디지털 디톡스 하는 시간을 주기적으로 갖도록 해야겠습니다. \\ \\ 1. 스마트폰을 많이 사용하는 사람이 금붕어보다 집중시간(attention span)이 더 낮다는 연구결과 \\ 2. 끊임없이 업데이트되누 정보의 홍수가 새로운정보로 집중력을 이동하게 만든 결과 \\ 3. '정보'가 중요한지를 빠르게 결정할 수 있다는 점에서 무조건 나쁜 것만은 아닐수도 있지만 \\ 4. '지식'과 같이 차분히 집중을 통해 논리적이고 깊은 생각을 해야하는 부분에서는 우려할 만한 결과 | + | [pdf 국내 이커머스 산업의 AI 활용현황과 전망] \\ - 국내 이커머스 기업들은 사용자 편의성 개선을 위해 AI기술 도입 등 경쟁력 확보에 주력 \\ - 플랫폼 기반 빅테크 기업들이 고도화된 AI 기술을 무기로 이커머스 시장 공략에 나선 가운데, 향후 이커머스 산업의 경쟁구도가 다변화될 것으로 전망 \\ ○ pdf 다운 링크 \\ [[https://rd.kdb.co.kr/fileView?groupId=03548307-155B-FCC9-61E2-3408107F4A25&fileId=679BF98A-7C9C-7788-AB4E-AB335CD02013|https://rd.kdb.co.kr/fileView?...]] |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148775770028545.png?100}} </wrap><wrap > Do you find yourself unable to focus? Are you constantly forgetting names, dates, and places? Are you finding it very difficult to focus on one task for more than a couple of minutes or even for more than a couple of seconds? Well, your smartphone and internet use may be to blame. [[https://www.thinkinghumanity.com/2020/05/microsoft-study-reveals-human-attention-span-is-now-shorter-than-goldfish.html|www.thinkinghumanity.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[https://rd.kdb.co.kr/fileView?groupId=03548307-155B-FCC9-61E2-3408107F4A25&fileId=679BF98A-7C9C-7788-AB4E-AB335CD02013|rd.kdb.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Just Look Me in the Eye Already === | + | === How To Manage Product Ideas === |
| - | | LINK | 2020-05-21 20:14:33 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148771703362285|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-22 19:07:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159318402307615|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡대화나 발표 시에 잠시 손에 든 것을 놓고 아이컨택을 해보는게 어떨까요. 화상회의 때도 느껴지도록 글에서 추천하는 비디오녹화도 연습해보는 것도 좋겠습니다. \\ \\ 1. 아이컨택의 한 장애물은 모바일 디바이스. 사회적 이슈에 대한 FOMO 때문. \\ 2. 다른 하나는 원격 연락의 확대 \\ 3. 문화적 요인도 있음 \\ 4. 대화중 아이컨택은 자신감과 존중을 표현 \\ 5. 10초이상의 너무 긴 아이컨택은 공격적으로 느껴질 수도 있음 | + | 1. 공개 백로그에 아이디어 수집 \\ - 아이디어에 대한 설명 \\ - 어떻게 생각해냈나 \\ - 사업이나 고객에 중요한 이유 \\ - 회사의 비전이나 목표에 맞는지 \\ 2. 중복 아이디어 병합 \\ - 솔루션이 아닌, 고객의 니즈/문제 기반으로 \\ 3. 현재의 이니셔티브나 목표에 대한 평가 \\ 4. 우선순위 선정 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148771703362285.png?100}} </wrap><wrap > You're having a conversation with someone and suddenly his eyes drop to his smartphone or drift over your shoulder toward someone else. It feels like this is happening more than ever, and there are signs that the decline of eye contact is a growing problem. [[https://www.wsj.com/articles/SB10001424127887324809804578511290822228174|www.wsj.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159318402307615.png?100}} </wrap><wrap > The misconception is PM’s come up with product ideas. We don’t. We manage other people’s ideas. [[https://productcoalition.com/how-to-manage-product-ideas-like-a-ninja-b12ddaa1f024|productcoalition.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === How To Think About Data === | + | === Five Cognitive Biases In Data Science (And how to avoid them) - KDnuggets === |
| - | | LINK | 2020-05-21 17:05:07 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148727226700066|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-22 11:07:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159303745642414|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. (결정론적) 데이터 엔지니어는 데이터와 데이터를 전달하는 시스템의 이동, 엄격 성, 예측 가능성, 청결 및 복원성 측면에서 생각 \\ 2. (확률적) 데이터 과학자는 가치 도출, 프로세스 개선, 의사 결정, 비용 및 예측 측면에서 생각 | + | 1. 생존편향 \\ 2. 매몰비용 \\ 3. 잘못된 인과관계 \\ 4. 가용성 편향 \\ 5. 확증편향 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148727226700066.png?100}} </wrap><wrap > The real difference between a data engineer and a data scientist — how they think [[https://towardsdatascience.com/how-to-think-about-data-28ec05a75cd2|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159303745642414.png?100}} </wrap><wrap > Everyone is prey to cognitive biases that skew thinking, but data scientists must prevent them from spoiling their work. Learn more about five biases that can all too easily make your seemingly objective work become surprisingly subjective. [[https://www.kdnuggets.com/2020/06/five-cognitive-biases-data-science.html|www.kdnuggets.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [디지털 세상 읽기] 콜센터의 미래 === | + | === 딥러닝 공부는 언제 하는 게 좋을까? === |
| - | | LINK | 2020-05-21 11:12:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149400096632779|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-21 21:00:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159302688975853|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡세상의 변화는 선형이 아니라 계단형 모양을 한다는 말이 생각납니다. '00년까지 없어질 00개의 직업' 에 자주 거론되는 콜센터가 현재와 같은 극단적인 상황을 계기로 큰규모의 변화를 겪게되는 듯 합니다. 다음은 어떤 계기로 어떤 직업에 변화가 생길지. \\ \\ "팬데믹으로 매장을 방문하지 못하는 고객들의 전화 문의는 폭주하고 직원은 부족하게 된 상황에서 기업들이 찾아낸 대안은 인공지능 서비스. 가령 오클라호마 주정부의 경우 AI 응답원이 하루 6만 건의 문의 전화를 해결한다. AI가 단순한 것들만 처리해줘도 출근해야 할 직원을 크게 줄일 수 있다는 것. 이런 절호의 기회를 놓치지 않기 위해 구글, IBM, 아마존 등의 기업들은 무료 사용 기간을 제안하면서 공격적인 마케팅을 펼치는 중이다. 더구나 젊은층일 수록 전화통화보다 텍스트 메시지를 선호하면서 인공지능이 개입하기가 더 수월해진 상황. 콜센터의 미래는 불투명해지고 있다." | + | 그럼 딥러닝은 언제 어떻게 공부해야 하는가? 단순하게 답하기는 쉽지 않지만, 딥러닝을 비판적인 관점으로 바라볼 실력이 될 때 공부하는 것이 좋다. 각 단계를 공부하며 ‘이거 꼭 이렇게 해야 해?’라고 스스로 질문할 수 있어야 한다 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149400096632779.png?100}} </wrap><wrap > 그렇게 아웃소싱 된 산업 중 하나가 콜센터였다. 특히 필리핀의 경우 아웃소싱 산업은 250억 달러 규모에 종사자만 180만 명이 되기도 했던 주요 산업이었다. 팬데믹으로 매장을 방문하지 못하는 고객들의 전화 문의는 폭주하고 .... [[https://news.joins.com/article/23779893|news.joins.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159302688975853.png?100}} </wrap><wrap > 딥러닝은 절대 어렵지 않다. 아마 지금까지 나온 기계학습 기법 중에서 가장 이해하기 쉽고 구현하기 쉬운 방법의 하나일 것이다. 그럼 딥러닝을 언제부터 공부할 수 있을까? 아마 고등학교 수준 미적분 및 선형대수 정도면 딥..... [[https://ppss.kr/archives/183650|ppss.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === What I have learned after several AI projects === | + | === The key differences between rule-based AI and machine learning === |
| - | | LINK | 2020-05-21 08:27:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148726166700172|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-21 11:33:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159306138975508|페이스북에서 보기]] | |
| - | 0. 데이터 기반인가? 충분한 데이터가 있는가? 인공지능 작동원리를 이해하고 있는가 \\ 1. 작게시작 \\ 2. 목적을 정의하는데 시간을 갖기 \\ 3. 실패의 4가지 유형 : 기술 노하우부족, 깨끗하지 않은 데이터, 인건비, 연산능력부족 | + | 규칙기반 \\ 1. 정해진 결과가 나올때 \\ 2. 오류에 대한 위험이 너무클때 \\ 3. ML에 준비가 안됐을때 \\ 머신러닝 \\ 1. 간단한 규칙이 불가능할때 \\ 2. 데이터, 시나리오, 상황이 빠르게 변할때 \\ 3. 자연어처리 등 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148726166700172.png?100}} </wrap><wrap > Businesses are now overwhelmed with AI sales pitches promoting the technology’s potential to automate tasks, cut costs and improve… [[https://medium.com/predict/what-i-have-learned-after-several-ai-projects-131e345ac5cd|medium.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159306138975508.png?100}} </wrap><wrap > Companies across industries are exploring and implementing artificial intelligence (AI) projects, from big data to robotics, to automate business processes, improve customer experience, and innovate product development. According to McKinsey, “embracing AI promises considerable benefits for busine... [[https://thenextweb.com/neural/2020/06/13/the-key-differences-between-rule-based-ai-and-machine-learning-syndication/|thenextweb.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 💡생각의 탄생, 로버트 루트번스타인,... === | + | === This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix === |
| - | | PHOTO | 2020-05-20 22:19:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149362236636565|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-20 17:15:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159311698974952|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡생각의 탄생, 로버트 루트번스타인, 미셸 루트번스타인, 박종성 역, 에코의 서재, 2007★★★☆ \\ \\ 창조적 발상의 요소에 대해서 다양한 예술가, 과학자의 예시와 함께 아래의 13가지로 설명하고 있습니다. \\ \\ 13가지의 요소와 함께 '모든 창조적 사고는 논리나 언아가 아닌 형태로 출발한다'는 것만 간직해도 좋을 것 같습니다. 책에서 이론과 현실을 연결하지 못하는 '존'에 대한 예시가 나오는데, 과연 나는 공부한 것들을 이해하고 현실에 제대로 응용하고 있는가 하는 반성도 하게 됩니다. \\ \\ 유명 과학자들이 미술이나 음악의 취미를 가지고 영감을 얻었다는 사실도 생각해봄직한 듯 합니다. 지금 하는 일과 전혀 다른 취미를 가져보는 것이 어떨까요? \\ \\ 1. 관찰 : 눈으로만 하는 것이 아닌 '주의깊은' 적극적 관찰 \\ 2. 형상화 : 기하학적 사고 \\ 3. 추상화 : 현상이란 모든 추상의 종합 \\ 4. 패턴인식 : 문제 찾기란 패턴 찾기의 하나 \\ 5. 패턴형성 : 결과물의 복잡성이 부속이나 요소 자체의 복잡성에서 기인하는 것이 아님 \\ 6. 유추 : 알려진 것과 알려지지 않은 것 사이의 다리 \\ 7. 몸으로 생각하기 : 문제를 온몸으로 '느끼는' \\ 8. 감정이입 : 사냥에 성공하려면 사냥감처럼 생각하라 \\ 9. 차원적 사고 : 지금 당장의 위치에 얽매이지 않고 가능한 모든 위치에서 사물을 보려고 한다면 \\ 10. 모형만들기 : 실제를 축약하고, 차원을 달리 표현 \\ 11. 놀이 \\ 12. 변형 : 분야간 연결, 다른 특성과 용도를 얻음 \\ 13. 통합 : 공감각, 일체화 \\ \\ [[http://www.yes24.com/Product/Goods/2535237?scode=032&OzSrank=2|http://www.yes24.com/Product/G...]] \\ https://coupa.ng/bCIokM \\ (파트너 활동으로 수수료 수익 가능) | + | 편향이 생기는 이유 \\ 1. 문제를 프레이밍 \\ 2. 데이터수집 \\ 3. 데이터 전처리 \\ 없애기 어려운이유 \\ 1. 모르는것을 모름 \\ 2. 불완전한 프로세스 \\ 3. 사회적맥락의 부족 \\ 4. 공정함에 대한 정의 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149362236636565.png?100}} </wrap><wrap > 💡생각의 탄생, 로버트 루트번스타인, 미셸 루트번스타인, 박종성 역, 에코의 서재, 2007★★★☆ | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159311698974952.png?100}} </wrap><wrap > Over the past few months, we’ve documented how the vast majority of AI’s applications today are based on the category of algorithms known as deep learning, and how deep-learning algorithms find patterns in data. We’ve also covered how these technologies affect people’s lives: how they can pe... [[https://www.technologyreview.com/2019/02/04/137602/this-is-how-ai-bias-really-happensand-why-its-so-hard-to-fix/|www.technologyreview.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | 창조적 발상의 요소에 대해서 다양한 예술가, 과학자의 예시와 함께 아래의 13가지로 설명하고 있습니다. | + | |
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| - | 13가지의 요소와 함께 '모든 창조적 사고는 논리나 언아가 아닌 형태로 출발한다'는 것만 간직해도 좋을 것 같습니다. 책에서 이론과 현실을 연결하지 못하는 '존'에 대한 예시가 나오는데, 과연 나는 공부한 것들을 이해하고 현실에 제대로 응용하고 있는가 하는 반성도 하게 됩니다. | + | |
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| - | 유명 과학자들이 미술이나 음악의 취미를 가지고 영감을 얻었다는 사실도 생각해봄직한 듯 합니다. 지금 하는 일과 전혀 다른 취미를 가져보는 것이 어떨까요? | + | |
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| - | 1. 관찰 : 눈으로만 하는 것이 아닌 '주의깊은' 적극적 관찰 | + | |
| - | 2. 형상화 : 기하학적 사고 | + | |
| - | 3. 추상화 : 현상이란 모든 추상의 종합 | + | |
| - | 4. 패턴인식 : 문제 찾기란 패턴 찾기의 하나 | + | |
| - | 5. 패턴형성 : 결과물의 복잡성이 부속이나 요소 자체의 복잡성에서 기인하는 것이 아님 | + | |
| - | 6. 유추 : 알려진 것과 알려지지 않은 것 사이의 다리 | + | |
| - | 7. 몸으로 생각하기 : 문제를 온몸으로 '느끼는' | + | |
| - | 8. 감정이입 : 사냥에 성공하려면 사냥감처럼 생각하라 | + | |
| - | 9. 차원적 사고 : 지금 당장의 위치에 얽매이지 않고 가능한 모든 위치에서 사물을 보려고 한다면 | + | |
| - | 10. 모형만들기 : 실제를 축약하고, 차원을 달리 표현 | + | |
| - | 11. 놀이 | + | |
| - | 12. 변형 : 분야간 연결, 다른 특성과 용도를 얻음 | + | |
| - | 13. 통합 : 공감각, 일체화 | + | |
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| - | [[http://www.yes24.com/Product/Goods/2535237?scode=032&OzSrank=2|http://www.yes24.com/Product/G...]] | + | |
| - | https://coupa.ng/bCIokM | + | |
| - | (파트너 활동으로 수수료 수익 가능) [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/149345496638239/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === Tips to stop doing bar charts wrong === | + | === [김지현의 IT세상]AI가 바둑 시장에 남긴 교훈 === |
| - | | LINK | 2020-05-20 08:48:21 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149399323299523|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-20 07:43:44 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159302522309203|페이스북에서 보기]] | |
| - | 막대그래프 그릴때 유의해야할점 \\ 1. 색 사용에 유의 \\ 2. 축 레이블을 회전하지 않기 \\ 3. 가로형의 막대그래프에서는 음수값이 나오지 않도록 \\ 4. 두 그룹의 비교는 가로형이 아닌, 세로형을 사용 \\ 5. 축은 항상 0에서 시작 | + | 1. 결국 AI가 바둑 시장에 주는 교훈은 인간의 개성과 모험적인 도전정신, 창의력을 사라지게 했다는 것이다. 물론 AI가 초기 바둑 시장에 새로운 포석의 가능성을 보여주고 실력의 상향평준화를 제공한 것은 좋았으나, 그것이 또 다른 획일화를 만들고 있다. \\ 2. 우리는 AI가 제시하는 답을 정답으로 생각하고 더 이상의 사고를 하지 않은 채 길들여 지는 것을 경계해야 한다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149399323299523.png?100}} </wrap><wrap > Communicate your data more effectively [[https://medium.com/swlh/5-tips-to-stop-doing-bar-charts-wrong-3aac8e3bfcd6|medium.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159302522309203.png?100}} </wrap><wrap > 2016년 알파고가 이세돌을 꺾고 바둑고수들을 연이어 무릎 꿇렸으며 이 과정에서 4번의 업그레이드 작업이 진행됐다. 알파고 이후에 알파고 판, 알파고 리, 알파고 마스터 그리고 알파고 제로까지 업그레이드한 후 2017년 은퇴했..... [[https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01275926625803032&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y|www.edaily.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 10000개 이상의 UI화면을 설계하며 얻은 것들 === | + | === 다 먹어치우려다… 토해내게 생긴 테크공룡 GAFA === |
| - | | LINK | 2020-05-19 16:20:44 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149401916632597|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-19 17:56:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158730622366393|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. 우선순위 \\ 2. 바퀴를 다시 발명하지 말도록 \\ 3. 일관성, 효율성 \\ 4. " 가치를 제공하면 모든것은 따라온다" \\ 5. 스토리텔링 | + | 코로나 사태로 주가·실적 호황을 누리던 'GAFA'(구글·아마존·페이스북·애플)가 미국과 유럽에서 진행 중인 반독점 위반 조사로 위기를 맞고 있다. 지난해 6월 시작된 미 연방정부의 반독점 조사가 마무리 단계에 접어들면서 수조~수십조원대 과징금 폭탄은 물론 최악의 경우 회사가 여러 개로 쪼개질 가능성까지 제기되는 것이다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149401916632597.png?100}} </wrap><wrap > 1. 우선순위를 정하세요. 모든 기본 요구사항을 충족시키는 것이 가장 중요합니다. 그러고 나서 일러스트레이션과 애니메이션 같은 멋진 것들을 진행하세요. 아직 바퀴도 없는데 자동차 시트를 무슨 색으로 할지 걱정하지 마세... [[https://brunch.co.kr/@zalhanilll/229|brunch.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158730622366393.png?100}} </wrap><wrap > 구글·페이스북·아마존 등 미국의 '테크 공룡' CEO(최고경영자)들이 한꺼번에 미 의회 청문회에 불려나가게 됐다. 블룸버그통신은 16일(현지 시.. [[https://m.chosun.com/news/article.amp.html?sname=news&contid=2020061800276|m.chosun.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 경영학 책을 읽을 때 주의할 점 === | + | === 실리콘밸리에 본사 둔 블라인드 "韓직딩·美직딩 고민 다르다" === |
| - | | LINK | 2020-05-19 12:35:30 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148735593365896|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-19 08:26:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158712575701531|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡평균의 함정에 빠지지 않도록 분포를 보는게 중요합니다. 원글에는 없지만, 무조건 대칭인 분포로 생각하는 것도 경계해야합니다. | + | 연고도 없이 무작정 태평양을 건너갔다. 다들 미국에선 우리같은 서비스가 실패할 거라고 했다. 실리콘밸리 기업에선 (한국 대기업과 달리) 솔직한 소통이 가능하다는 인식 때문이었다. 하지만 그걸 직접 검증해본 사람은 없다. 그래서 가능성이 있다고 봤다. 처음엔 링크드인과 줄릴리(이커머스)를 공략했는데, 처참히 실패했다. 미국에서 철수하기 전에 마지막으로 한 번만 더 해보자며 집행한 페이스북 광고가 거짓말처럼 아마존 창고 노동자들을 끌어왔다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148735593365896.png?100}} </wrap><wrap > 우리는 직장 생활을 하면서 수많은 인간관계 문제에 직면합니다. 때로는 답이 없어 답답해 하다가도 경영학을 포함한 인문사회과학 서적을 보며 고개를 끄덕이기도 합니다. 그런데, 사실 인문사회과학은 우리의 슬기로운 조직.... [[http://now.rememberapp.co.kr/2020/05/17/8086/|now.rememberapp.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158712575701531.png?100}} </wrap><wrap > 지난 8일 직장인 익명 커뮤니티 '블라인드' 앱에 올라온 설문조사다. 어느덧 5년 차에 접어든 '미국 블라인드'엔 각각 5만명 규모인 아마존, 마이크로소프트(MS) 본사 커뮤니티를 비롯해 구글·페이스북·우버 등의 실리콘밸리 빅..... [[https://news.joins.com/article/23803344|news.joins.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 에듀테크 시장 현황 및 시사점 | 국내연구자료 | KDI 경제정보센터 === | + | === (링크수정) EU의 인공지능 사회 대... === |
| - | | LINK | 2020-05-19 08:42:15 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148966516676137|페이스북에서 보기]] | | + | | !!NONE!! | 2020-06-18 14:34:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158769009029221|페이스북에서 보기]] | |
| - | [에듀테크 시장 현황 및 시사점] \\ I. 연구 배경 \\ II. 세계 에듀테크 시장 현황 \\ Ⅲ. 국내 에듀테크 시장 현황 \\ Ⅳ. 국내 에듀테크 기업의 해외진출 \\ Ⅴ. 정책적 시사점 \\ \\ "공교육 분야에 상당한 양의 데이터가 축적되어 있음에도 불구, 외부에서는 접근이 불가능함 \\ ‘나이스’(NEIS; National Education Information System)에는 초·중·고 43가지 업무 및 256개 세부업무 수행 정보, ‘교육정보통계시스템’(EDS;EduData System)에는 16개 분야 총 1,648종 57,030개 항목의 정보가 있음(2017.1월 기준)" \\ \\ [[http://eiec.kdi.re.kr/policy/domesticView.do?ac=0000152404&issus=M&pp=20&datecount=&pg=|http://eiec.kdi.re.kr/policy/d...]] | + | (링크수정) EU의 인공지능 사회 대응전략 \\ 윤리 가이드라인 7개 핵심지표 \\ ① 인간의 개입(Human agency and oversight): 인간의 역할과 기본권을 존중하고, 인간의 자율성을 보장 \\ ② 기술적 견고함 및 안전성(Robustness and safety): 발생 가능한 오류와 위험성을 예측하고 사이버 공격에도 안전한 시스템으로 구축 \\ ③ 프라이버시 및 데이터 거버넌스(Privacy and data governance): 사용자 개인정보를 보호하고 수집된 데이터가 남용되지 않는 방식으로 운영 \\ ④ 투명성(Transparency): 데이터 수집 및 라벨링과 알고리즘 사용에 있어 추적 가능하도록 설계하여 투명성을 보장 \\ ⑤ 다양성, 평등 및 공정성(Diversity, non-discrimination and fairness): 인종, 성별 등에 따른 차별이 없도록 다양성을 보장하고, 누구나 공평하게 인공지능 시스템을 활용할 수 있도록 설계 \\ ⑥ 사회·환경적 번영(Societal and environmental well-being): 미래 세대를 포함한 모든 계층을 위해 사회·환경적으로 이로운 영향력을 주도록 설계 \\ ⑦ 책임성(Accountability): 인공지능 시스템의 설계와 그 결과물에 있어 책임을 보장 \\ [[https://gtonline.or.kr/kor/data/issue/dataView.do?data_sid=234920|https://gtonline.or.kr/kor/dat...]] |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148966516676137.png?100}} </wrap><wrap > 한국무역협회는 본 보고서에서 국내외 에듀테크 현황을 살펴보고 국내 에듀테크 기업의 해외진출을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 목 차> I. 연구 배경 II. 세계 에듀테크 시장 현황 Ⅲ. 국내 에듀테크 시장 현황 Ⅳ. .... [[http://eiec.kdi.re.kr/policy/domesticView.do?ac=0000152404&issus=M&pp=20&datecount=&pg=|eiec.kdi.re.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[!!None!!|!!None!!]] </wrap> </wrap> |
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| - | === How Technology is Hijacking Your Mind — from a Former Insider === | + | === [김병필의 인공지능 개척시대] 인공지능으로 차별에 맞서는 법 === |
| - | | LINK | 2020-05-18 19:42:07 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148783180027804|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-17 16:14:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158186685754120|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡테크기업이 우리의 마음을 조종하는 방법. \\ 서비스 설계에는 활용할만한, 우리의 소중한 시간과 자원을 아끼기 위해서는 주의해야 할 것들입니다. \\ \\ 1. 메뉴를 제어하면 선택을 제어할 수 있다 \\ - 사람들을 메뉴에 없는것, 왜 이옵션이 있는지, 메뉴가 목적이 있나 등을 생각하지 않는다 \\ - 실제 needs를 비슷한 다른 문제로 교묘히 변화 \\ 2. 행동(클릭,스와이프, 스크롤)시 보상(뉴스피드, 새메일, 알람)을 제공함으로써 슬롯머신처럼 중독성을 증대 \\ 3. FOMSI 무언가 중요한걸 놓치지 않을까 하는 두려움 으로 계속 확인하게 함 \\ 4. 속하고 인정받고 싶은 사회적 용인. 청소년들이 더 취약 \\ 5. 사회적 상호성. 맞팔, 댓글, 답장 유도 \\ 6. 필요없게되어도 자동으로 계속 시간을 소비하도록 유도 (자동재생, 계속 내려도 끝이 없는 피드) \\ 7. 비동기식보다 받는 즉시 알람을 주어 개입하는 메시지가 응답을 더유도하게 함 \\ 8. 고객이 진짜 원하는 것을 하기 위해 회사가 원하는 것을 거치도록 유도 \\ 9. 회사가 원하지 않는 옵션은 불편하도록 \\ 10. 실제 드는 비용(시간,금전)을 알리지 않고, 문간에 발 들이밀기 전략 구사 | + | "인간에게 계속 결정을 맡기는 것, 둘째, 인간의 행동을 그대로 학습한 인공지능을 활용하는 것, 셋째, 공정하게 행동하도록 작성된 인공지능을 활용하는 것이다. 인공지능이 차별적으로 동작할 위험이 있다고 해서 오로지 인간에게만 모든 결정을 맡기는 것이 정답이라고는 하기 어렵다. 우리에게 주어진 과제는 과연 어떻게 보다 공정한 인공지능을 만들 것인가 하는 것이다" |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148783180027804.png?100}} </wrap><wrap > Where does technology exploit our minds’ weaknesses? [[https://medium.com/thrive-global/how-technology-hijacks-peoples-minds-from-a-magician-and-google-s-design-ethicist-56d62ef5edf3|medium.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158186685754120.png?100}} </wrap><wrap > 앞으로 한 세대가 지나면 상황이 더 나아져 있을까? 100년이 지난 후는 어떨까? 필자는 이 질문에 대한 답은 우리가 인공지능을 얼마나 공정하게 활용할 수 있는지에 달려 있다고 생각한다. 인공지능 때문에 앞으로 우리 사회의 .... [[https://news.joins.com/article/23801387|news.joins.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [NIA 한국정보화진흥원]NIA 인공지능 학습용 데이터 활용 우수 사례 === | + | === [Biz times] 최고의 팀이냐 최악의 팀이냐…딱 하나로 갈린다, 관리자 당신! - 매일경제 === |
| - | | LINK | 2020-05-18 09:22:40 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148963976676391|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-17 09:10:53 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158187012420754|페이스북에서 보기]] | |
| - | [NIA 인공지능 학습용 데이터 활용 우수 사례] \\ Ⅰ. NIA 인공지능 학습용 데이터 개요 \\ Ⅱ. NIA 인공지능 학습용 데이터 활용 우수 사례 \\ [Special Report] 국내외 AI 스타트업과 서비스 사례 \\ \\ [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=22127&parentSeq=22127|https://www.nia.or.kr/site/nia...]] | + | "최고의 팀과 최악의 팀을 구분 짓는 단 하나의 요소는 관리자다." \\ \\ 미국 여론조사기관 갤럽(Gallup)의 짐 클리프턴 회장은 최근 매일경제 비즈 타임스와 서면 인터뷰를 하며 이렇게 단언했다. 클리프턴 회장이 자신 있게 펼친 주장의 근거는 갤럽 데이터 풀이었다. 해당 풀에 있는 40만개 팀을 조사한 결과에 따르면 최고의 팀과 최악의 팀을 나누는 요소는 관리자(manager), 단지 그것뿐이었다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148963976676391.png?100}} </wrap><wrap > 정보화로 사회현안을 해결하고 국가미래를 열어가는 세계 최고의 ICT 전문기관 NIA한국정보화진흥원입니다. [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=22127&parentSeq=22127|www.nia.or.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158187012420754.png?100}} </wrap><wrap > [Cover Story] 美 갤럽 회장 짐 클리프턴 `미래 지향·개별화·승부·행동·사교성` 갤럽 회장인 나의 다섯가지 강점이죠 당신도 강점에 딱 맞는 일하고 있나요 [[https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/06/597159/|www.mk.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 유니콘은 잊으시라. 이제 낙타다. === | + | === "AI는 아직 좌충우돌 단계...90%가 POC에서 끝나" === |
| - | | LINK | 2020-05-18 09:05:25 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148737500032372|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-16 16:42:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157906415782147|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. 현실의 동물이다 \\ 2. 물이 없어도 버틴다 \\ 3. 적응력이 강하다 \\ 수익모델, 비용관리, 느리고착실한 장기적 성장 | + | "기업이 인공지능(AI) 프로젝트를 100개 하면 현업에서 실제 사용하는 건 10개 미만이다." \\ 1. 현재 AI는 어디쯤 와 있을까. 이에 대해 음 총괄은 "본격 확산세에 들어서지 않았고, 확산을 위한 과제 발견 시기"라며 "AI가 확산하는데 기술은 문제가 아니다. 기술보다 조직문화와 거버넌스 프로세스 등이 문제다 \\ 2. PC에서 인터넷으로, 인터넷에서 모바일로 패러다임이 바뀔때도 혼란스러움이 발생했는데, 이때도 기술보다 문화가 신기술 확산에 더 중요했다. \\ 3. AI성숙도를 측정하는 지표로 전략, 데이터, 기술, 인력, 거버넌스 등 5가지를 제시했다. 이들 지표는 다시 탐색(Exploring)->실험(Experimenting)->도식화(Formalizing)->최적화(Optimizing)->전환(Transforming) 순서로 고도화한다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148737500032372.png?100}} </wrap><wrap > 코로나가 실리콘밸리 스타트업의 '성공의 상징'까지 바꿔놓을 태세다. 하늘을 나는 상상의 동물 '유니콘'이 아니라 가장 척박한 땅에 발을 딛고 선 '낙타'를 닮아야 한다는 것이다. [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020051218417788614&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_157906415782147.png?100}} </wrap><wrap > "기업이 인공지능(AI) 프로젝트를 100개 하면 현업에서 실제 사용하는 건 10개 미만이다."음병찬 엘리먼트AI 동북아(한국 및 일본) 총괄은 10일 지능정보산업연합회(회장 장홍성 SK텔레콤 광고&IoT사업...... [[https://m.zdnet.co.kr/news_view.asp?article_id=20200611062002&re=zdk#_enliple|m.zdnet.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [박민서의 요즘 젊은 애] 듣고, 보는 방식으로 20대를 소비하자 (프롤로그) - 테크M === | + | === 1대1 원격수업 美 펠로톤…'홈트레이닝계 넷플릭스'로 === |
| - | | LINK | 2020-05-17 18:48:11 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148735713365884|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-16 09:35:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157905989115523|페이스북에서 보기]] | |
| - | "20대는 하나의 덩어리가 아니다.사회는 20대를 키워드나 통계와 같은 방법으로 바라보고 이해하지만, 이는 개괄적인 정보만을 제공하여 20대를 명확하게 이해하는 것은 분명한 한계가 있다. 20대가 만들었거나 등장하는 콘텐츠를 소비해 많이 보고 듣는 것만이 그들을 이해할 수 있는 제일 빠른 길이다." | + | 코로나 시대 미국인의 필수품 세 가지는 뭘까?’ ‘정답은 휴지와 고기, 그리고 펠로톤(Peloton)이다.’ \\ 1. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 여파로 헬스장이 문을 닫으면서 가정용 운동기구에 온라인 콘텐츠를 결합한 펠로톤의 서비스가 급부상하고 있다. \\ 2. 펠로톤은 22인치 고화질 터치스크린이 달린 실내 자전거 등 운동기구에 스마트폰을 연결해 실시간으로 강의 장면을 보면서 따라하는 신개념 플랫폼이다. 라이브 방송이어서 강사와 실시간 피드백이 가능해 동기 부여도 된다는 게 사용자들의 평가다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148735713365884.png?100}} </wrap><wrap > 인생에 있어서 20대비유하는 것을 좋아하지는 않지만, 굳이 비유하자면 인생은 책과 같다고 생각한다. 그렇다면 책에서 \'20대\'라는 챕터는 어떤 의미를 가질까?20대 전에, 먼저 10대를 떠올려보자.10대 때는 정... [[https://www.techm.kr/news/articleView.html?idxno=71738|www.techm.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_157905989115523.png?100}} </wrap><wrap > ‘코로나 시대 미국인의 필수품 세 가지는 뭘까?’ ‘정답은 휴지와 고기, 그리고 펠로톤(Peloton)이다.’ 요즘 SNS상에서 유행하는 농담이다. 펠로톤은 ‘코로나 대박’을 맛본 신생 홈트레이닝 업체다. 신종 코로 [[https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0004356271?sid=001|n.news.naver.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 네이버플러스, 구독경제의 야망? (..아직은 아닌듯) – 이바닥늬우스 === | + | === 안면인식 테크기업들의 자성… "룰 만들어 달라" === |
| - | | LINK | 2020-05-17 17:17:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148624130043709|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-15 14:19:39 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157892632450192|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. 구독의 핵심은, ‘구독해서 좋은’ 것이 아닙니다. ‘구독을 안하면/ 구독이 끊기면 고통스러운’ 서비스여야 해요. 가장 강력한 혜택 중 하나를 구독으로 베팅해야 하는거죠. 아니면 차익을 따지는 것조차 무의미할 정도로 파격적으로 할인이 되거나요. \\ 2. 네이버가 이런 생각을 하지 않았/못했을 리 없습니다. 절대로요. 하지만 네이버가 치고 나오는 건, 구독은 어쩌면 제로섬일 수도 최소한 포지티브 섬은 아닐 수 있기 때문입니다 \\ 3. 네이버에게 이 바닥에서 뭔가를 선점해야 하는 이슈가 있었을까요? 네이버가 하려했던 것과 비슷한 모델의 구독 멤버십을 어디선가 시도하고 있다면? \\ 4. (5/11 현재) 카카오의 채용사이트입니다. 정확히 무엇인지는 모르겠지만 구독 플랫폼이라 불리는 것을 만들고 있는 듯 하네요. | + | "실리콘밸리가 안면 인식 기술을 '독(toxic)'이라고 인정했다(13일 더가디언)." \\ 1. 가장 먼저 지난 8일(현지 시각) IBM이 안면 인식 기술 개발 중단을 선언했고, 아마존과 마이크로소프트(MS)가 10일과 11일 "안면 인식 기술을 적절하게 규제하는 법안이 마련되기 전까지 정부와 경찰에 관련 기술을 제공하지 않겠다"고 밝혔다. \\ 2. 이런 결정의 배후에는 여론의 비난을 선제적으로 방어하려는 계산도 깔렸다는 분석이 나온다 \\ 3. 미국 테크 기업들의 안면 인식 기술 개발 포기 선언과 규제 강화 요구에 후발 주자 중국은 내심 기뻐하는 모습이다 \\ 4. 미국 경제지 포브스는 "안면 인식에 대한 논쟁은 곧 AI 기술 자체가 가진 위험성에 대한 논의로 확산할 것" |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148624130043709.png?100}} </wrap><wrap > 천하의 네이버가 그렇게 제품을 내지 않죠. 지금건 베타 오브 베타 오브 베타 정도로 보여요. 분명 노림수가 있을 겁니다. (혹은 노림수를 지금부터라도 만들기 시작할 겁니다. 아니 반드시 만들기 시작해야 할 겁니다.) 그 노림.... [[http://ebadak.news/2020/05/11/naverplus-notyet/|ebadak.news]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_157892632450192.png?100}} </wrap><wrap > "'흑인의 목숨도 중요하다'고 외치는 시위 물결은 앞으로 안면 인식 기술의 방향을 영원히 바꿔버릴지도 모른다(13일 워싱턴포스트).""실리콘밸리.. [[https://m.chosun.com/news/article.amp.html?sname=news&contid=2020061500234|m.chosun.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === "일의 순서를 거꾸로 해보면 개선된 아이디어가 나와요" === | + | === Data is Always Imperfect === |
| - | | LINK | 2020-05-17 10:09:53 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/148622593377196|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-15 09:03:04 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155931602646295|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡「인스파이어드」에서는 보도자료보다 페르소나 고객이 회사에 보내는 감사편지의 형식이 더 좋다고 했습니다. 비전과 목표는 탑다운보다 고객의 입을 빌어 설득하는게 효과적이라는 「오리지널스」의 말도 떠오르네요. 무슨 방법을 쓰든지 경쟁사나 내부관점보다 고객 관점에서 뚜렷한 목표를 가지는게 필요하겠습니다. \\ \\ 1. 거꾸로 일하기라는 뜻처럼 이 방식은 개발 작업 중 가장 마지막에 진행하는 업무를 먼저 실시함으로써 주요 타깃, 개발방식, 배포 구조 등을 구체화하는 것이 특징이다. \\ 2. 워킹백워드는 보도자료(PR), 질의응답(FAQ), 비주얼 3가지 문서작업으로 이뤄진다. | + | "데이터는 언제나 완벽하지 않다" \\ 1. 틀린wrong \\ 2. 결측missing \\ 3. 이상치outlier \\ 4. 과잉, 여분redundancy \\ 5. 불균형imbalance \\ 6. 변동variability부족 \\ 7. 손실loss \\ 8. 동적dynamic |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_148622593377196.png?100}} </wrap><wrap > 일의 순서를 거꾸로 해보면 새로운 아이디어를 창출하는 데 큰 도움을 받을 수 있다는 메커니즘과 사례가 소개돼 눈길을 끈다.AWS 김중수 사업개발 담당은 13일 열린 '아마존웹서비스(AWS) 서밋 온라...... [[https://m.zdnet.co.kr/news_view.asp?article_id=20200513142140&re=zdk#_enliple|m.zdnet.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155931602646295.png?100}} </wrap><wrap > Even datasets that appear perfect may contain errors [[https://medium.com/towards-artificial-intelligence/data-is-always-imperfect-8611d667dd10|medium.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 설득하려면 보고서에 수학공식을 넣자 === | + | === How to (Cleverly) Distort a Visualization to Support Your Biased Narrative === |
| - | | LINK | 2020-05-16 11:41:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147907790115343|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-14 09:38:08 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154867116086077|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡수식이 포함되면 더 신뢰가 간다고 합니다. 자신이 문서를 작성할 때 활용하는 것도 좋지만, 수식, 숫자가 포함된 글을 볼 때는 한번 더 생각해서 객관적인 시각으로 보려고 노력하는 것도 중요할 것입니다. \\ \\ 에릭손의 실험은 여러분의 보고서가 독자(보통 상사)로부터 좋은 평가를 얻기 위한 트릭 한 가지를 알려 줍니다. 물론 보고서의 내용과 아무 상관없는 수식을 가미하면 안 되겠지만, 가능하다면 보고서의 내용을 수학 공식으로 요약하는 것이 보고서의 신뢰도를 높이는 데 도움이 된다는 점을 일러주죠. 오늘 결재를 맡거나 발표해야 할 여러분의 보고서를 한번 들여다 보고 수학 공식이 가미될 여지가 있는지 살펴보면 어떨까요? 밑져야 본전 아닐까요? ^^ | + | 1. 버블차트: 면적이냐, 반지름이냐 원하는대로 \\ 2. 색으로 속이기 \\ 3. 박스플롯은 종종 실제 분포를 숨긴다 \\ 4. y축 자르기 \\ 5. 퍼센트를 통한 파이차트로 비교를 어렵게 \\ 6. 스파게티플롯 : 많은정보로 정보를 흐리게 \\ 7. 이중y축으로 원하는 모양 만들기 \\ 8. 원형 막대 플롯: 어느그룹의 길이를 더 길어보이게 하고싶다면 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147907790115343.png?100}} </wrap><wrap > 여러분이 작성한 보고서에 본문의 내용과 관련이 있어 보이는 수학 공식 하나를 집어 넣으면 그 보고서를 읽는 독자에게 어떤 인상을 줄 수 있을까요? 꼭 수학 공식이 아니어도 보고서 내용을 요약하여 사칙연산이.. [[https://infuture.kr/1249|infuture.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154867116086077.png?100}} </wrap><wrap > 8 Tips and Tricks to Fool Your Audience, Shown in Examples [[https://medium.com/dataseries/how-to-cleverly-distort-a-visualization-to-support-your-biased-narrative-41da2e826f95|medium.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Data.triviaz님이 게시한 사진 === | + | === “인터넷의 시대는 끝났다?” 한 실리콘밸리 벤처캐피털의 주장 SNS서 화제 - 매일경제 === |
| - | | ALBUM | 2020-05-15 12:48:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147222026850586|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-13 17:30:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156158832623572|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡행운에 속지마라, 나심니콜라스탈렙, 이건 역, 중앙books, 2016 ★★★★★ \\ 호불호가 많이 갈리는 나심 탈렙의 책입니다. 번역가 분께서도 난해한 글이라고 한 만큼 친절하지는 않은 내용 전개이지만, 어떤 리뷰어가 말한 '다른 사람은 안 봤으면 하는 책'이라는 수식어가 과하지만은 않은 것 같습니다. \\ \\ 1. 우리는 승자만 보기 때문에 확률을 보는 관점이 왜곡 \\ - 모집단의 표본을 고려하자. \\ 2. 엄청난 성공의 원인은 대부분 운 \\ 3. 인간은 생물학적 장애 탓에 확률을 이해하기 어렵다. \\ 4. 데이터를 사용해서 어떤 주장을 반증할 수는 있지만, 절대 입증할 수는 없다. \\ 5. 한분야의 실적은 결과만으로 평가해서는 안되며, 역사가 다른 방식으로 진행되었을 경우의 대체비용도 고려해야 한다. \\ 6. 손실의 빈도나 확률은 그 자체로는 의미가 없다. 결과의 규모와 연계하여 평균값으로 보아야 한다. \\ 7. ergodicity : 결국 대가를 치른다, 뉴스에는 소음이 가득하고 역사에는 없다 \\ 8. stationarity : 통계학의 가정이 맞을까? \\ 9. 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재한다. 진정한 임의성은 이론에만 존재할 뿐. \\ \\ [[http://www.yes24.com/Product/Goods/33572669?scode=032&OzSrank=1|http://www.yes24.com/Product/G...]] \\ https://coupa.ng/bCo5sw \\ (파트너 활동, 일정액의 수수료를 제공받을 수 있음) | + | ‘인터넷만 잘하면 대박이 나던 시대는 끝났다.’ \\ 1. 인터넷 역사상 처음으로 (컴퓨터 기술을 기반으로 한) 스타트업들은 시장에서 끌어줘서가 아니라 (Pull) 회사 스스로 엄청나게 열심히 해야만 (Push) 성장할 수 있을 것 \\ 2. 사람이 깨어 있는 시간은 18시간 정도인데, 그 중 삼분의 일 이상을 이미 컴퓨터나 스마트폰 속에서 살고 있다는 것이다. \\ “1980년대에도 인터넷 포화론은 나왔었죠. 인텔이 사람을 무섭게 해고시킬 때가 있었고요. 2000년대 초에도 닷컴버블이 있었죠. 2000년대 후반으로 가면서 역시 인터넷 포화론이 대두됐어요. 하지만 그 시기마다 위대한 기업들이 탄생했습니다. 1980년대 인터넷 포화론이 나왔을 때 선마이크로, 시스코 등이 탄생했고, 닷컴버블 직전에 구글이 나왔죠. 2000년대 후반에는 애플이 아이폰을 내놓으면서 모바일 시대를 열었고요. 이런 일이 반복되다 보면 인터넷이 설령 포화상태에 도달했다 하더라도 실리콘밸리에서는 또 다른 혁신이 나올 것이라고 믿습니다.” |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[https://www.facebook.com/100300361542753/posts/147222026850586/|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_156158832623572.png?100}} </wrap><wrap > ‘인터넷만 잘하면 대박이 나던 시대는 끝났다.’한 실리콘밸리 벤처투자자의 주장이 현지 소셜미디어상에서 화제를 낳고 있다. 벤처캐피털인 파운더스펀드의 매니저인 존 루티그는 지난 4월 말 자신의 블로그에 ‘순풍이 사..... [[https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/05/550786/|www.mk.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Do numbers really speak for themselves with big data? === | + | === 충성고객만으론 안 된다. 중독고객 만드는 비결 === |
| - | | LINK | 2020-05-15 08:40:30 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142220567350732|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-13 08:13:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155921489313973|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡uniform분포에서 추출한 랜덤 노이즈들만으로도 충분히 유의한 모델을 만들 수 있습니다. \\ '상관관계만으로도 충분하다'는 빅데이터 시대의 금언은 충분히 고려할만 하지만, 데이터 그자체만 믿는것이 아니라 우리의 도메인 지식과 결과에 대한 의심과 검증이 필요하겠습니다. | + | 💡얼마전 소개드린 「유혹의 기술」에서 유혹하는 법과 비슷하네요 \\ \\ 1. 일단 시작하게 한다 \\ 2. 지루한 반복이 없다 \\ 3. 엔딩이 없다 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142220567350732.png?100}} </wrap><wrap > [[http://xkcd.com/1289/ Chris Anderson, former editor in chief of Wired was clear about it in his provocative essay |http://xkcd.com/1289/ Chris An...]]“ The End of Theory: T... [[https://john-poppelaars.blogspot.com/2015/04/do-numbers-really-speak-for-themselves.html|john-poppelaars.blogspot.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155921489313973.png?100}} </wrap><wrap > 운동 브랜드 '크로스핏', 소개팅 앱 '틴더' 그리고 포켓몬고. 겹치는 게 하나도 없어 보이는 이들 사이에 공통점이 있다. 고객들을 중독시키는 몰입의 경험을 제공한다는 것. [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020060311027739217&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === '줌' 영상통화 뒤에 피곤이 몰려오는 이유 === | + | === The Book of Why: The New Science of Cause and Effect Hardcover === |
| - | | LINK | 2020-05-14 17:03:46 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147230920183030|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-12 19:37:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154078312831624|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. 우리는 그 어느 때보다 많은 영상통화를 하고 있다. 그런데 많은 이들이 이에 대한 피로감을 호소한다. \\ 2. 영상통화가 대면 대화보다 더 많은 집중력이 필요하다. 표정, 목소리 톤과 음색, 몸짓 언어 같은 비언어적 단서를 이해하기 위해 더 노력해야 한다는 뜻이다 \\ 3. 면대면 대화에서는 침묵이 자연스러운 리듬을 만들어 냅니다. 하지만 영상통화를 하다가 침묵의 순간이 오면, 기술적인 문제가 생긴 건 아닌지 걱정을 하게 되죠 \\ 4. 영상으로 회의를 하면 모두가 당신을 지켜보고 있다는 것을 생각하게 되죠. 무대에 선 것처럼, 사회적 압력을 느끼면서 연기를 해야 한다는 생각이 들 겁니다. 연기하는 것은 신경이 쓰이고 스트레스가 많은 일이죠. | + | 💡The Book of Why:The New Science of Cause and Effect, Judea Pearl, Basic Books, 2018 ★★★★ \\ '상관관계와 인과관계를 혼동하지 말라' 라는 아주 유명한 이야기에 대한 책입니다. 아직 번역본은 없는 것 같네요. \\ \\ UCLA 컴퓨터공학과 교수인 저자의 이론인 structural causal model ([[https://en.wikipedia.org/wiki/Causal_model)|https://en.wikipedia.org/wiki/...]]과 인과-상관관계의 역사를 골턴의 회귀분석부터 베이즈, 피셔, 피어슨 등 통계학의 여러 대가들과 여러 분야의 응용 예시를 통해서 설명하고 있습니다. \\ \\ 데이터에서 인과관계를 찾을 수 있는 확실한 해답을 얻는데는 저자나 저나 모두 실패한 것 같긴 합니다만, \\ 아마존(평점4.3)의 리뷰어 중 한 명이 그랬듯이 본인의 업적을 'Causal Revolution' 이라고 강조하는 것만 조금 참으면.. \\ \\ - 상관vs인과의 역사를 한 권으로 볼 수 있는 것 \\ - 인과관계라는 것을 1. 보는 것 2. 하는 것 3. 상상하는 것 이라는 3가지 단계로 나눠서 보는 관점. \\ - 분석의 여러요소들을 diagram으로 그려서 생각해보는 관점. \\ - RCT(무작위 통제 실험)가 아닌 방법으로도 인과관계를 이끌어내기 위한 지금까지의 여러 분석방법들이 가지는 발전과 한계에 대해서 설명 등이 잘 설명되어 있습니다. \\ \\ -수학,통계학적 방법만 생각하는 기조에 반해서 기반 지식과 가설 기반의 Model Thinking을 강조하는 것, \\ -현재의 약(weak)인공지능을 넘어 강인공지능 또는 일반화된 인공지능을 위해서는 '인과관계'를 어떻게 기계에게 적용시킬 것이냐가 중요할 것이라는 점도 생각해볼 만한 내용인 것 같습니다. \\ \\ 책 내용의 중요한 부분들은 정리를 좀 해야 할 것 같습니다. \\ \\ https://coupa.ng/bDBiNM \\ (파트너 프로그램으로 일정 수수료 발생 가능) |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147230920183030.png?100}} </wrap><wrap > 줌 통화는 왜 이렇게 피곤할 것일까? 어떻게 하면 '줌 피로'를 줄일 수 있을까? [[https://www.bbc.com/korean/news-52518704|www.bbc.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154078312831624.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBiNM|coupa.ng]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [트랜D]코로나 혼돈 이어지지만 데이터 잘 축적하면 '혁신 기회' === | + | === 4 Ways to Deliver Analytics That Aren’t Dashboards or PowerPoint Decks === |
| - | | LINK | 2020-05-14 12:36:21 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147237580182364|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-12 15:24:06 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155934855979303|페이스북에서 보기]] | |
| - | 코로나19로 예측이 너무나도 어려운 시대에 들어섰다. 다만 매일매일 발생하는 이 갑갑하고 서글픈 수치들은 그저 ‘이상한 수치’만은 아니다. 앞으로 언제든 마주할 수 있는 ‘익숙한 존재’가 될 수도 있다. 시장 상황 예측도, 고객 행동 예측도, 결국 모두 데이터가 있어야 제대로 할 수 있다. 한 치 앞도 내다보기 힘든 이 상황을 데이터로 잘 축적해두어야 한다. 기업혁신의 기회가 바로 지금이다. | + | "커뮤니케이션 방법을 확장하라" \\ 1. 이벤트 기반 자동화 이메일 \\ 2. 동적인 공유 스프레드시트 \\ 3. 재사용 가능한 코드 \\ 4. 문서 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147237580182364.png?100}} </wrap><wrap > 데이터를 기계가 인식하기 좋게 잘 정리하는 동시에, 잘못 기록(중복 또는 오기)된 데이터를 고치거나 삭제해 제대로 된 수치만 남겨 정리하는 것도 여기에 포함된다. 하지만 이러한 ‘이상한 로그’의 발생을 실시간으로 아는 ... [[https://news.joins.com/article/23753894|news.joins.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155934855979303.png?100}} </wrap><wrap > Delivering Powerful Analytics Goes Way Beyond Dashboards and Presentations [[https://towardsdatascience.com/4-ways-to-deliver-analytics-that-arent-dashboards-or-powerpoint-decks-6178d03c3dfb|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 그 많은 스타 직원은 어쩌다 천덕꾸러기가 되었을까 === | + | === Statistical pitfalls in data science === |
| - | | LINK | 2020-05-14 08:40:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147231330182989|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-12 09:45:49 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155922902647165|페이스북에서 보기]] | |
| - | "리더의 역할을 배우지 못한 스타 직원은 기회가 점점 사라진다" | + | 1. 체리피킹 \\ 2. 가설,해석없이 상관관계찾기 \\ 3. 오버피팅 \\ 4. 심슨의 역설 \\ 5. 생존편향 \\ 6. 도박사의 오류 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147231330182989.png?100}} </wrap><wrap > ※ 『승진의 정석』 내용 중에서 발췌해 재구성한 내용입니다. 꼭 리더 수업을 받아야 해요? 전 지금도 아주 좋은데요 어느 회사에든 똘똘한 스타 직원이 있습니다. 일의 성과가 뛰어나죠. 조직 문화와도 잘 맞습니다. 그러니 회... [[https://ppss.kr/archives/194491|ppss.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155922902647165.png?100}} </wrap><wrap > How stereotypical results can alter data distributions in people’s minds [[https://towardsdatascience.com/statistical-pitfalls-in-data-science-ad76e8ec0584|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 진정한 전문가의 자세 === | + | === Getting to the Right Question - RStudio Blog === |
| - | | LINK | 2020-05-13 16:07:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147231560182966|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-11 16:07:47 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155924139313708|페이스북에서 보기]] | |
| - | 아마추어는 될때까지 연습합니다. \\ 프로는 실패할 수 없을 때까지 연습합니다. | + | 근본적인 문제 : 서로 다른 언어를 사용 \\ 1. 데이터 : 웹페이지나 엑셀에 보이는 vs API로 접근이 가능한 \\ 2. 프로세스 : 사람중심의 vs 사람개입없는 자동의 \\ 3. 아웃풋 : 비즈니스임팩트 vs 올바른 결과물 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147231560182966.png?100}} </wrap><wrap > 최근 ESPN에서 1997 – 1998 NBA 시즌의 전설이었던 시카고 불스를 다룬 ‘The Last Dance’ 라는 스포츠 다큐멘터리가 시작되었다. NBA 팬들은 알겠지만 이 시즌은 1995년에 마이클 조던이 은퇴를 번복하고 코트로 돌아온 이후 NBA 우승 3연... [[https://www.andrewahn.co/silicon-valley/pros-practice/|www.andrewahn.co]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155924139313708.png?100}} </wrap><wrap > The Root Problem: We Don’t All Speak the Same Language Organizations across the modern business world recognize the critical importance of Data Science for competitive advantage. That recognition has driven Glassdoor to rate Data Scientist as one of the 25 top paying jobs in America in 2020. Howev... [[https://blog.rstudio.com/2020/04/22/getting-to-the-right-question/|blog.rstudio.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 차원이 문제? 주성분분석? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 === | + | === [데이터로 일하는 법] 데이터 사이언티스트는 없어져야 한다 - 모비인사이드 MOBIINSIDE === |
| - | | LINK | 2020-05-13 15:34:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147197213519734|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-11 09:32:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155858155986973|페이스북에서 보기]] | |
| - | #회의에서당당하게 5편 차원의저주와 주성분분석 \\ 1) 차원이 늘어남에 따라 여러가지 문제가 생긴다. (과적합, 다중공선성, 회소행렬 등) \\ 2) 주성분분석은 분산을 최대로 하는 선형결합들을 찾는 것이다. \\ 3) 모형에 사용되는 주성분들이 상관관계가 없어 다중공선성 문제를 해결할 수 있다. \\ 4) 선형결합들 중 원래 변수들의 분산을 가장 근접하게 설명하는 개수만큼 다른 모형 적합을 위해서 사용한다. \\ 5) 중심화centering이 필요하고, 측도scale 에 민감하다. \\ [[http://triviaz.net/blog:easy_pca|http://triviaz.net/blog:easy_p...]] | + | 1.이런 데이터 사이언티스트들은 데이터를 가지고 무언가 굉장한 것을 해주길 바라는 회사 임원진들의 요구에 따라 자신이 배웠던 다양한 수학 기법들을 사용하여 무언가를 해보려고 하지만, 대부분의 경우 아무런 결과도 만들지 못하고 쓸쓸히 회사 한구석에 남겨지는 케이스가 대부분이다 \\ 2. 질문 -> 분석 -> 추가 질문으로 이어지는 일련의 프로세스는 빠르게 그리고 그리고 다양한 방법으로 실행되어야 비로소 가치 있는 인사이트나 의사결정을 할 수 있다. \\ 3. 그렇기에 가장 이상적으로 데이터를 잘 활용하는 회사는 데이터 분석가 혹은 사이언티스트가 없어도 데이터를 기반으로 의사결정을 효율적으로 내리는 문화가 존재하는, 그리고 존재할 수 있는 회사이다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147197213519734.png?100}} </wrap><wrap > 이전편: 랜덤포레스트가 뭐길래? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 라쏘? 로지스틱? 회의에서 당당하게, 수식없이 기초개념부터 인공신경망? 딥러닝? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 30명이면 된다고? 회의에서 당..... [[http://triviaz.net/blog:easy_pca|triviaz.net]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155858155986973.png?100}} </wrap><wrap > 국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 [[https://www.mobiinside.co.kr/2020/06/08/summerrain-datascientist/|www.mobiinside.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [박태웅 칼럼]‘기계가 읽을 수 있어야 한다!’ 데이터 공개의 제1원칙 === | + | === 말하는 대로 문자 척척…AI `받아쓰기` 경쟁 - 매일경제 === |
| - | | LINK | 2020-05-13 06:56:52 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147228583516597|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-10 21:11:46 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156155812623874|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡공공데이터 사용해보신분들은 공감가실 것 같습니다. \\ \\ "데이터는 새로운 석유다, 기계가 읽을 수만 있다면! 세계 최고의 공공데이터 공개국에서 세계 최고의 ‘기계가 읽을 수 있는 데이터 보유국’으로 한 단계 더 진화하자. 디지털 뉴딜은 이것을 하기에 다시 없이 좋은 계기다." | + | "정보통신기술(ICT) 기업들이 앞다퉈 음성을 문자로 바꿔주거나, 반대로 문자를 음성으로 만들어주는 기술을 바탕으로 한 서비스를 확대하는 것은 향후 플랫폼 경쟁에서 음성 인터페이스의 중요성이 커지기 때문이다." |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147228583516597.png?100}} </wrap><wrap > 며칠 전에 국무총리 산하의 제4기 공공데이터전략위원회 위원으로 위촉이 됐다.첫 회의에서 냈던 의견을 정리한다. 말하자면 ‘공공데이터의 조건’에 관한 얘기이자, ‘공공데이터의 실제 사용자’에 관한 글이다. ◆우리에..... [[http://m.inews24.com/v/1263751|m.inews24.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_156155812623874.png?100}} </wrap><wrap > 삼성·네이버·카카오·이통사에 스타트업 `리턴제로` 등 가세 통화내용 문서로 척척 풀어줘 플랫폼 경쟁서 주도권 잡기 포석 언어처리 AI 기술 발전에 탄력 "IT기기 60%가 음성으로 작동" [[https://m.mk.co.kr/news/it/view-amp/2020/06/591495/|m.mk.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [World & Now] 코로나 방어 성공한 美기업들의 공통점 === | + | === 15 Ideas That Will Shape Your View Of Building Products === |
| - | | LINK | 2020-05-12 09:05:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/147089790197143|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-10 16:10:01 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154858889420233|페이스북에서 보기]] | |
| - | " 변화 이후 '고객이 무엇을 원하는지'를 빠르게 읽은 다음 내가 가지고 있는 자산(공장, 지식, 기술, 네트워크) 중에서 고객에게 추가로 제공해 줄 수 있는 것이 무엇인지를 고민하는 겁니다" | + | 1. what이 아닌 why와 how로 시작하라 \\ 2. 20/80법칙, 임팩트가 큰 일에 집중 \\ 3. 스스로 사용해보기 \\ 4. 속력과 속도(방향) \\ 5. 당장의 원인-결과가 아닌, 다음엔 어떻게될까? \\ 6. 되돌릴 수 있는vs없는 결정=신속함vs신중함 \\ 7. 기회비용 \\ 8. 선택의 역설. 더많은옵션이 좋은게 아님 \\ 9. 사전부검. 시작전 실패의 원인을 재구성 \\ 10. 확률적사고 \\ 11. 작게시작, 수작업 등을 통한 학습 \\ 12. 확장을 하기전에 니치마켓을 공략 \\ 13. 있으면 좋은것인지, 무조건 필요한 것인지. 포지셔닝 \\ 14. 매슬로우의 욕구단계 \\ 15. 제약사항을 관리(사슬 전체는 가장 약한고리보다 강할수 없다) |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_147089790197143.png?100}} </wrap><wrap > 샌드위치가게가 식료품도 배달 영상회의 솔루션 만든 IT기업 실리콘밸리가 중요시하는건 고객에게 집중하는 기본원칙 [[https://www.mk.co.kr/today-paper/view/2020/4484082/|www.mk.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154858889420233.png?100}} </wrap><wrap > Mental Models and Ideas for product managers [[https://productcoalition.com/15-ideas-that-will-shape-your-view-of-building-products-cfea0969e563|productcoalition.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Why asking an AI to explain itself can make things worse === | + | === 데이터 사이언티스트의 길 (번역) – 이바닥늬우스 === |
| - | | LINK | 2020-05-12 07:42:32 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142239534015502|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-10 09:11:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502609655861|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡인공지능이 자동화를 이루고 사람들의 의사결정을 도와주고 있습니다. 하지만 사람들은 이런 컴퓨터의 결정에 반대하거나 거부할 수 있는 능력이 필요합니다. \\ 그런데, 현재의 딥러닝 기반의 인공지능은 설명이 불가능한 블랙박스 모형입니다. \\ 여러가지 설명력을 높이려는 연구들이 많이 진행되고 있지만, 어느정도로 어떻게 설명되어야 하는지에 대해서 생각이 필요한 것 같습니다. 이에 대한 글입니다. \\ \\ 너무 많은 설명은 정보과부하로 혼란을 가중화할 수 있고, 너무 적으면 잘못 해석될 수 있습니다. \\ 전문가가 아닌 사람들을 위해 자연어생성으로 설명할 것인가 시각화로 설명할 것인가도 같은 문제를 가집니다. \\ 도메인이나 사용하는 사람에 따라서도 필요한 설명이 다를 수 있습니다. \\ 또한 비행기 오토파일럿 기능들의 경험에서 볼 수 있듯이, 기계를 과신하게 되는 상황을 방지할 수 있는 방법도 고려해야 할 것입니다. | + | 1. 데이터 사이언티스트로 발전하기 위해서는 다음과 같은 능력이 필요합니다. 그것은 바로 문제 정의, 기술력, 분석력, 해석력 그리고 영향력 입니다. \\ 2. 전문성 높이기, 도전적인 과제 해결하기, 성과에 집중하기, 최고를 지향하기 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142239534015502.png?100}} </wrap><wrap > Upol Ehsan once took a test ride in an Uber self-driving car. Instead of fretting about the empty driver’s seat, anxious passengers were encouraged to watch a “pacifier” screen that showed a car’s-eye view of the road: hazards picked out in orange and red, safe zones in cool blue. For Ehsan,... [[https://www.technologyreview.com/2020/01/29/304857/why-asking-an-ai-to-explain-itself-can-make-things-worse/|www.technologyreview.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152502609655861.png?100}} </wrap><wrap > 훌륭한 데이터 사이언티스트는 끊임없이 임팩트를 내는 데 집중하는 사람들입니다. 이는 지표의 등락, 제품이나 프로세스에 대한 기여도로써 평가 받을 수 있습니다. 커리어가 쌓이면서 데이터 사이언티스트들은 임팩트의 범..... [[https://ebadak.news/2020/05/23/progression-of-a-data-scientist/|ebadak.news]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Fitbit data shows we’re sleeping better during the COVID-19 lockdown === | + | === 7 ways to catch a Data Scientist’s lies and deception === |
| - | | LINK | 2020-05-11 19:37:30 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144365637136225|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-09 09:36:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154862712753184|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡핏빗에서 미국 6개 대도시 데이터를 분석한 결과 수면의 길이, 질이 코로나바이러으로 인한 봉쇄기간에 더 좋아졌다고 합니다. 주말과 주중 패턴이 비슷해진 것이, 출퇴근이 줄었기 때문이 아닐까 라고 추측하고 있습니다. 운동부족, 알콜소비량, 전자기기노출, 걱정 등 수면에 악영향을 주는 많은 요소가 증가함에도 불구하고 놀라운 결과네요. 출퇴근 스트레스가 그만큼 큰것일까요. | + | 1. 구체적으로 어떤 머신러닝 모형을 사용했는지 \\ 2. 모형이 어떻게 우리에게 적용되어 재학습되고 개선될 수 있는지 \\ 3. 학습에 사용된 데이터 품질 \\ 4. 충분한 데이터가 사용되었는지 \\ 5. 모형의 성능과 해석력의 트레이드 오프를 이해 \\ 6. 정확한 성능 지표를 이해 \\ 7. 솔루션의 한계점을 질문해보라 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144365637136225.png?100}} </wrap><wrap > Data from fitness and sleep trackers shows that the duration and quality of many people’s sleep has improved during the coronavirus crisis—likely because we no longer need to commute. [[https://www.fastcompany.com/90499017/fitbit-data-shows-were-sleeping-better-during-the-covid-19-lockdown?utm_campaign=eem524%3A524%3As00%3A20200502_fc&utm_medium=Compass&utm_source=newsletter|www.fastcompany.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154862712753184.png?100}} </wrap><wrap > 7 simple principles to make sure you’re not being taken advantage of by someone selling you ‘AI’ and ‘Machine Learning’ [[https://towardsdatascience.com/7-ways-to-catch-a-data-scientists-lies-and-deception-5eaae79d2303|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === COVID-19 and the Importance of “Obsolete” Data === | + | === 기획,분석가가 알아야 할 사람에 대한 사실:무작위편향 === |
| - | | LINK | 2020-05-11 10:55:31 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143945837178205|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-08 15:41:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155319242707531|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡쓸모없어진 (그렇게 보이는) 데이터도 언젠가 쓸일이 생길수도 있습니다. 특히 이번 코로나사태 같은 극히 드문 사례에서. \\ 1. 연간이벤트 2. 계절성이벤트 3. 올림픽이나 선거와 같은 4,5년주기의 이벤트 4. 유사점을 찾아 어떤 이벤트를 모사하거나 대표할 수 있는(proxy) 이벤트 5.자연재해와 같은 무작위성 이벤트 | + | 💡애플의 아이팟ipod 기기를 사용하던 고객들은, 불량품을 받았다고 생각하는 경우가 많았다고 합니다. \\ ---- \\ 진짜 자연스러운 것과 사람들이 생각하는 자연스러움은 다를 수 있다. \\ 1) random은 random 이다. 쓸데없이 패턴을 찾으려고 하지 말자. \\ 2) 나를 중심으로 하는 것에서 벗어나서 크게 보자. 안일어날 것 같은 사건도 생각보다 확률이 높다. 괜한 음모론 만들지 말자. \\ 3) 무작위와 균일한 분포는 동치가 아니다. \\ #사람에대한사실 3편 \\ [[http://triviaz.net/blog:human_random_bias|http://triviaz.net/blog:human_...]] |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143945837178205.png?100}} </wrap><wrap > When the coronavirus broke out in the Wuhan province of China in December 2019, Taiwan was immediately in harm’s way. Taiwan is less than 100 miles from the C… [[https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/covid-19-and-the-importance-of-obsolete-data?utm_medium=email&utm_source=topic+optin&utm_campaign=awareness&utm_content=20200427+ai+nl&mkt_tok=eyJpIjoiTW1JMVpESXlObVZqWWpFMyIsInQiOiJmK0hDOXVXckRhREhScXhONWFtNzVHN1d5YmpyUVA0SFlRUE1wSGVSaWtaYWJMSnBKN1wvR09Ga3NhUXdkaUFMOU1INnk2VmxpNHBOalJrMGRDdXdXZlFXWEZyR3Jhd1dpSVFxdkhZT25sTDhuVm1KMjVzekhyUEZZa1JqanBrXC9BIn0%3D|www.datasciencecentral.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155319242707531.png?100}} </wrap><wrap > 기획, 분석가를 위한 사람에 대한 사실 : 목록 애플의 아이팟ipod 이라는 MP3 재생 기기를 기억하는가? 아이폰Iphone 등장 이전 음악 재생의 습관을 바꿔놓았던 이 기기를 사용하던 고객들은, 불량품을 받았다고 생각하는 경우가 많.... [[http://triviaz.net/blog:human_random_bias|triviaz.net]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Data Science in the Trenches: Living w/ Small n === | + | === 마케팅이 끝나고 난 이후의 세계 === |
| - | | LINK | 2020-05-10 19:35:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143944367178352|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-08 09:21:10 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502366322552|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡검정력을 맞추기위해 표본을 어느정도까지 모아야 하나는 고민 보다 더 중요한 일들이 많습니다. 엄밀한 과학연구를 하는게 아닌 이상 실용적으로 행동해야 할 필요가 있습니다. 검정력을 완화하든, 베이지안접근법을 사용하든, 현실과 잘못된 결정이 빚을 비용, 속도의 중요성 등 비즈니스환경에 맞추어 시행하면 될 것입니다. 가장 중요한 건 데이터기반의 의사결정을 하는것이고, 지속적으로 테스트하고 개선해 나가는 것이며, 실패하더라도 학습을 하는 것입니다. | + | 1. 판매 이후의 일들은 판매자에게 잘 보이지 않지요. 간과하기도 쉽습니다. 하지만 소비자는 그 경험을 통해 또 다른 결정을 낳게 됩니다. 로열 오디언스가 될지 부정 소비자가 될지. \\ 0. 페루 쿠스코의 Monasterio Hotel. 고급 호텔의 휴지 끝이 화살촉처럼 단정하게 접혀 있는 건 '이 방은 당신을 위해 특별히 청소한 것입니다'라는 조용하고 확실한 메시지 \\ 0. 쿠팡이 처음 선보인 택배 직원의 메시지 \\ 0. 애플은 제품의 패키지 디자인에도 제품 디자인에 버금가는 자원을 쏟은 것 \\ 0. 배달 온 음식에 식당 사장님의 편지 \\ 0. 카뱅 다른 은행 보다 좀 더 친절해’가 아니라 다른 시스템이었고 다른 친절함 \\ 0. 자동 CRM 시스템을 통해 우리는 정크에 가까운 메시지들을 많이 받아봅니다. 은행의 장기간 우수 거래 고객으로 선정되어 상품을 안내 받는 것처럼 공허하기 그지 없지요. 고객과의 정교한 관계 세팅은 배려와 상상력에서 기인합니다. \\ 0. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143944367178352.png?100}} </wrap><wrap > Somewhere, someone’s having this conversation. Right. Now. [[https://medium.com/@Randy_Au/data-science-in-the-trenches-living-w-small-n-256f92b82e81|medium.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152502366322552.png?100}} </wrap><wrap > 잠재 고객의 위상에 대한 기대와 욕망을 부추기는 모든 일들은 사실 마케팅이 해왔던 핵심적인 일이었습니다만 지금 마케팅에서 중요한 것은 그 이후의 일입니다. 즉, 팔고 나면 그때부터 세계는 시작됩니다. [[https://stonebc.com/archives/22758|stonebc.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 어떻게 하면 좋은 프로덕트, 그로스 팀을 만들 수 있을까요? === | + | === 유혹의 기술:권력보다 강력한 은밀하고 우아한 힘 === |
| - | | LINK | 2020-05-10 09:14:47 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143938887178900|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-07 23:07:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154100439496078|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡핵심키워드 \\ 고객에 집중, 고기를잡는법, 비전을 지속적으로 테스트하고 개선, 데이터, MVP, 학습, 산출물이 아닌 성과, 모든것을 해결할 공식는 없다, 공유, 핵심지표 | + | 💡유혹의 기술, 로버트 그린 저, 강미경 역, 웅진지식하우스, 2012 ★★★ \\ 13년 동안 집필한 책이라고 합니다. 그에 걸맞게 양이 매우 많습니다. (600p 이상) 동서고금, 현실과 가상의 유혹자들에 대한 사례들과 함께 '유혹'이라는 것을 분석한 책입니다. \\ \\ 사회와 기술은 예전에 비해 엄청난 발전을 했지만, 결국 인간의 욕망과 본능은 변하지 않았다는 사실을 생각해보면 이 책의 내용들이 그저그런 로맨스 얘기만은 아닐 것입니다. \\ \\ 로마의 안토니우스, 프랑스의 나폴레옹, 중국의 저우언라이, 미국의 존F케네디, 앤디워홀 등 사례와 책 마지막 부분의 '대중을 유혹하는 법' 등은 굳이 남녀관계가 아니라도 누구에게나 필요한 내용이 아닐까 생각 합니다. \\ \\ 관심 있는 사람이 있으면 그를 어떻게 유혹할지, 내가 판매하는 상품.서비스를 어떻게 대중에게 설득할지 한번 보시는 것도 좋겠습니다. \\ \\ 책의 내용을 몇 줄로, 또 마케팅과 관련된 내용을 보자면 \\ 1. 모든 사람은 어쩔 수 없이 현실의 제약에 따라 억압된 생활을 하고 있고, 현실 도피와 이상향을 꿈꾼다. \\ 2. 유혹자는 항상 상대방의 이러한 약점(불안감, 욕망, 결핍)을 철저히 분석하여 1)관심과 욕망을 자극하고 2) 일정거리를 두며 긴장, 호기심, 놀라움을 통해 혼란에 빠트린 후 3) 상대가 꿈꿔온 이상향의 모습으로 보이도록 해야 한다 \\ 3. 시각, 언어, 분위기의 힘을 충분히 활용하자. \\ \\ <대중을 유혹하는 방법> \\ 1. 광고보다 뉴스 \\ 2. 감정에 호소 \\ 3. 시각적 장치(메시지의 내용보다 형식) \\ 4. 상대방의 언어를 사용 \\ 5. 생각을 바꾸기 보다 정체성과 현실인식을 바꾸도록(동일시하고 싶어하는 이미지를 제공하고, 현실에 불만을 갖게 하며, 새로운 사조나 생활양식을 선도하는 것처럼 보이면서 불안감(FOMO)을 자극한다) \\ \\ https://coupa.ng/bDBChn \\ (파트너 프로그램으로 수수료 발생 가능) |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143938887178900.png?100}} </wrap><wrap > 최근 스타트업부터 대기업에 이르기까지, 정말 많은 분들이 그로스 해킹과 제품 분석에 관심을 가지고 계신 것 같습니다. 저희가 많이 받는 질문 중에 하나가 "어떻게 하면 좋은 그로스 팀을 만들 수 있을까요?" 입니다. [[https://blog.ab180.co/good-product-growth-team/|blog.ab180.co]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154100439496078.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBChn|coupa.ng]] </wrap> </wrap> |
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| - | === What AI still can’t do === | + | === 구독료 배분 갈등, 전자책·영상으로 번지나 === |
| - | | LINK | 2020-05-09 18:17:29 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142235290682593|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-07 10:30:33 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154853516087437|페이스북에서 보기]] | |
| - | Artificial intelligence won’t be very smart if computers don’t grasp cause and effect. That’s something even humans have trouble with. | + | 1. 왓챠의 기본 방식은 시청시간을 기준으로 한 구독료 배분(비례배분제)이다. 시청자 수보다 시청시간이 많을수록 저작권자의 수입이 늘어나는 구조다 \\ 2. 다만 음원 구독서비스에서 나타난 ‘음원 사재기’ 같은 현상은 빚어지지 않는다고 한다. 왓챠는 순위 차트가 아닌 추천 방식으로 콘텐츠를 소개하고 있기 때문이다. 나아가 영상 콘텐츠는 구독 서비스가 핵심 유통 채널이 아닌 것도 비례배분제의 단점이 덜 부각되는 이유이기도 하다 \\ 3. 넷플릭스는 시청시간이나 횟수를 따지지 않는다. 넷플릭스 쪽은 “처음 판권 계약을 할 때 정산을 마치고, 시청량을 토대로 한 추가 정산은 없다”고 밝혔다 \\ 4. 전자책 대여 업체인 밀리의서재도 출판사들과 수익 배분 방식 논란에 휩싸여 있다. 이 회사는 다운로드 횟수에 비례해 수익을 배분하는데, 정산은 다운로드가 25회 일어날 때마다 한다. 다운로드 횟수가 25회 미만이면 저작권자는 한 푼도 받을 수 없는 구조인 셈이다. 박용수 한국출판문화협회 상무는 “밀리의 서재는 첫달 무료 서비스를 하며 들어가는 마케팅 비용 일부를 25회 주기 정산 방식을 활용해 출판사에 전가하고 있다” |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142235290682593.png?100}} </wrap><wrap > In less than a decade, computers have become extremely good at diagnosing diseases, translating languages, and transcribing speech. They can outplay humans at complicated strategy games, create photorealistic images, and suggest useful replies to your emails. Yet despite these impressive achievement... [[https://www.technologyreview.com/2020/02/19/868178/what-ai-still-cant-do/|www.technologyreview.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154853516087437.png?100}} </wrap><wrap > ‘밀리의서재’ 다운로드 횟수 25회마다 저작권료 정산 출판업계 불만 터져나와 왓챠, 사재기 현상 안 나타나 넷플릭스도 추가 정산 없어 [[http://m.hani.co.kr/arti/economy/it/948016.html#cb|m.hani.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 💡★★★★★ 댄 애리얼리의 부의 감각... === | + | === Enough of these Data Science Myths & Misconceptions === |
| - | | PHOTO | 2020-05-09 10:25:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143867540519368|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-06 16:21:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154860252753430|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡★★★★★ 댄 애리얼리의 부의 감각, 청림출판, 2018 \\ 제목만 보고 단순한 재테크 서적인가 하고 그냥 지나쳤는데, 알고보니 제가 관심이 많은 행동경제학 서적이었습니다. 원제는 'Dollars and Sense'. 저자가 요즘 행동경제학에서 스타로 불리고 있다고 합니다. \\ 심리적회계, 공짜 가격, 지불의 고통, 상대성, 기대치, 자제력 \\ 측면에서 우리가 어떤 비합리적이고 손해보는 행동을 하고 있는지 우리 실생활의 예시와 연구결과를 들어 설명해 주고 있습니다. \\ 돈을 쓰면서 살 수 밖에 없는 일반인, 고객에게 더 잘팔고 싶은 기획자, 투자를 잘하고 싶은 사람들. 모두에게 추천할 만한 책입니다. \\ 글 중 "우리가 날마다 들고 다니는 휴대전화가 단지 정신을 사납게하고 유혹하는 것이 아니라, 보다 나은 의사결정을 도와주는 도구가 될 수 있지 않을까?" 라는 대목에서 좋은 서비스를 만들 수 있지 않을까 고민해 보게 되네요. \\ [[https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=153434095|https://www.aladin.co.kr/shop/...]] \\ https://coupa.ng/bAFFA7 (파트너스-일정액 수수료 받을 수 있음) | + | 미신들.. \\ 1. 대규모조직만을 위한것이다? \\ 2. 복잡하다? \\ 3. 박사학위가 필요하다? \\ 4. 데이터만 많으면 더 정확해진다? \\ 5. 도구를 잘다루는 전문가가 있으면된다? \\ 6. 모형을 만드는 일이 전부다? \\ 7. 인공지능으로 대체될 것이다? \\ 8. 일시적유행일뿐 지속되지 않을 것이다? \\ 9. 하드코어 프로그래머가 되어야 한다? |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143867540519368.png?100}} </wrap><wrap > 💡★★★★★ 댄 애리얼리의 부의 감각, 청림출판, 2018 | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154860252753430.png?100}} </wrap><wrap > Get rid of all the Data Science myths [[https://towardsdatascience.com/enough-of-these-data-science-myths-misconceptions-4e1059999ea6|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> |
| - | 제목만 보고 단순한 재테크 서적인가 하고 그냥 지나쳤는데, 알고보니 제가 관심이 많은 행동경제학 서적이었습니다. 원제는 'Dollars and Sense'. 저자가 요즘 행동경제학에서 스타로 불리고 있다고 합니다. | + | |
| - | 심리적회계, 공짜 가격, 지불의 고통, 상대성, 기대치, 자제력 | + | |
| - | 측면에서 우리가 어떤 비합리적이고 손해보는 행동을 하고 있는지 우리 실생활의 예시와 연구결과를 들어 설명해 주고 있습니다. | + | |
| - | 돈을 쓰면서 살 수 밖에 없는 일반인, 고객에게 더 잘팔고 싶은 기획자, 투자를 잘하고 싶은 사람들. 모두에게 추천할 만한 책입니다. | + | |
| - | 글 중 "우리가 날마다 들고 다니는 휴대전화가 단지 정신을 사납게하고 유혹하는 것이 아니라, 보다 나은 의사결정을 도와주는 도구가 될 수 있지 않을까?" 라는 대목에서 좋은 서비스를 만들 수 있지 않을까 고민해 보게 되네요. | + | |
| - | [[https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=153434095|https://www.aladin.co.kr/shop/...]] | + | |
| - | https://coupa.ng/bAFFA7 (파트너스-일정액 수수료 받을 수 있음) [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/143848810521241/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === [DBR] 로봇 레스토랑들은 왜 실패했을까 === | + | === 칼럼ㅣ당신의 ‘목소리’가 새로운 비밀번호인 이유 === |
| - | | LINK | 2020-05-08 16:24:23 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144240813815374|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-06 08:22:29 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154630572776398|페이스북에서 보기]] | |
| - | "결국 소비자가 원하는 것은 만족스러운 소비 경험이고, 그 상품 자체가 약할 때는 재방문 의사가 낮아질 수밖에 없기 때문이다. 어떤 새로운 트렌드가 부상할 때, 트렌드니까 너도나도 해야 한다라는 강박관념을 가지기보다 본질과 고객에 집중하는 것이 중요하다는 기본 마인드를 잊지 말아야겠다." \\ [[https://dbr.donga.com/article/view/1202/article_no/9600|https://dbr.donga.com/article/...]] | + | 1. 구글이 지난달 목소리만으로 구매할 수 있는 기능을 파일럿 프로그램으로 공개했다 \\ 2. 수집된 음성 데이터가 악용될 가능성을 시연하기도 했다. 유튜브, 전화 통화, 감시용 도청장치 등으로 채취된 목소리가 보이스 ID에 필요한 목소리 모델을 생성하는 데 쓰일 수 있는 셈이다. \\ 3. “코로나바이러스 시대에서 사람들은 지문 인식기에 손을 대고 싶지 않을 것이다. 또한 마스크 착용으로 안면인식 방식에서 불편함을 겪고 있다. 따라서 보이스 ID 도입이 가속화될 수 있다”라며, “이러한 편리함으로 인해 보이스 ID가 특히 자동차와 가정에서 주로 보편화될 것” \\ 4. 앞으로 스마트폰의 중요성이 시들해질 가능성이 크다. 반면 웨어러블의 중요성이 날로 커질 것이다. \\ 웨어러블을 감안한다면 보이스 ID가 얼굴인식과 지문인식보다 더 적절한 인식 및 인증 방식이다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144240813815374.png?100}} </wrap><wrap > 편집자주『리테일의 미래(2019)』의 저자인 황지영 노스캐롤라이나주립대 마케팅학부 교수가 ‘황지영의 리테일비즈니스산책’을 연재합니다. 산업계와 학계를 두루 경험한 황 교수로부터 글로벌 리테일 산업에 대한 인사이트... [[https://dbr.donga.com/article/view/1202/article_no/9600|dbr.donga.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154630572776398.png?100}} </wrap><wrap > 구글이 지난달 목소리만으로 구매할 수 있는 기능을 파일럿 프로그램으로 공개했다. 이는 시작일 뿐이다. 생체인식 및 인증의 미래에 온 것을 환영한다.얼굴인식 기술이 활발하게 활용되고 있다. 애플이 페이스ID를 선보이면서 ... [[http://www.ciokorea.com/news/154416|www.ciokorea.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === New Music Streaming Drops During Lockdown === | + | === [빅데이터] 코로나 이후의 머신러닝과 데이터 분석 변화 === |
| - | | LINK | 2020-05-08 09:31:57 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144361863803269|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-05 13:43:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154292229476899|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡동영상 스트리밍이 트래픽에 부담을 주는 선까지 성장하는 반면에 음악 스트리밍은 감소하고 있다고 합니다. 예전에 이탈리아에서 이런일이 벌어진걸 공유드렸던게 기억나는데, 미국도 이런 일이 벌어지네요. 역시 외출이나 사무실에 있을 때보다 집에 있을 때 습관이 다른 이유로 풀이하고 있습니다. \\ 하지만 특히 '신규 발매 노래'의 하락이 크다고 하는데, 가수들이 다양한 채널로 새 노래를 홍보해도 집에 있을 때, 걱정이 많을 때는 새로운것보다는 익숙한 것을 찾게 되나봅니다. | + | "문제는 코로나 바이러스 이후 시점에서의 데이터 분석이다. 여러 가지 질문들이 남을 수 밖에 없다. \\ \\ 이전에 만들어두고 운영해오던 모델을 지금도 그리고 앞으로도 그대로 사용할 수 있겠는가? \\ 지금부터 만들고 수정하는 모델들은 언제부터 언제까지의 데이터를 사용하여 분석하고 머신러닝 모델을 만들어야 할 것인가? \\ 오염되었다할 수 있는 기간을 제외하고 모델링 할 방법이 있겠는가? \\ 이런한 문제를 알고 있다고 한다면 장기 예측을 하는 경우와 단기 예측을 하는 경우에는 각기 어떤 다른 사항이 고려되어야 하겠는가? \\ \\ 시계열적인 특성까지를 반영해야하는 대부분의 예측모델들이 적어도 최근 3년의 기간 동안 발생된 데이터를 사용한다. \\ \\ 그렇다면 적어도 향후 3년간은 지금의 코로나 바이러스 사태로 인해 오염된 데이터가 주는 왜곡으로부터 자유롭기는 불가능하지 않겠는가?" |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144361863803269.png?100}} </wrap><wrap > You might imagine that isolation would increase music consumption. Not for services like Spotify, Pandora and Apple Music. [[https://www.ozy.com/the-new-and-the-next/lockdown-blues-why-music-streaming-is-down-during-quarantine/303634/|www.ozy.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154292229476899.png?100}} </wrap><wrap > [빅데이터] 코로나 이후의 머신러닝과 데이터 분석 변화 2020-06-02 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학박사 2020년 아무도 미리 예상하지 못했던 코로나바이러스 감염 사태가 전세계를 휩쓸고 있다. 대재앙.. [[http://m.blog.daum.net/revisioncrm/464|m.blog.daum.net]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 기획,분석가가 알아야 할 사람에 대한 사실:계단형정책 === | + | === KB경영연구소 === |
| - | | LINK | 2020-05-07 18:37:11 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/145727183666737|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-05 08:33:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151625846410204|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. 편법이라고 생각할 수도 있겠지만, 인간은 주어진 상황에서 최대의 이익을 내려고 하는게 당연한 것이다. \\ 2. 하나의 문제를 해결하기 위해 단순하게 정책을 결정하지 않도록 해야 한다. \\ 3. 보통 계단식의 정책이 있다는 사전 지식을 가지고 있다면 그 계단의 경계값들로 변수 Binning 을 할 것이다. \\ 4. 데이터 탐색의 중요성을 잊지 말도록 하자. \\ #사람에대한사실 | + | [‘스토브리그’ 속 데이터 야구, 세이버메트릭스] \\ □ 세이버메트릭스의 개념과 목적 \\ □ 야구 데이터 분석의 역사와 미래 \\ □ 미디어 속 세이버메트릭스 활용 사례 \\ □ 데이터 과학 프로세스: 야구와 금융업 \\ [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000153|https://www.kbfg.com/kbresearc...]] |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_145727183666737.png?100}} </wrap><wrap > 사람을 위한 서비스와 마케팅을 기획하는 기획자, 사람이 만드는 데이터를 분석하고 사람에게 설명해야 하는 분석가를 위한 '사람에 대한 사실'에 대해서 살펴보자. [[http://triviaz.net/blog:human_step_function|triviaz.net]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_151625846410204.png?100}} </wrap><wrap > □ 세이버메트릭스의 개념과 목적 □ 야구 데이터 분석의 역사와 미래 □ 미디어 속 세이버메트릭스 활용 사례 □ 데이터 과학 프로세스: 야구와 금융업 [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000153|www.kbfg.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === [트랜D]인공지능(AI)의 오판 최대한 줄이려면 === | + | === 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2... === |
| - | | LINK | 2020-05-07 09:52:32 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/145633773676078|페이스북에서 보기]] | | + | | PHOTO | 2020-06-04 16:18:52 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149393826633406|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡XAI나 인공지능에 대한 교육이 필요한 이유 \\ 1.철학자 드레이퓌스(Dreyfus)는 기계가 ‘패스트푸드점에 가서 햄버거를 사 오라’는 것을 해내지 못할 것이라고 했다. 현실 세계에서는 무수히 많은 종류의 사건이 발생하기 때문에 이 모든 경우의 수를 고려하다가 무한한 시간이 걸려 결국 일을 해내지 못한다는 논리다. \\ 2. 실제로 AI가 현실을 파악하도록 연구자는 AI에게 ‘맥락(context)’를 학습시킨다. 특히 이미지를 인식하며 현실에서 움직여야 하는 로봇은 이러한 학습이 반드시 필요하다 \\ 3. 꼭 거창한 AI 로봇 이야기까지 가지 않더라도, 실제 AI 솔루션을 현장에서 쓰려면 이래저래 손이 많이 간다. 연구소 안에서 수십 번의 유저 스터디와 프로토타이핑을 마쳤어도, 실제 사람의 사용법은 가지각색이기 때문이다. \\ 4. ‘탁상’에서 곱게 만들어진 AI일수록, 현장 적응력을 더 키워야 한다. 그러기 위해서는 AI 솔루션을 쓰는 인간 사용자의 노력도 조금은 필요하다. | + | 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2015 ★★★★ \\ 당신의 목표는 무엇인가? 라는 부제를 달고 TOC라는 기법에 대해서 소설형식으로 풀이하고 있습니다. 소설형식이라 술술 읽히는것이 장점입니다. \\ \\ 'CEO들이 끝까지 읽은 책은 더 골이 유일하다'는 요란한 광고 문구가 있기는 한데, \\ 오래된 책(실제는 80년대 책이라고 합니다)인데다가 제조업에 대한 설명이라 크게 도움이 될지는 모르겠다고 생각했는데, 현재 일과 삶에 빗대어 생각해볼 만한 점이 꽤 있는 것 같습니다. \\ \\ 하이킹 예시를 통해서, 대열의 목표(제 시간에 도착)를 이루기 위해서 대열에서 가장 느린 사람을 어떻게 관리할 것이냐가 중요하다는 것. 아무리 다른 사람들이 빠르게 이동할 수 있더라도, 이동하더라도 결국은 실패할 수 밖에 없다는 것을 잘 보여주고 있습니다. \\ \\ 궁극적인 목표와는 동떨어진, 개별 부문에 대한 지표 설정이 어떤 문제를 낳는지도 생각해볼 만한 문제입니다. \\ \\ 현재 업무와 삶에서 생산성을 제한하는 제약요인이 무엇인지 생각해보는 계기가 될 것 같습니다. \\ \\ 1) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요 \\ 2) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다. \\ 3) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것. \\ 4) 전직원이 쉬지 않고 일하는 공장의 효율성은 최악이다. \\ - 원가절감이나, 자원을 full로 가동하는 것 자체가 실제 목표와는 다르다 \\ - 비 병목 자원을 full 가동하는 것은 과잉재고만 낳을 뿐. \\ 5) 공정은 '통계적 변동'이 결합된 '종속적 사건'들의 집합 \\ - 제약자원, 병목 지점에서의 자원이 전체 생산성을 제한 \\ - 하이킹에서 대열의 속도는 가장 느린 사람이 결정 \\ - 사슬은 각 고리의 무게가 아닌 고리 사이의 강도가 중요 \\ 6) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로. \\ 7) 제약요인은 공정의 각 단계뿐 아니라 성과측정, 정책, 절차 등도 포함하는 넓은 범위. \\ \\ [[http://www.yes24.com/Product/Goods/19586534|http://www.yes24.com/Product/G...]] \\ https://coupa.ng/bCIIxS \\ (파트너 활동으로 일정액 수수료 수익 가능) |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_145633773676078.png?100}} </wrap><wrap > 잘못된 알고리즘 설계 때문일 수도 있고, 학습한 데이터 자체가 문제를 갖고 있을 수도 있다. 현실 세계에서는 무수히 많은 종류의 사건이 발생하기 때문에 이 모든 경우의 수를 고려하다가 무한한 시간이 걸려 결국 일을 해내..... [[https://news.joins.com/article/23770156|news.joins.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149393826633406.png?100}} </wrap><wrap > 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2015 ★★★★ |
| + | 당신의 목표는 무엇인가? 라는 부제를 달고 TOC라는 기법에 대해서 소설형식으로 풀이하고 있습니다. 소설형식이라 술술 읽히는것이 장점입니다. | ||
| - | ---- | + | 'CEO들이 끝까지 읽은 책은 더 골이 유일하다'는 요란한 광고 문구가 있기는 한데, |
| + | 오래된 책(실제는 80년대 책이라고 합니다)인데다가 제조업에 대한 설명이라 크게 도움이 될지는 모르겠다고 생각했는데, 현재 일과 삶에 빗대어 생각해볼 만한 점이 꽤 있는 것 같습니다. | ||
| - | === [마케팅] 소비자를 공략하는 핵심 3요소 === | + | 하이킹 예시를 통해서, 대열의 목표(제 시간에 도착)를 이루기 위해서 대열에서 가장 느린 사람을 어떻게 관리할 것이냐가 중요하다는 것. 아무리 다른 사람들이 빠르게 이동할 수 있더라도, 이동하더라도 결국은 실패할 수 밖에 없다는 것을 잘 보여주고 있습니다. |
| - | | LINK | 2020-05-07 07:39:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/145606180345504|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 시간,관심,돈 | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_145606180345504.png?100}} </wrap><wrap > 사업자는 소비자의 '시간, 관심, 돈'을 뺏어와야 한다. [[http://moneyman.kr/archives/2426|moneyman.kr]] </wrap> </wrap> | + | |
| - | ---- | + | 궁극적인 목표와는 동떨어진, 개별 부문에 대한 지표 설정이 어떤 문제를 낳는지도 생각해볼 만한 문제입니다. |
| - | === 매출의 답도 ‘행동 데이터’에 달려 있다 === | + | 현재 업무와 삶에서 생산성을 제한하는 제약요인이 무엇인지 생각해보는 계기가 될 것 같습니다. |
| - | | LINK | 2020-05-06 11:01:27 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144483813791074|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 💡세분화된 행동 데이터의 중요성 \\ 1. 대형마트 : 중요한 것은 '매출' 중심의 데이터일 수밖에 없었습니다. 어제, 이번주, 이번달, 지난해 동기간 등 일정한 기간을 기준으로 '무엇이 얼마나 팔렸는지 분석한 뒤, 적절한 재고량을 유지'하는 것. 그것이 이들의 주요 관심사였기 때문입니다. \\ 2. 쿠팡: 초창기 로켓배송은 ‘유아동’, ‘생활용품’, ‘식품’, ‘반려견용품’ 등의 상품군에 집중되었습니다. 사용자의 '반복구매'가 주로 일어나는 상품군을 분석하여 이들 상품의 빠른 배송에 우선 집중한 것이죠. \\ 3. 마켓컬리: 신선식품을 주로 취급하는 특성을 반영한 결과였는데요. 이후 고객층이 쌓이고 주 타깃이 30~40대 여성 주부라는 것이 명확해지자 기저귀, 휴지, 제습기, 냄비 등의 비식품군으로 영역을 확장해 나가기 시작했습니다 \\ 4. 하나. 반복 방문자는 얼마나 되는지, 그 고객군의 특징은 무엇인지?둘. 반복 방문자의 유사 상품 구매율 또는 조회율은 얼마나 되는지?셋. 특정 금액 이상 구매한 사용자와 그렇지 않은 사용자의 차이점은 무엇인지?별다른 차이가 없어 보일 수도 있지만, 이는 대형마트의 질문과 달리 '사용자의 행동'에 집중했다는 점에서 차별성을 지닙니다. | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144483813791074.png?100}} </wrap><wrap > 자세히 보기 [[http://www.openads.co.kr/nTrend/article/6158/%EB%A7%A4%EC%B6%9C%EC%9D%98-%EB%8B%B5%EB%8F%84-lsquo%ED%96%89%EB%8F%99-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0rsquo%EC%97%90-%EB%8B%AC%EB%A0%A4-%EC%9E%88%EB%8B%A4?utm_source=dable|www.openads.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | |
| - | ---- | + | 1) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요 |
| - | + | 2) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다. | |
| - | === The 7 Habits Of Good Data Scientists === | + | 3) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것. |
| - | | LINK | 2020-05-05 21:28:32 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144238763815579|페이스북에서 보기]] | | + | 4) 전직원이 쉬지 않고 일하는 공장의 효율성은 최악이다. |
| - | 1. 항상 다른 역할, 역량을 요함을 잊지 말자 \\ 2. 비즈니스를 위함을 잊지말자 \\ 3. 태생적으로 실험을 기반으로 한다 \\ 4. 데이터 정제, 탐색의 중요성 \\ 5. 데이터 관리와 질의 중요성 \\ 6. 명확하고 이해할 수 있는 프로세스흐름 \\ 7. 회사 차원의 마음가짐 | + | - 원가절감이나, 자원을 full로 가동하는 것 자체가 실제 목표와는 다르다 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144238763815579.png?100}} </wrap><wrap > Data science is not necessarily one single thing, skillset or methodology. This is why data science is always said to be an ‘interdisciplinary branch’ of science that combines mathematics, human behavioral and workflow studies, flexible use of logic systems and a core employment of algorithms. [[https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2020/05/01/the-7-habits-of-good-data-scientists/|www.forbes.com]] </wrap> </wrap> | + | - 비 병목 자원을 full 가동하는 것은 과잉재고만 낳을 뿐. |
| - | + | 5) 공정은 '통계적 변동'이 결합된 '종속적 사건'들의 집합 | |
| - | ---- | + | - 제약자원, 병목 지점에서의 자원이 전체 생산성을 제한 |
| - | + | - 하이킹에서 대열의 속도는 가장 느린 사람이 결정 | |
| - | === Google searches for “wash hands” predicts a country’s outbreak of COVID-19, study finds === | + | - 사슬은 각 고리의 무게가 아닌 고리 사이의 강도가 중요 |
| - | | LINK | 2020-05-05 18:12:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143579080548214|페이스북에서 보기]] | | + | 6) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로. |
| - | 💡21개국에서 구글 '손씻기' 검색량과 이후 코로나바이러스 증가를 비교했더니 음의 상관관계가 나왔다고 합니다. 또 '마스크'는 유의미한 관계가 없었네요. 우리나라도 포함되어있습니다. 확진자 증가가 주춤하고 있어 조금 느슨해진 감이 있는데, 손씻기의 중요성을 다시 한번 되새겨봐야 겠습니다. | + | 7) 제약요인은 공정의 각 단계뿐 아니라 성과측정, 정책, 절차 등도 포함하는 넓은 범위. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143579080548214.png?100}} </wrap><wrap > A report that examined Google search trends in 21 countries found that searches for “wash hands” predicted the spread of COVID-19. The report was ... [[https://www.psypost.org/2020/04/google-searches-for-wash-hands-predicts-a-countrys-outbreak-of-covid-19-study-finds-56589/|www.psypost.org]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === 누가 어떻게 회사를 망치는가? === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-05 08:47:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143702563869199|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 이런 경영 프레임의 최대 오류는 우리가 아닌 누가 해도 말이 되는 이론이라는 것입니다. \\ 1. 결과에만 집중한다 \\ 2. 경영 프레임을 셀링한다 \\ 3. 결정할 일을 리서치만 하게 만든다 \\ 4. 정말 해야 할 일을 못 하게 만든다 \\ 5. 그 와중에 잘 되는 것에 숟가락을 얹는다 \\ 6. 시키는 일을 잘하는 기준으로 사람을 앉힌다 \\ 7. 뇌피셜 이론을 강화하고 반대 세력을 몰아낸다 \\ 8. 다른 경영 프레임으로 옮겨간다 | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143702563869199.png?100}} </wrap><wrap > 회사에서 일하면 여러 유형의 답답한 인간 군상을 만납니다. 일 처리가 늦은 사람, 애매한데 안 물어보고 했다가 엉망을 만든 사람, 마감을 지키지 않는 사람, 늘 졸거나 자리에 없는 사람 등 우리는 보통 이런 사람들을 보면서 '... [[https://ppss.kr/archives/162252|ppss.kr]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === To Boost Innovation, Stop Watching Your Workers === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-04 20:23:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143581427214646|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 💡괜히 누가 보고 있으면 잘하던 일도 신경쓰여 못하게 되는 경우가 많습니다. 적절한 프라이버시가 있으면 생산성이 더 높아진다고 합니다. 혼자 있다고 느끼면 새로운 시도.실험을 해볼 수 있기 때문인데요. \\ 사무실의 파티션을 없애고 개방된 공간에서 일하는게 마냥 좋은건지 모르겠네요. | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > Hi, One trend that will hopefully die after this crisis: open offices. They were supposed to increase transparency and boost productivity (and save money). Managers could always see what their staff was doing, guide them to creative ideas, and stop them goofing off. In this utopian vision, cow... [[https://mailchi.mp/b93a6e6b95cf/debunking-the-myth-of-the-tortured-artist-317502?e=b892f4ac47|mailchi.mp]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === [신수정의 리더십 코칭] ⑫ 상대가 진짜 똑똑한지 허풍인지 구별하는 방법 === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-04 13:23:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144231833816272|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | "지적 겸손도가 높은 사람들은 “strong opinions, which are weakly held.”의 자세를 가진다고 한다. 자신의 의견을 분명히 가지고는 있지만, 그것에 집착하지 않는다는 것이다. 더 분명한 사실과 증거가 나오면 언제든 이를 바꿀 수 있는 자세를 의미한다." | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144231833816272.png?100}} </wrap><wrap > 미국 경제매체인 Inc의 한 기사를 읽다 보니 아마존의 제프 베조스는 자신이 같이 일하고자 하는 '똑똑한 사람'의 기준을 다음과 같이 말한다.\ [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020042916387725810&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === 값싼 폴더폰과 첨단 인공지능이 만났다 === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-04 09:37:00 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144421113797344|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | "폴더폰에 인공지능 음성비서 서비스를 제공하는 사례는 설계하기 따라서 디바이스와 가격대에 영향을 받지 않고 얼마든지 더욱 유용하고 다양한 첨단 기능을 탑재할 수 있는 환경임을 알려준다. 이용자의 요구와 설계자의 배려가 기술을 좀더 친근하고 인간적이게 만들 수 있다." \\ "인공지능 음성비서, 고화질 영상 감상, 내비게이션, 맞춤형 검색, 전략시뮬레이션게임 등 스마트폰을 통해 경험하는 최고 수준의 서비스들은 이용자의 하드웨어가 제공하는 게 아니라 대부분 전문 정보기술기업이 제공하는 콘텐츠 서비스다. 고가의 최신 제품과 차별적 기능을 제공해야 하는 제조사와 통신사들로서는 고민스러운 지점이다." | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144421113797344.png?100}} </wrap><wrap > SK텔레콤, LG폴더2에 AI음성비서 ‘누구’취약층 위한 ‘따뜻한 기술’ ‘사회책임경영’고가 HW없어도 클라우드로 최신서비스 가능제조·통신사, 수익성과 소비자 편의 딜레마 [[http://m.hani.co.kr/arti/economy/it/943382.html#cb|m.hani.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === [유혁의 데이터이야기] 데이터 가지고 거짓말하면 안됩니다 === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-03 16:32:39 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143186183920837|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 💡숫자로 표현하면 어떤정보라도 더 많은 신뢰를 하게된다고 합니다. 데이터의 중요성이 커지고 있어서 더 많은 숫자들에 노출되고 있는 지금 비판적 사고의 중요성이 더 커지고 있는 것 같습니다. \\ \\ "주입식 교육의 가장 큰 폐해 중 하나는 사람들이 비판적 사고를 잃게 하는 것이다. “그거 책에 있는데요”는 그 사항이 진실이라는 근거가 될 수 없다. 마찬가지로 ＂컴퓨터가 출력했다”도 그 정보가 옳다는 이유가 되지 않는다. 분석과 해석을 거친 정보는 늘 비판적인 시각으로 대해야 한다." | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143186183920837.png?100}} </wrap><wrap > 세상에서 가장 쉬운 일 중 하나가 데이터를 조작하여 의도를 관철시키는 것이다. 예를 들어 어떤 특정 연도에만 12개월치 데이터 중 일부만을 사용해 그해가 상대적으로 더 나쁘게 보이게 하는 건 명백한 사기행위다. 의도적으..... [[https://news.joins.com/article/23752905|news.joins.com]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === TikTok tops 2 billion downloads – TechCrunch === | + | |
| - | | LINK | 2020-05-03 11:15:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144362673803188|페이스북에서 보기]] | | + | |
| - | 💡틱톡 앱이 20억 다운로드를 달성했다고 합니다. 중국산이라 보안에 문제가 있다는 우려와, 콘텐츠를 차별했다는 논란이 있었는데도 숏폼 동영상의 인기가 계속되고 있는것 같습니다. | + | |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144362673803188.png?100}} </wrap><wrap > TikTok, the widely popular video sharing app developed by one of the world’s most valued startups (ByteDance), continues to grow rapidly despite suspicion from the U.S. as more people look for ways to keep themselves entertained amid the coronavirus pandemic. The global app and its Chinese ve… [[https://techcrunch.com/2020/04/29/tiktok-tops-2-billion-downloads/|techcrunch.com]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === 요즘 고등학생들이 공부하면서 영상 찍는 진짜 이유 === | + | [[http://www.yes24.com/Product/Goods/19586534|http://www.yes24.com/Product/G...]] |
| - | | LINK | 2020-05-03 09:42:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143020190604103|페이스북에서 보기]] | | + | https://coupa.ng/bCIIxS |
| - | 1. 요즘 고등학생들은 공부 도중에 휴대폰을 만지지 않기 위해 타임랩스로 영상 찍음 \\ 2. 공부 유튜버 영상을 보거나 타이머 앱으로 순위 대결을 하면서 동기 부여를 셀프로 충전함 \\ 3. 과거 우리가 디지털에서 스스로를 고립시키는 방식으로 공부했다면, 디지털 네이티브들은 주어진 기술을 최대한 활용해서 효율적으로 공부함 | + | (파트너 활동으로 일정액 수수료 수익 가능) [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/149390636633725/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143020190604103.png?100}} </wrap><wrap > 트렌드를 읽는 가장 빠른 방법 [[https://www.careet.net/21|www.careet.net]] </wrap> </wrap> | + | |
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| - | === 빅데이터는 누가 코로나19 직격탄을 맞았는지 알고있다 === | + | === The Role of the Data Scientist - RStudio Blog === |
| - | | LINK | 2020-05-03 01:04:05 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/144246303814825|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-04 09:22:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152498842989571|페이스북에서 보기]] | |
| - | 1. 눈길을 끈 외신 기사 하나... 한국의 데이터를 담은 기사를 쓰고 싶었습니다 \\ 2. 살펴볼 수 있다면 정부 지원이 필요한 업종이 어느 부문인지 더 잘 알 수 있게 됩니다. 월간 단위, 분기단위로 나오는 '심리지수'나 '전체총합' 데이터는 알려주지 않는 상세한 데이터를 손에 쥐는 것이 되기 때문입니다. \\ 3. 정부대책 맞춤형으론 안되나?... 빅데이터 활용한다면 가능해 \\ 확인한 것처럼 KBS는 데이터를 통해 '실시간'으로 매출 변화를 살펴볼 수 있었습니다. 어느 부문이 피해가 심각한지 정확히 확인할 수 있었습니다. 그러면 특별히 피해가 심각했던 업종, 회복이 더딘 업종을 선별적으로 지원하는 정책도 가능하지 않을까요? | + | 1. 직무가 자동화툴로 대체될것인가? 경영진들이 직관에 의존하게 될것인가? 사라질 단순 유행인가? \\ 2. 어려운문제를 인지하고 해결하는 것은 자동화될 수 없다 \\ 3. 데이터 주도 의사결정이 가치를 더 창출한다는것이 증명되었다 \\ 4. 데이터과학 툴에 대한 수요는 어느때보다 높다 \\ 5. 신뢰, 에자일, 영속성 이 필요 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_144246303814825.png?100}} </wrap><wrap > 눈길을 끈 외신 기사 하나... 한국의 데이터를 담은 기사를 쓰고 싶었습니다 보름쯤 전, 뉴욕타임스 기사 하나를 봤습니다. 코로나19로 인해 미국인의 소비패턴이 바뀌고 있다는 내용이었습니다. 그래프 하나의 [[http://mn.kbs.co.kr/mobile/news/view.do?ncd=4436530|mn.kbs.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152498842989571.png?100}} </wrap><wrap > A slew of new vendors believe that no-code analytics and visualization tools can replace the role of the traditional data scientist. This brief describes why we believe organizations will demand pro-code data scientists for years to come. [[https://blog.rstudio.com/2020/05/27/role-of-the-data-scientist/|blog.rstudio.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Everything We Wish We'd Known About Building Data Products === | + | === 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을... === |
| - | | LINK | 2020-05-02 21:52:49 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142241630681959|페이스북에서 보기]] | | + | | PHOTO | 2020-06-04 01:23:13 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154127569493365|페이스북에서 보기]] | |
| - | 데이터제품을 만들때 알고 있어야 하는것들 \\ 1. 제품이 작동해야 된다 : 머신러닝 기반의 결과는 100%정확할 수 없기 때문에 어느 선까지 허용되는지 정해야 한다 \\ 2. 사용자를 위해 작동해야 한다 : 사용자들이 이것을 왜 보고 있는지 이해할 수 있어야 \\ 3. 사용자들이 안전하다고 느낄 수 있어야 한다 \\ 4. 사용자들이 컨트롤 가능하다고 느낄 수 있어야 한다 | + | 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을 했네요. 못 보신 소식은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. \\ [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2005|http://triviaz.net/blog:facebo...]] \\ - #회의에서당당하게 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_easy_series|http://triviaz.net/data_analys...]] \\ - #사람에대한사실 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_human_series|http://triviaz.net/data_analys...]] \\ ※ 워드클라우드 글씨체 : 서울남산체EB |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142241630681959.png?100}} </wrap><wrap > RelateIQ's Product Leaders Ruslan Belkin and DJ Patil on the critical traits every sophisticated data product needs to succeed. [[https://firstround.com/review/everything-we-wish-wed-known-about-building-data-products/|firstround.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154127569493365.png?100}} </wrap><wrap > 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을 했네요. 못 보신 소식은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. |
| + | [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2005|http://triviaz.net/blog:facebo...]] | ||
| + | - #회의에서당당하게 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_easy_series|http://triviaz.net/data_analys...]] | ||
| + | - #사람에대한사실 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_human_series|http://triviaz.net/data_analys...]] | ||
| + | ※ 워드클라우드 글씨체 : 서울남산체EB [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/154127182826737/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | ||
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| - | === 글로벌 칼럼 | 인공지능 편향성을 확인하는 것은 인간의 몫 === | + | === 주력 상품 없애는 것이 3M의 주력 === |
| - | | LINK | 2020-05-02 11:59:04 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143007577272031|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-03 14:47:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152480482991407|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡사람이 개입하는부분에는 언제나 주관이 개입될수 밖에 없습니다. \\ "(하나의) 데이터 세트는 하나의 세계관이다. 연구원이든 예술가든 기업이든 상관없이 데이터를 긁어모으고 수집하는 사람의 세계관을 반영한다. 이름을 붙이는 사람(labeler)의 세계관도 포괄한다. 수동으로 혹은 자신도 모르는 사이 반영되거나, 메커니컬 터크(Mechanical Turk) 같은 제3자 서비스를 통해 반영된다. 이 경우 데이터셋에는 해당 서비스 업체의 고유 분류법에 대한 세계관까지 망라하는데, 이들 기업의 활동 목표가 높은 삶의 질과 직접적으로 양립할 수 없는 경우가 종종 있다" | + | "3M의 최고의 업적은 이것저것 하던 것 중에 우연히 이루어졌다. 마치 돌연변이 기계를 보는듯하다" \\ "모든 직원에게 업무시간의 15%를 자유로운 연구시간으로" \\ "정확히 15%는 아니다. 그런 기업문화가 비결" |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143007577272031.png?100}} </wrap><wrap > 인공지능(AI)의 근본적 문제는 ‘인공’이라는 부분과 ‘지능’ 부분이다. 우리는 로봇 지능이 인간의 편견에서 벗어났다고 생각하지만, 실제로는 AI가 오히려 인간의 단점을 반복하는 경우가 많다. 한 번에 하나의 데이터 세트.... [[http://www.itworld.co.kr/news/151209|www.itworld.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152480482991407.png?100}} </wrap><wrap > 미국, 독일, 프랑스 등이 이 회사의 마스크를 놓고 쟁탈전을 벌이기도 했던 3M. 하지만 이 회사의 주력 상품은 마스크도, 우리가 잘 아는 포스트잇이나 스카치테이프도 아니다. 주력 상품을 없애는 것이 이 회사가 주력으로 하는 ... [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020052816257783087|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Building machine learning products: a problem well-defined is a problem half-solved. === | + | === 12 Steps to Applied AI === |
| - | | LINK | 2020-05-02 11:35:41 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142246200681502|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-03 08:09:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152309969675125|페이스북에서 보기]] | |
| - | What specific task should our model be automating? \\ How does the user interact with the model? \\ - ML모형을 흉내내서 고객의 경험과 접목해서 반복실험하자 \\ What information should we expose to the user? \\ - 처음에는 '과도하게' 질문해보면, 놀라운 결과를 얻을 수도 \\ Deploy \\ - 간단한 모형을 최대한 빨리 적용해보자 \\ - 점진적이고 빠르게 적용하자 \\ - 빠른 반복을 위해서, 결과가 아닌 결과까지의 시간을 예측하자 | + | 1. 올바른 질문 \\ 2. 쓸만한 데이터를 얻고, 준비하기 \\ 3. 패턴찾기 \\ 4. 새 데이터에 찾은 패턴 확인 \\ 5. 제품화 \\ 6. 라이브 데이터에 테스트 \\ 7. 지속적으로 모니터, 유지보수 |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142246200681502.png?100}} </wrap><wrap > Previously, I wrote about organizing machine learning projects where I presented the framework that I use for building and deploying models. However, that framework operates on the implicit assumption that you already know generally what your model should do. In this post, we'll dig deeper into how.... [[https://www.jeremyjordan.me/ml-requirements/|www.jeremyjordan.me]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152309969675125.png?100}} </wrap><wrap > A roadmap for every machine learning project [[https://medium.com/swlh/12-steps-to-applied-ai-2fdad7fdcdf3|medium.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Data.triviaz님이 게시한 사진 === | + | === "2020년대의 키워드는 데이터 비즈니스, 포털처럼 고유의 업(業) 될 것" === |
| - | | ALBUM | 2020-05-01 21:53:25 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143867350519387|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-02 18:29:35 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152480762991379|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡★★★★인스파이어드, 마티 케이건, 제이펍, 2018 \\ 제품관리에서 아주 유명한 책을 읽었습니다. 내용은 아주 좋았으나, 제 책만 그런건지 1) 종이가 얇아 뒷장이 비치는 점, 2) 인쇄상태가 조금 이상한점, 3) Chapter와 상위 구분 페이지가 직관적이지 않다는 점 4) 번역 등 때문에 별 하나를 뺐습니다. \\ \\ '용병이 아닌 미션팀', '학습하는 조직', '제품발견단계부터 엔지니어, 제품디자이너의 개입' 이 중요하다는 것을 강조합니다. \\ \\ 보통의 기업에서 사용하는 우선순위의 로드맵이 1. 최소 절반이상의 아이디어는 유효하지 않고 2. 유효하다고 하더라도 몇번의 iteration과 실험이 필요하다는 것을 염두하고, 기능이나 프로젝트 대신 성과와 해결하려는 비즈니스 문제를 중심으로 운영되는 것이 필요합니다. \\ \\ 제품의 발견과 지속적인 학습을 위해서 1. 제품을 고객을 구매하고 사용할 것인지 2. 사용자가 제품 사용법을 이해할 수 있을것인지 3. 우리가 만들 수 있는지 4. 우리 사업에 효과적인 솔루션인지 항상 고민하는 것도 필요하겠습니다. \\ \\ [[http://www.yes24.com/Product/Goods/67512293|http://www.yes24.com/Product/G...]] \\ https://coupa.ng/bAFEq7 \\ (파트너스-일정액 수수료 제공받을 수 있음) | + | 1. 최선을 다해 열심히 하는 것과는 별개로 거시적인 변화가 중요하다는 것을 크게 깨달았다. 어디에 들어가서 얼마나 열심히 하는가는 두 번째고, 언제 어디에 있느냐가 훨씬 중요한 의사 결정이라는 것을 알았다. \\ 2. 첫 번째, 두 번째 사업 모두 아이템을 가지고 시작했다기보다는 타이밍이라는 관점에서 많이 접근했다 \\ 3. 저는 리서치 플랫폼과 소프트웨어를 구축하는 역할을 하는 사람이지 리서치업의 전문가는 아니었다. 리서치 비즈니스가 성장하고 확장하는 과정에서 리서치업에 전문성을 지닌 리더가 필요했다. \\ 4. 개인들은 카카오를 통해서도 신용대출을 쉽게 받는데 사업자들은 그렇지 않다. 사업자들은 일일이 서류를 떼가야 하는데 이러한 데이터들이 현재 법 구조에서는 잘 연결이 안 되어 있다. 잘 연결된 데이터를 만들면 굉장히 큰 비즈니스 기회가 있을 거라 생각했다. \\ 5. 현대 사회에서는 정보의 비대칭을 줄이면서 비용을 줄일 수 있는 부분들이 많다. 사업장에서 발생할 수 있는 금융 거래와 운영 등 많은 정보를 수집하고 있고, 그 영역에서 저희가 잘할 수 있는 것들이 많다. \\ 6. 1999년에 네이버가 나오고 다음도 나왔는데 당시 다음의 사업자 등록증을 떼 보면 데이터 베이스 제공업이라고 되어 있다. 포털이 고유의 업으로 불리기 시작한 게 2008년이다. 결국 포털업 처럼 고유의 업이라고 인정받을 만큼 색깔이 명확하고 과거와는 완전히 다른 형태의 업이 구성되는 기회가 있다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[https://www.facebook.com/100300361542753/posts/143867350519387/|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152480762991379.png?100}} </wrap><wrap > [서울경제] 자영업이 다시 한 번 위기를 맞고 있다. 단군 이래 자영업이 어렵지 않았던 적은 한 번도 없지만 코로나 바이러스 감염증(코로나 19) 사태로 지금까지 경험해보지 못한 위기가 닥쳤다. 임대료와 인건비 등 [[https://n.news.naver.com/article/011/0003743229|n.news.naver.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Three key concepts for interpreting data in the age of coronavirus === | + | === 차별화된 경험 === |
| - | | LINK | 2020-05-01 12:58:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142215934017862|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-02 09:41:13 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152120439694078|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡모든 데이터를 해석할 때 주의해야할 사항입니다 \\ 1. 편향 \\ 2. 표본오차 \\ 3. 시간차 \\ 데이터가 쓸모없는게 아니라 해석과 응용을 잘하는 것이 중요합니다. | + | "오프라인 상권이 무너지고 있는 이 시점에서, 다른 소매업들도 어떻게 하면 온라인이 제공하지 못하는 경험을 오프라인에서 제공할 수 있을지에 대해서 고민을 해야 하고, 고급화 되고 있는 극장을 참고하면 좋지 않을까 싶다." |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142215934017862.png?100}} </wrap><wrap > The three statistical horseman of this apocalypse: bias, variability, and lag. [[https://qz.com/1840359/three-reasons-data-is-so-hard-to-interpret-in-the-age-of-coronavirus/|qz.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152120439694078.png?100}} </wrap><wrap > 영화 Trolls의 후속편 Trolls World Tour가 개봉 3주 만에 110억 원 이상의 매출을 달성했다고 한다. 3주 동안 발생한 매출이 전편 [[https://www.thestartupbible.com/2020/05/differentiated-experience-as-a-moat.html|www.thestartupbible.com]] </wrap> </wrap> |
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| - | === 💡 벌써 2020년 1/3이 지나가고... === | + | === ITFIND === |
| - | | PHOTO | 2020-05-01 10:07:07 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/143688717203917|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-01 14:04:40 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/153320022907453|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡 벌써 2020년 1/3이 지나가고 5월입니다. 4월 한달 동안 88개의 포스팅을 했네요. 4월 한달 간의 내용에 대해서 워드클라우드를 만들어보았습니다. '데이터'와 '사람'에 대한 '생각'이 가장 큰 이슈인 것 같네요. 혹시 못보고 지나가신 뉴스는 [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2004 |http://triviaz.net/blog:facebo...]]에서 확인하실 수 있습니다. | + | NIPA 이슈리포트(2020-03호) AI기술동향과 오픈소스 \\ Ⅱ. AI 기술동향과 시장기회 \\ Ⅲ. 오픈소스 & AI솔루션 \\ \\ [[https://www.itfind.or.kr/publication/regular/periodical/read.do?selectedId=02-001-200527-000008&selectedCategory=E_15_06&selectedGroupId=E_15&pageSize=40&pageIndex=0|https://www.itfind.or.kr/publi...]] |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_143688717203917.png?100}} </wrap><wrap > 💡 벌써 2020년 1/3이 지나가고 5월입니다. 4월 한달 동안 88개의 포스팅을 했네요. 4월 한달 간의 내용에 대해서 워드클라우드를 만들어보았습니다. '데이터'와 '사람'에 대한 '생각'이 가장 큰 이슈인 것 같네요. 혹시 못보고 지나가신 뉴스는 [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2004 |http://triviaz.net/blog:facebo...]]에서 확인하실 수 있습니다. [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/143688070537315/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[https://www.itfind.or.kr/publication/regular/periodical/read.do?selectedId=02-001-200527-000008&selectedCategory=E_15_06&selectedGroupId=E_15&pageSize=40&pageIndex=0|www.itfind.or.kr]] </wrap> </wrap> |
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| - | === Artificial Or Human Intelligence? Companies Faking AI === | + | === [김승열의 DT 성공 전략] 은행을 오픈한 스타벅스 === |
| - | | LINK | 2020-05-01 09:06:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/142213957351393|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-01 09:20:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152122646360524|페이스북에서 보기]] | |
| - | 💡유명한 큰 회사에서도 인공지능이라고 홍보하고 있지만 실제는 사람의 손을 거치는 작업을 하고 있는 회사들이 많습니다. \\ 1. 이런 사실을 알게되는 경우가 많아지면 신뢰도가 하락되어 새로운 인공지능의 겨울 시대를 겪을 수도 있다 \\ 2. 보안이 갖추어진 '시스템'상에서 자동으로 이루어지는 것이 아니기 때문에, 사람에 의한 보안 위험이 존재한다 \\ 실제로 현재 기술의 한계로 인해 사람을 투입하는 경우도 많기 때문에, \\ 파트너나 공급업체를 선택할 때 이런점을 고려해보고, 실제로 인공지능이 적용될 수 없는 부분인지, 기술로 극복될 수 있는 부분인지 생각해보는 것도 필요합니다. | + | 1. 최종 모습에 대한 정의도 없이 DT를 하는 기업도 많지만, ‘데이터 분석 기업’이나 ‘한국의 아마존’ 등을 외치며 무작정 디지털 전쟁터로 뛰어들면서 기존 자산을 모두 버리고 전선을 확장하는데만 매달리는 기업들도 많다 \\ 2. 인터넷 은행이나 비대면 계좌 개설, 온라인 대출 등이 DT의 당연한 공식처럼 인지되고 있는 최근 흐름을 고려하면 ‘오프라인 은행 진출’이라는 스타벅스의 선택은 다소 의외의 행보이기도 하다. 하지만, 스타벅스는 디지털 세계로 눈을 돌리기 보다는 그들이 가장 강점을 가지고 있는 오프라인 지점에 집중하는 모습을 보여주었다. \\ 3. 디지털 기술과 혁신을 위해 비즈니스 모델을 전환(Transformation)하거나 새로운 가치를 만드는게 아니라 인력을 줄이면서 고정 비용을 감소하는게 목표라는 것이다. 실제로 DT를 수행하면서 인건비 XX% 절감 등이 최종 모습이라는 점은 국내 기업에서 흔히 볼 수 있으며, DT 전략이 실패하는 주요 이유이기도 하다. 비용 절감은 DT가 성공적으로 진행되면서 나오는 결과물 중에 하나일뿐 목표나 최종 모습이 되는 것은 바람직하지 않아 보인다. \\ 4. 스타벅스의 DT는 비용 절감보다는 고객 편의와 비즈니스 혁신에 초점이 맞추어져 있다. 주문, 결제, 리워드, 개인화라는 ‘디지털 플라이휠(Digital Flywheel)’ 전략을 통해 고객들에게 편리하고 개인화된 경험을 만들어가는데 집중하고 있으며, 이를 위해서 직원이 해야 할 일들은 오히려 늘어나고 있다. |
| - | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_142213957351393.png?100}} </wrap><wrap > Some companies are choosing to approach these AI challenges not by scaling back their AI ambitions, but rather by using humans to do the task that they are otherwise trying to get their AI systems to do [[https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/04/04/artificial-or-human-intelligence-companies-faking-ai/|www.forbes.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152122646360524.png?100}} </wrap><wrap > 많은 전통 기업들이 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’)에 우선순위를 놓고 많은 투자를 하고 있다. 하지만 그들의 전략을 살펴보면 새로운 경쟁자에 대한 수비적인 태도를 가지고 막연한 목표를 향해 달려가... [[http://www.bloter.net/archives/374645|www.bloter.net]] </wrap> </wrap> |
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