어떤 마법이' 빅 데이터' 라는 개념을 세계 각국에서 광범위하게 주목하게 하는가? 도대체' 빅 데이터' 란 무엇인가? 우리의 삶을 어느 정도 바꿀 수 있을까? 우리가 이러한 중요한 질문들에 대한 답을 찾았을 때, 옥스포드 대학 인터넷학원 인터넷연구소 교수인 빅토르 마이어 쇤버그가 우리의 시야에 나타났습니다. 그에 대한 우리의 인터뷰가 독자들이 이 이 질문들에 대한 답을 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다.
최근' 빅 데이터' 열풍이 전 세계를 휩쓸고 있다. 포브스 잡지에 따르면 뉴스 사이트를 탐색하거나 업계 회의에 참석할 때' 빅 데이터' 라는 단어를 보거나 듣는 것은 거의 불가능하다. 지난해 미국 6 개 연방 정부 부처는' 빅 데이터 R&D 프로그램' 을 가동해 2 억 달러 이상을 투입해 대량의 복잡한 데이터로부터 지식을 얻을 수 있는 능력을 높인다고 발표했다. 이와 함께 우리 과학기술부는' 국가 12 5' 과학기술계획 정보기술 분야 20 13 대체 프로젝트 모집 가이드' 를 발표해 빅데이터 연구를 1 위에 올려놓았다. 현재 열린 전국' 양회' 에서 일부 NPC 대표들은' 빅 데이터' 발전을 국가 전략으로 끌어올릴 것을 제안했다.
어떤 마법이' 빅 데이터' 라는 개념을 세계 각국에서 광범위하게 주목하게 하는가? 도대체' 빅 데이터' 란 무엇인가? 우리의 삶을 어느 정도 바꿀 수 있을까? 빅 데이터에 대한 관심이 너무 높습니까? 우리가 이러한 중요한 질문들에 대한 답을 구하는 동안, 영국 옥스퍼드대 인터넷학원 인터넷연구소 교수인 빅토르 마이어 쇤버그 교수가 우리의 시야에 나타나' 빅 데이터' 를 토론했다. 그는 적어도 적당한 후보자 중 한 명이다, 만약 가장 적합하지 않다면.
빅터는 20 여 년 동안 사이버 경제, 정보 및 혁신, 정보 감독, 네트워크 표준화 및 전략 관리 연구에 주력해 왔습니다. 빅데이터라는 개념이 논란의 여지가 있을 때에도, Victor 는 이미 체계적인 심도 있는 연구를 진행했다. 20 10 은' 이코노미스트' 에 14 페이지의 빅데이터 특집 문장 한 편을 게재했다. 빅 데이터 시대의 추세를 가장 먼저 본 데이터 과학자 중 한 명이라고 해도 과언이 아니다.
이코노미스트에 따르면 빅토르는 빅 데이터 분야에서 가장 존경받는 전능 대변인 중 한 명이다. 미국' 사이언스' 지에 따르면 이보다 더 좋은 발기인이 이 문제에 대한 심도 있는 논의를 시작하지 않았다고 한다.
이론 연구 외에도 빅터는 현실 세계에 매우 가깝습니다. 일찍이 대학 때 그는 데이터 보안과 바이러스 백신 소프트웨어 두 회사를 설립했다. 그의' 빅 데이터 시대' 라는 책에서, 최첨단, 새로운 빅 데이터 애플리케이션 사례는 그가 여러 해 동안 기업과 비즈니스 애플리케이션의 속도를 따라잡았기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 그의 컨설팅 고객 중에는 Microsoft, HP, IBM, 아마존, 페이스북, Twitter, VISA 등 많은 대형 데이터 파이오니아들이 있습니다.
현재 빅터는 유럽연합의 공식 인터넷 정책 뒤에 있는 중요한 제정자와 참여자이기도 하다. 더 중요한 것은 싱가포르 상무부, 브루나이 국방부, 쿠웨이트 상무부 등에서 근무해 아시아 정보산업의 발전과 전략적 배치에 대해 잘 알고 있다는 점이다.
빅터와의 인터뷰를 통해 독자들이 이러한 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다.
거시적인 통찰력을 얻기 위해 미시적 정확성을 잃다.
문보: 오늘날' 빅 데이터' 는 이미 세계 핫어가 되었다. 언제부터 관심을 갖기 시작했습니까?
마이어 쇤버그: 저는 수년 동안 정보 경제 발전에서 데이터의 중요한 역할을 연구해왔습니다. 제 공동 저자인 Kenneth Cukier 와 저는 일련의 관련 연구 보고서를 발표했습니다. 약 3 년 전, 제가 조직한 회의에서 우리 둘 다' 대데이터' 의 존재가 단순한 투기나 거대한 선언이 아니라 우리의 일, 생활, 사회 전체를 실질적으로 변화시킬 수 있다는 것을 깨닫고, 우리는 이를 주제로 책 한 권을 쓰기로 했다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
문보: 그럼, 당신이 보기에 빅데이터 시대는 무엇입니까? 전통적인 데이터 시대와 어떻게 다릅니까? 우리는 월마트와 같은 회사가 수년 전에 큰 데이터를 비즈니스 관행에 적용했다는 것을 알고 있습니다.
메이어 쇤버그: 사실, 지난 몇 세기 동안 데이터는 과학자들의 의사결정 과정에서 어느 정도 역할을 했으며, 지난 수십 년간 일부 회사의 의사결정 과정으로 확대되었습니다. 그러나 빅 데이터 시대 이전에는 데이터가 매우 부족했고, 우리가 가지고 있는 데이터는 매우 적었다. 그래서 우리의 의사 결정, 우리가 세운 체계는 모두 이런 데이터 부족에 기반을 두고 있다. 오늘날 모든 것이 매우 달라졌다. 이것은 우리가' 더',' 더 어지러움',' 관련' 이라고 부르는 세 가지 다른 측면에 나타난다.
문보: 이 세 가지 특징은' 빅데이터 시대' 라는 책에서 강조한 것으로, 우리의 과거 사고방식을 뒤엎을 수도 있다. 과정을 자세히 설명해 주시겠습니까?
마이어 쇤버그: 좋습니다. 제가 "더 많이" 라고 말할 때, 우리가 조사하고 싶은 특정 질문이나 우리가 대답해야 할 질문에 대해 그 어느 때보다도 많은 데이터를 얻을 수 있다는 뜻입니다. 빅데이터 시대에 우리는 방대한 양의 데이터를 이용하여 매우 상세한 통찰을 얻을 수 있는데, 이것은 전통적인 방법으로는 할 수 없는 것이다.
빅 데이터 시대와 전통적인 데이터 시대의 차이는 해상도가 200 만 픽셀인 오래된 디지털 사진처럼 갑자기 2400 만 픽셀로 높아졌다고 할 수 있다. 후자는 더 많은 세부 사항을 제공할 수 있는 매우 큰 파일입니다. 확대한 후 작은 입자의 세부 사항을 명확하게 볼 수 있습니다. 해상도가 낮은 이미지는 이러한 세부 사항에서 매우 흐릿합니다.
유전 정보가 좋은 예입니다. 미국의 한 새 회사인 23andMe 는 개인 DNA 검사와 분석을 제공하여 일부 질병 증상을 발견했다. 2 ~ 300 원만 있으면 되고, 고객에게 개인적인 취미가 심각한 질병으로 발전할 수 있다는 것을 일깨워 준다. 그러나 이 회사는 각 고객의 전체 게놈을 시퀀싱하는 것이 아니라 이러한 부위를 알려진 특징 (어떤 질병의 존재로 인해 문제가 될 수 있는 DNA 조각) 과 비교합니다. 즉, 새로운 기능이 발견되면 23andMe 는 고객의 DNA 를 다시 서열화하고 더 완전한 파일을 만들어야 합니다.
애플의 스티브 잡스는 매우 다른 방법을 시도했다. 그가 암에 걸린 후, 그는 자신의 모든 유전 코드를 가지고 있으며, 수십억 개의 염기쌍을 서열화했다. 6 억 5438 만 달러가 넘는 비용이 들었지만, 이로 인해 의사는 그의 유전 암호를 완전히 알 수 있었다. 잡스의 암병으로 인해 약이 효력을 잃을 때마다 잡스별 유전자 정보에 따라 효과적인 대체약을 찾을 수 있다. 유감스럽게도, 이것은 잡스의 생명을 구하지 못했지만, 그 과정에서 얻은 자료는 이미 그의 생명을 연장시켰다.
기술 혁신으로 인해 대량의 정보를 수집하는 비용이 갈수록 낮아지고 있다. 스티브 잡스가 몇 년 전에 한 짓은 6 자리 숫자를 썼다. 오늘날, 당신은 단지 65,438 달러+0,000 파운드 미만이면 같은 서비스를 받을 수 있습니다.
그리고 "더 혼란" 은 데이터가 너무 부족해서 수집하는 모든 데이터 포인트가 매우 정확하다는 것을 보장할 수 있는 작은 데이터 시대를 의미합니다. 비교하면, 큰 데이터는 왕왕 뒤죽박죽이며, 품질은 들쭉날쭉하다. 그러나, 큰 데이터 시대에, 우리는 일반적으로 필요한 것은 현상의 세부 사항을 이해 하려고 하는 것이 아니라 대략적인 방향 이기 때문에, 높은 비용으로 측정 하 고 소량의 데이터를 수집의 정확성을 보장 하기 위해 보다 이러한 혼란을 받아들일 것입니다. 우리는 정확성을 완전히 포기하고 싶지 않다. 우리는 단지 정확성에 대한 열정을 포기할 뿐이다. 거시적인 통찰력을 얻기 위해 우리는 미시적 차원에서 정확성을 잃었다.
컴퓨터 번역이 그 예입니다. 1990 년대에 IBM 연구원들은 매우 정확한 문서 세트 (캐나다 의회가 기록한 프랑스어 및 영어 버전) 를 사용하여 컴퓨터를 교육했습니다. 컴퓨터는 규칙을 완전히 따르지만 그에 따른 번역 품질은 매우 낮습니다. 그리고 구글은 2006 년에 이 분야에 개입하기 시작했다. 그들은 캐나다 정부가 제공하는 수백만 가지의 표준 번역을 사용하지 않고 기성 언어를 사용한다. 인터넷 전체에서 수십억 페이지의 품질이 고르지 않은 번역을 사용합니다. 이러한 번역은 표준이 아닙니다. 그러나 이것은 작은 트레이드오프입니다. 사용할 수 있는 데이터가 크게 증가하여 번역 품질이 향상되었습니다. 점점 더 적은 표준 데이터보다 더 많은 무질서한 데이터가 이겼다.
"더" 와 "더 어지러움" 의 조합은 세 번째 특징, "관련성" 을 만들어 냈는데, 이는 빅데이터가 가져온 가장 근본적인 변화이기도 하다. 우리의 사고는 인과성에서 상관관계로 바뀔 것이다. 오늘날 인류 역사 전반에 걸쳐 전 세계 사람들이 사건의 원인을 찾아' 왜' 를 탐구하고 있다. 그러나 원인에 대한 우리의 집착 탐구는 종종 우리를 잘못된 방향으로 인도한다. 그래서 우리는 빅 데이터 시대에, 많은 경우, 우리는 단지 "무엇" 을 찾을 수 있을 뿐, "왜" 를 완전히 이해할 수는 없다고 제안한다. 예를 들어, 빅데이터 분석에서 우리는 기계가 곧 손상될 것을 예시하는 기계 진동의 아주 작은 변화를 발견할 수 있다. 이를 통해 일부 기계 부품이 폐기되기 전에 교체할 수 있습니다. 이것이 바로' 예측적 유지 관리' 라고 불리며 많은 돈을 절약할 수 있다. 그러나 소비 효율을 높이는 것 외에도' 연결' 은 더 많은 일을 할 수 있다.
예를 들어, 미숙아의 경우, 비록 작은 감염이 발생하더라도, 이 아기들은 여전히 매우 취약하다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 인생명언) 캐롤라인 맥그레고 박사는 이 아기들에게 최상의 생존 기회를 주는 방법을 연구했다. 빅 데이터 분석을 통해 이러한 아기의 1000 개 이상의 데이터 포인트를 분당 수집할 수 있습니다. 맥그레고는 조산아가 매우 안정된 조짐을 보일 때마다 몸이 불안정하여 병에 걸릴 준비를 하고 있다는 충격적인 사실을 발견했다. 이러한 지식으로 그녀는 유아가 더 많은 아이들의 생명을 구하기 위해 의료가 필요한지 여부를 초기 단계에서 확인할 수 있었다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 가족명언)
이것은 전형적인 빅데이터 앱이다: 맥그레고 박사는 보다 포괄적인 센서를 통해 이전보다 더 많은 데이터를 수집할 수 있다. 그녀도 이런 상황에서 모든 데이터가 정확한 것은 아니며, 이로 인해 그녀는 부정확한 분석 가능성을 초래할 수 있다는 것을 받아들였다. 그녀는' 왜' 문제를 제쳐두고 좀 더 실용적인 방식으로 도움을 제공했다. 그녀는 감염을 예측하는 더 좋은 방법인' 무엇' 을 찾았다.
우리는 큰 데이터도 생명을 구할 수 있다는 것을 기억해야 한다.
빅데이터를 올바르게 활용하면 의료와 교육 수준을 높이고 인류의 발전을 촉진할 수 있다.
문보고: 빅 데이터 시대가 도래하면 새로운 산업 혁명을 이끌 수 있을까? 그 가치를 어떻게 객관적으로 보아야 하는가?
마이어 쇤버그: 빅데이터는 사회생활의 모든 측면을 크게 변화시킬 것이지만, 그 가치가 산업혁명과 같은지 말하기는 어렵다. 제 개인적인 추측으로는, 19 세기 산업혁명 초기에는 경제 발전이 여전히 낮은 수준에 있었기 때문에 상대적으로 당시 산업화 과정은 인민의 생활수준 향상에 매우 큰 것이었지만, 오늘은 이미 크게 달라졌다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 산업명언)
우리가 정말로 강조하고 싶은 것은 빅데이터 시대가 우리가 기업의 운영 방식과 사회에서의 생활 방식을 근본적으로 바꾸도록 추진할 것이라는 것입니다. 빅데이터는 사람들의 의사결정능력을 향상시킬 수 있으며, 이런 향상은 실질적일 것이다. 큰 데이터로 우리는 단순히 경제 효율을 높이는 것이 아니라 인류의 생명을 구하고 우리 자신의 생명을 연장시킬 것이다. 우리는 또한 교육을 개선하고 개발을 촉진 할 것입니다. 마찬가지로 조심해야 한다. 우리가 책에서 논의한 바와 같이, 큰 데이터도' 어두운 면' 을 가지고 있다. 잘못 적용하면 큰 데이터도 강력한 무기가 될 수 있다. 따라서 큰 데이터의 올바른 사용을 보장해야합니다.
문보: 당신은 빅 데이터 시대의' 어두운 면' 을 언급했습니다. 그것의 도착은 디지털 격차를 심화시킬 것인가?
마이어 쇤버그: 빅 데이터는 강력한 도구입니다. 따라서 잘못된 방법을 사용하면 디지털 격차가 심화될 수 있습니다. 그러나, 만약 우리가 그것을 잘 이용한다면, 나는 빅데이터가 우리의 삶을 개선할 수 있을 것이라고 믿는다. 특히 그렇게 운이 좋지 않은 사람들에게는 더욱 그렇다. 이 시점에서 불, 전기, 항생제 등으로 생각할 수 있습니다.
문보: 다시 말해, 큰 데이터의 가치에 대한 인식은 더 긴 역사 발전 기간을 바탕으로 한 것이다.
마이어 쇤버그: 만약 우리가 인류의 역사를 매우 넓은 시각으로 본다면, 저는 인류가 항상 이 세상을 알고 싶어한다고 생각합니다. 처음에는 많은 사람들의 "지식" 이 미신과 예감에 기반을 두고 있었다. 지식의 발전은 매우 느리다. 사람들이 깊이 생각해야 하고, 실천을 통해 검증하여 지식을 사용할 수 있도록 해야 한다. (존 F. 케네디, 지식명언)
그럼에도 불구하고, 우리의 지식은 여전히 100% 가 아니다. 예를 들어, 19 세기에 루이스 파스퇴르는 광견병 백신을 연구해 왔습니다. 당시 한 아이가 개에게 심하게 물려 광견병에 걸렸다. 그의 부모는 아이가 죽을까 봐 파스퇴르에게 그의 실험 백신을 시험해 보라고 간청했다. 파스퇴르는 그렇게 했고, 아이는 살아남았습니다. 후속 축하 행사에서 파스퇴르는 영웅으로 나타나 어린 아이들의 생명을 구했다. 하지만 정말 그럴까요? 오늘날, 더 심도 있는 연구를 통해, 우리는 비슷한 병에 물린 아이의 25% 만이 광견병에 감염될 수 있다는 것을 알고 있다. 따라서 무효 백신을 사용해도 어린이의 75% 가 생존할 수 있다. 이 이야기는 우리가 매우 과학적인 세계에 살고 있다고 생각하지만, 사실 우리의 데이터는 매우 적다. 새로운 치료법은 수십 번이나 수백 번의 의학 실험을 거쳐야 안전하다는 것을 증명할 수 있다. 하지만 여전히 너무 적고, 사람들은 여전히 우리가 의존하는 데이터가 너무 적기 때문에 피해를 입는다. 빅 데이터 시대에 우리는 데이터 부족에 작별을 고하고, 우리가 내린 결정은 더욱 이성적이고, 더욱 사실적인 근거가 있으며, 물론 더욱 믿을 만하다. 이것이 빅데이터 시대가 우리에게 준 희망입니다. 더 나은 결정이 과거의 의심스러운 미신과 믿을 수 없는 인간의 예감을 대신할 것입니다.
문보: 맥킨지 회사 20 1 1 발표 보고서를 보고 큰 데이터가 미국에서 의료용으로 사용되는 경우 연간 3000 억 달러의 잠재적 가치를 산출하고 유럽에서는 기업 관리에 사용되는 경우 연간 2500 억 유로의 잠재적 가치를 얻을 것으로 추정하고 있습니다. 서비스 공급업체는 개인 위치 데이터를 사용하여 잠재 소비자에게 연간 6000 억 달러의 흑자를 얻을 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 통해 소매업체는 영업이익을 60% 늘리고 제조 설비의 조립 비용은 50% 절감할 수 있습니다. "데이터 가치 창출" 에 대한 예측은 항상 고무적이었습니다. 당신의 의견으로는, 큰 데이터는 단지 가치 있는 사업일 뿐입니까?
마이어 쇤버그: 아니요, 큰 데이터는 더 많이 할 수 있습니다. 의료에 관해서는, 우리는 이전에도 언급했듯이, 우리는 단지 몇 가지 중요한 징후만을 분석한다. 의사는 조산아에서 뚜렷한 감염 증상이 나타나기 몇 시간 전에 그들의 병세를 예측할 수 있다.
마찬가지로, 빅데이터 분석을 통해 학교 교과서의 어느 부분이 학생들에게 가장 좋은지, 어떤 부분이 유효하지 않은지 알 수 있습니다. 지금까지, 우리는 사람의 직감, 즉 선생님 자신만을 근거로 학생이 특정 과정을 이해할 때 의심을 품을지 판단할 수 밖에 없었다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 공부명언) 하지만 빅 데이터 시대에는 데이터 전시와 같은 실제 데이터를 참조할 수 있습니다. 전자책의 일부 페이지를 여러 번 읽었는데, 학생들이 난해하기 때문에 그에 따라 교재를 조정할 수 있다. 이것은 근본적으로 교육을 바꿀 것이다.
또는 공공 정책을 예로 들 수 있습니다. Inrix 는 스마트폰을 위한 내비게이션 소프트웨어를 제공하는 회사이며 실시간 교통 데이터도 제공합니다. 이는 모든 사용자가 교통 흐름의 센서가 되어 위치와 속도 정보를 Inrix 에 반송하기 때문입니다. 이렇게 하면 우리는 교통이 막힐 때 여행하는 고객에게 좋은 서비스를 제공할 수 있다. Inrix 는 사람들의 활동에 대한 많은 데이터를 보유하고 있으며, 이는 도시 기획자들이 사람들의 통근 패턴, 사람들이 어디에서 일을 시작하는지, 그리고 돌아와서 도로나 철도와 같은 기반 시설을 건설하는 데 도움이 될 것이다. 이것은 가장 효과적인 응용이다. 돈을 절약하는 동시에 사회 전체의 관리에도 유리하다.
문보: 비즈니스 의사 결정, 학술 연구, 국가 통치에서 빅데이터의 역할은 분명합니다. 하지만 일상생활의 일반인들에게는 반드시 이로울 수 있을까? 왜 빅 데이터 시대에도 과부하된 정보와 데이터로부터 벗어나 전통적인 지역사회 생활로 돌아간다고 주장하는 사람들이 여전히 많은가? 개인 생활 공간이' 단순한 평면' 에서' 다차원 존재' 로 바뀌는 것이 의미가 있습니까?
마이어 쇤버그: 수천 년 동안 인류가 경험한 세계는 소량의 데이터를 바탕으로 많은 생각을 만들어 낸 세계입니다. 선원들이 원항으로 돌아온 후에야 지도가 이 경험을 바탕으로 다시 그려질 것이다. 이것은 분명히 정확하지 않다. 인류는 반복적인 시행착오를 거쳐 발전이 매우 느리다. 그러나, 우리의 데이터가 매우 적을 때, 이것은 자연스러운 결과이다. 오늘날, 우리가 이렇게 많은 데이터를 가지고 있다는 것은 의심할 여지가 없다. 하지만 지금은 큰 데이터가 도움이 될 수 있습니다. 인간이 이런 과도한 정보를 소화하는 데 능숙하지 않다면, 빅 데이터 분석은 우리가 쉽게 사용할 수 있도록 정보를 선별하고 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사람들은 일반적으로 빅 데이터 시대와 일치하는 사고와 기술을 갖추지 못한다.
문보: 일부 전문가들은 큰 데이터의 미래가 인프라가 아닌 데이터의 APP (병렬 처리 가속화) 라고 생각합니다. 즉, 데이터 플랫폼 및 인프라만으로는 장기적인 가치를 창출할 수 없습니다. 이것에 대해 어떻게 생각하세요?
마이어 쇤버그: 우리는 빅데이터 시대가 적어도 과거만큼 많은 사람들의 총명함이 필요할 것이라고 생각합니다. 동시에, 방대한 자원은 미래 시대의 금광이며, 이러한 데이터 자원을 가진 사람들이 얻을 수 있는 수익은 상상도 할 수 없다.
문보고: 빅 데이터 시대에는 데이터가 투명합니다. 어떻게 개인의 프라이버시, 영업 비밀, 국가 안보를 보호하는 사이에 균형을 이룰 수 있습니까? 네가 이른바' 인터넷 망각 운동' 이라고 부르는 것이 최고의 처방전이 될 수 있을까?
마이어 쇤버그: 빅 데이터 시대의 과제는 데이터 뒤의 가치를 발견하는 것이므로 데이터를 보존하고 재사용하는 것이 종종 현명한 선택입니다. 동시에, 현재 개인의 프라이버시를 보호하는 법, 특히 서양에서는 큰 데이터의 세계가 아니라 전통적인 데이터의 세계를 겨냥한 법이다. 이를 위해서는 프라이버시 보호 규칙을 조정해야 합니다. 관련 보호 규칙을 조정하여 이를 달성할 것을 제안합니다. 당신이 언급했듯이, 우리는 일정 기간 후에 이 데이터를 잊도록 선택할 수 있습니다.
문보고: 빅데이터 시대는 방대한 데이터를 처리해야 하는 시대이자 대량의 쓸모없는 정보가 삭제되어야 하는 시대다. 이것이 네가' 삭제' 라는 책에서 우리가 선택을 해야 하는 이유를 강조한 것이냐?
마이어 쇤버그: 네. 어느 정도까지, 빅 데이터 자체도 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다. 100 만 개의 데이터 포인트가 있으면 단일 데이터 포인트는 더 이상 중요하지 않기 때문에 기존 데이터 시대와는 매우 다릅니다. 시간이 지남에 따라 일부 데이터를 잊어도 전체 대용량 데이터의 운영과 사용이 중단되지는 않습니다.
문보고: 지금 세계 빅 데이터가 어느 단계로 발전했습니까? 빅 데이터 처리 기술이 전 세계적으로 보급되고 있습니까?
마이어 쇤버그: 빅데이터를 관리하고 처리하는 기술은 이미 존재하며, 그리 비싸지 않습니다. 하지만 현재로서는 매우 부족한 점이 있습니다. 즉, 데이터 뒤에 숨겨진 엄청난 가치와 그 가치를 추출하는 전문 지식을 이해하는 우리의 사고입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), Northern Exposure (미국 TV 드라마) 오늘날, 세계 각지의 사람들은 일반적으로 이런 사고와 기술을 갖추지 못하지만, 나는 이 상황이 미래에 바뀔 것이라고 믿는다. 우리는 세계 각지의 많은 대학들이 빅데이터 시대에 필요한 기술을 개발하기 위해 빅데이터 분석 과정을 개설할 것으로 예상하고 있습니다.
문보: 역차공업과 과학기술혁명에서 중국은 모두 학습자이자 모방자인 것 같다. 산업 기술 혁명의 이전 라운드와는 달리, 빅 데이터 시대에, 중국은 거의 유럽과 미국의 선진국과 동시에 기술 개발을 시작, 세계에서 가장 인구가 많은 중국은 가장 많은 데이터를 생산 국가가 될 것입니다. 당신은 새로운 시대에 중국의 발전 전망에 대해 낙관적입니까? 중국이 빅 데이터 시대에 혁신을 이끌 가능성이 있습니까?
메이어 쇤버그: 네, 우리는 이것에 대해 매우 낙관적입니다. 중국은 빅 데이터 분야의 선봉이 될 가능성이 있다. 빅 데이터 시대에 중국은 많은 장점을 가지고 있다. 중국인들은 교육 수준이 높다. 특히 수학과 통계학이 중요하다. 중국은 거대한 다원화 사회로, 대형 데이터 자원을 창출하고 대형 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있는 많은 기회를 창출할 것이다. 마찬가지로, 빅데이터의 왕성한 발전에 대해서도 일치하는 사고방식, 새로운 것을 시도하고 끊임없이 혁신하려는 욕망, 경험적 사실을 우리의 의사 결정의 근거로 삼아야 한다. 그래서 다른 많은 사회와 마찬가지로 빅 데이터 시대는 중국에 큰 변화를 가져올 것입니다.
변쇼가 빅 데이터 시대에 대해 좀 더 이성적이고 믿을 수 있는 의사결정을 가져다 주는 내용이다. (윌리엄 셰익스피어, 빅데이터, 빅데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 더 많은 정보는 전 세계 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.