안녕하세요. 음량입니다.
이 책은 IT와 비즈니스 전략에 대한 입문서입니다. IT 업계의 근간이 되는 소프트웨어, 하드웨어, 비즈니스 전략을 실제 사례를 통해 쉽게 설명해주고 있는 책입니다.
IT를 모르는 사람도 기술을 이해하고 분석하고 심지어 직접 만들 수 있는 출발점이 될 수 있습니다.
이런 이유로 원래 제목이 “Swipe to Unlock”입니다. 독자가 이 책을 읽고 IT전문가처럼 생각하는 능력이 잠금 해제되기를 바란다는 의미로 정했다 합니다.
책 저자들을 보면 더 신뢰성이 갑니다. 3명이 공동 저자인데, 누구나 아는 대기업인 구글, 마이크로소프트, 페이스북의 프로덕트 매니저들(Product Manager)입니다.
프로덕트 매니저란 상품의 기획, 개발, 출시, 마케팅을 총괄 관리하는 사람들입니다.
이 책은 3부로 나누어져 있습니다.
1부 : IT 기초 지식
2부 : IT 업계의 핫이슈
3부 : IT 비즈니스의 미래
인터넷 검색은 보통 어떤 사이트를 통해 검색하시나요?
국내에는 대표 포털사이트인 네이버가 있겠지만 미국뿐만 아니라 전 세계는 구글을 압도적으로 사용을 많이 합니다. 구글에는 없는 정보가 없기 때문입니다.
그럼 구글에서 검색하면 어떻게 작동해 우리에게 결과를 보여주는지 알고 계신가요?
구글이 갖고 있는 데이터는 방대합니다. 30조 개가 넘는 웹페이지를 뒤져서 사용자에게 가장 나은 결과물 10개를 추려 보여줍니다. 그것도 평균 0.5초 만에 말이죠.
구글은 페이지랭크라는 알고리즘을 사용해 결과물 10개를 추리는 것입니다. 페이지랭크는 어떤 웹페이지의 중요도를 측정하려면 다른 중요한 웹페이지에서 그 웹페이지로 들어오는 링크의 점수를 집계해 보여주는 방식입니다.
물론, 이런 기본 방식을 채택하면서 한번은 들어보셨을 SEO (Search Engine Optimization), 즉 검색엔진 최적화를 만들어내고 있습니다.
한국에는 멜론, 벅스가 있다면 미국에는 스포티파이(Spotify)라는 회사가 있습니다. 이 스포티파이가 전 세계 점유율 1위를 달리고 있는데요, 이들은 월요일 아침마다 사용자의 취향에 딱 맞는 노래 30곡을 추천해 주고 있습니다. 이것이 그들의 강력한 무기가 되고 있습니다.
그럼 스포티파이는 어떻게 나에게 맞는 곡을 추천해 줄까요?
스포티파이를 사용하는 사용자는 총 2억명. 즉, 2억 명이 만든 노래 리스트를 분석하는 알고리즘을 돌리는 것입니다. 어떤 노래를 추가했는지 분석하고 사용자들이 듣는 주제의 연관성을 분석합니다.
이렇게 개개인의 리스트를 분석하여 누구에는 A라는 노래가 없으니 A를 추천해 주고, 어떤이에게는 B라는 노래가 없으니 B를 추천해 줄 수 있는 거죠. 이를 '협업 필터링, collaborative filtering'이라고 합니다.
느낌 오시나요? 이런 걸 해주는 기업들이 더 있지 않나요?
넷플릭스 작품추천, 유튜브의 동영상 추천, 페이스북의 친구 추천도 모두 협업 필터링의 결과입니다.
여러분들이 많이 이용하는 유튜브를 생각해 보세요. 가령, 다이어트에 관련된 동영상을 검색하고 시청을 했습니다. 그런데 밑에 뜨는 동영상들이 다이어트 관련 영상으로 도배가 되어 있는 것이죠. 그럼 계속 관련 영상들을 시청하게 되어 시간이 날아가는 경험은 누구나 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
한 가지 더 사례를 보겠습니다.
우리 스타벅스에 가보면 무료 와이파이 사용할 수 있습니다. 어떻게 사용하나요? 회원가입을 하거나 혹은 이메일 주소 혹은 개인관련 정보를 입력하고 사용하게 됩니다.
이렇게 우리는 휴대폰의 와이파이를 켜 무선 공유기라고 불리는 기계에 연결되어 사용합니다. 이때 휴대폰이 보내는 무선신호에 맥주 소라고 해서 휴대폰에 내장된 고유 코드가 포함됩니다. 즉, 우리가 무선 공유기에 연결될 때마다 각각의 고유한 정보가 날아가는 거죠. 어디로? 스타벅스로요.
그들이 그냥 무료 나눔을 할까요? 절대 아닙니다. 사람마다 고유코드가 있어 분류할 수 있고 그들이 주문하는 커피의 데이터를 수집합니다. 그리고 분석하죠. 누구는 아메리카노를, 어떤 이는 핫초코를 주문하는지 말이죠.
한발 더 나아가 그들이 와이파이에 접속하는 시간대와 요일, 매장을 찾는 횟수까지 분석합니다. 이 정보를 통해 뭘 할려고 저러는지 감이 잡히셨나요?
쉽게 말씀드리면 방대한 고객 데이터를 이용해 그들이 팔아야 하는 제품과 집중해야 하는 부분을 알 수 있습니다. 그러니 망할 수가 없고 더 잘 팔리는 거죠.
이는 백화점이나 아울렛에서도 이런 방법을 사용합니다. 사용자가 걸을 때마다 어떤 매장으로 이동하는지 분석해 문자로 쿠폰을 전송해 주든지 관련 구매 정보를 알려주는 것이죠.
위의 사례들은 책에서 몇 가지를 발췌한 것입니다. 여기서 공통점이 1가지 있습니다.
바로 빅데이터, Big data라는 것입니다. 인간이 만들어내는 정보는 엄청나게 많다고 합니다. 지구 상의 모든 사람들이 날마다 512GB 용량의 아이폰을 가득 채운다고 보면 됩니다. 여기서 GB는 10^9를 뜻합니다.
개개인마다 데이터를 모아 공통점을 찾아내고 패턴을 발견하면 고객의 행동을 예측할 수 있는것이 빅데이터의 목적인 거죠. 일례로 여성이 무향 로션을 많이 구매하면 몇 달 후 출산하는 경우가 많으므로 그런 패턴을 보이는 여성이라면 임신일 거라 예측한 것이죠. 그럼 이 고객들을 계속 쫓다 보면 결국 아연, 칼슘, 마그네슘 같은 영향 제도 많이 샀다는 데이터를 얻게 되는 거죠.
물론 이 빅데이터를 이용해 고객의 행동을 예측하는 것은 100% 맞지 않습니다. 그러니 기업들은 빅데이터 전문가를 더 찾고 있고 그들의 알고리즘을 더 정형화하기 위해 투자를 하고 있습니다. 이것이 IT 기업들이 중점적으로 진행하고 있는 부분이기도 하죠.
마무리하며.
IT를 논하기에는 제가 설명한 부분은 일부에 불과합니다. 이 책은 IT 기술을 이해하는 입문서이기에 이런 기업들을 취업하고자 하는 분에게는 꼭 추천드립니다.
현재 테크 기업들이 어떤 방향으로 투자하고 나아가고 있는지 이 책과 함께 이해하면 개인투자자에게는 다른 시각이 보이지 않을까 합니다.
감사합니다.
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