구글과 모빌리티 서비스가 보여주는 데이터의 중요성.

며칠 전 읽은 두 기사가 데이터의 중요성을 잘 설명하는 것 같아 공유해보려한다.

 

핵심 인사이트:

(이미지 출처: 1997-8 Stanford University)

• ‘What have we learned from google?’ (우리는 구글에게 무엇을 배웠는가?) By Lance Ulanoff

원문기사: https://medium.com/s/story/what-google-teaches-us-2613711712de

구글은 정보를 수집, 분류, 연결하는 기술을 통해 어떻게 데이터를 활용할 수 있는 지 보여줬다.  

 

(이미지 출처: Uber Engineering, Youtube)

이미지 설명: 우버가 뉴욕 내에 서비스 밀도 데이터를 시각화하여 가격정책에 포함시킨 사례

• 택시 파업이 알려준 역설 by 정주용         

원문기사: http://www.venturesquare.net/770071

키워드: 기술의 진보, 자동차 산업의 변화, 모빌리티 서비스, 서비스 vs 제조, 소프트뱅크, 데이터

데이터를 중심으로 하여 Mobility (교통수단) 산업이 변화하고 있다. Mobike, Uber와 같은 서비스 플랫폼이 최종 소비자와 데이터를 자산으로 시장을 장악하면서, 제조사들은 플랫폼 기업들의 외주 제작사로 전락하고 있다.

 

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What Have We Learned From Google? 한글 요약. 

우리는 구글에게 무엇을 배웠는가? 

Google은 지난 20년 동안 우리가 생각하는 방법을 완전히 바꿨다.

1998 구글 탄생. 경쟁이 심한 서치 엔진 시장에서 1년 만에 World Wide Web 내 에서 적절한 결과를 찾아내는 탁월한 성능을 인정받아 

시장 리더로 부상. 5년 내에 구글이 동사가 됨. "I search, therefore I google". 검색=구글.

 

우리가 구글의 놀라운 성장으로부터 배운 것.

1. The unlimited power of Data. Data의 무한한 힘

구글이 아니었다면 우리는 데이터의 무한한 힘과 가능성에 대해 절대 몰랐을 것이다. 다른 서치엔진 (norther lights, alta vista, yahoo, being)이 Internet을 수백 페이지의 정보 모음 정도로 생각할 때 구글은 각 페이지의 내용과 페이지 간의 관계에 대해 고민. (서치엔진 결과 표시: 웹 페이지 정보를 text index화 한 것.)

구글이 웹 페이지를 분석한 방법: (Dimensions to Google's page data)

•         페이지의 설계를 분석해 중요한 정보 유추.      

예) 위에 있는 정보가 밑에 있는 정보보다 중요. 다른 크기의 headline - HTML H1, H2, or H3 설정을 통해 중요도 표시. 

•         "PageRank"알고리즘. 페이지의 평판을 결정하기 위해 웹페이지가 포함된 외부 링크 분석. 웹페이지로 유입되는 링크가 많을 수록, 구글은 그 웹페이지가 적절한 정보를 제공한다고 판단.

우리가 지금 데이터를 보는 방법. 구글이 웹을 어떻게 이해했는가에서 유래. 

구글이 데이터를 이해하는 방법이 구글이 하는 모든 일의 핵심!

웹 서칭이 강력해지면서 의미를 이해하는 도구가 됨. 이에 데이터 자체 보다는 알고리즘이 더 중요해짐.        

2. The Alchemy of the algorithm 알고리즘의 연금술

강력한 알고리즘을 사용하는 것이 구글에게는 전략적으로 꼭 필요한 일이었음. 

구글의 목표 "세상의 정보를 정리하여 정보를 쉽게 접근하고 사용하게 하자."

웹페이지를 분리된 단어의 모음으로 보기를 멈춤. 단어 연결, 의미 연결하여 알고리즘 적용.

구글은 초기의 인공지능 사용하여 단어의 의미를 이해, 이를 통해 실시간으로 연관된 웹 페이지 표시.

현재 다른 회사들이 데이터를 사용하는 방법. 구글이 탄생할 때 부터 해온 일들에 많은 영향을 받음. 

예) Facebook이 데이타를 사용하는 방법. 친구 추천. 우리가 제공하는 데이터를 통해 우리와 관련된 사람들 유추 및 표시. 웹 페이지 간의 관계와 별반 다르지 않음. 

구글은 알고리즘과 인공지능을 사용해 웹 사이트들 간의 관계를 즉시로 수집, 분류하고 현존하는 관계를 정확하게 표시.

3. Is it Evil? 구글은 사악한 존재인가?

Microsoft 가 윈도우와 인터넷 익스플로어로 웹 시장을 독점하려 할 때,

"Don’t be evil" (나쁜 짓을 하지말자) 이라는 비공식 모토를 달고 나타난 구글. 뛰어난 성능으로 Microsoft와 다른 서치엔진을 넘어서, 

시장을 거머쥔 구글이 나쁘다고 할 수 있을까.

하지만 구글은 웹 서칭의 리더가 되기 위해 데이터를 빨아들이는 일을 멈출 수 없었음. 

우리가 어떻게 정보를 검색하고 사용하는지 이해하기 위해 구글은 데스크탑 뿐 만 아니라 우리가 데이터를 공유하는 모든 방식을 알아야 했음. 우리가 어떻게, 어떤 이메일을 쓰는지, 우리가 어떤 뉴스를 관심있게 보고 읽는지, 우리가 어떻게 쇼핑하는지, 우리가 어디를 어떻게 여행하는지, 우리가 어떻게 집을 관리하는지…

구글이 우리를 감시하여(디지털 알고리즘을 통해서라도) 습득한 정보를 광고 수익을 올리는데 사용하고 있음에 많은 사람이 구글을 신뢰할 수 없다고 생각. 사악하게 보일 수 있는 위험이 존재.

 

이번 여름 미국 의회에서 SNS 가 2016 대선에 미친 영향에 대해 Facebook, Twitter와 논의. 개인정보에 대한 우려 표현. 오늘날의 대표적인 테크 회사들이 데이터를 쓰는 방법을 처음 고안해낸 구글은 그 자리에 있지 않았고, 이는 안 좋은 인상을 남김.

구글이 20 년을 넘기고 새로운 10년을 시작하는 지금, 구글의 데이터 수집과 정책에 대한 대중의 부정적인 시각을 무시해선 안됨. 다시 한 번 다른 이들보다 더 뛰어남을 증명해야함.