데이터 리터러시(데이터 이해능력) -
http://news.hankyung.com/article/2017112333021
사물인터넷(IoT)을 도입한 기업들의 성과가 그리 눈부시지는 않은 모양이다.
최근 한 해외컨설팅업체 설문조사에 따르면 조사 기업 중 절반만이 IoT를 통해 매출 증가나 신규 수익원 발굴에 성공했다고 답했다.
100대 이하의 제조 기기를 연결한 기업 중에선 불과 28%만이 수익 개선을 이뤘다.
5만 대 이상의 기기를 연결한 기업에선 67%가 수익을 올렸다.
IoT나 인공지능(AI)을 도입한 기업들이 각종 데이터에서 무엇을 얻으려는지 모를 때가 많다.
컨설턴트인 톰 데이븐포트는
“시스템이 알아서 흥미롭거나 알아둘 만한 가치가 있는 지식을 찾아줄 것이라는
오해로 기업들이 (IoT 도입에) 헛물을 켜고 있다”고 비판한다.
데이터를 정확하게 읽고 가공해 쓸모 있는 정보와 지식을 만드는 데이터 과학자들의 인기가 오르는 이유다.
물론 전문가라고 다 데이터를 정확하게 읽어내는 것은 아니다.
한 항공업체가 뉴욕 존에프케네디(JFK)공항에서
정기적으로 휴대폰을 쓰는 승객을 빅데이터로 찾아 광고하려 했지만
이들 대부분이 공항 관계직원인 사실을 직전에 알게 됐다고 한다.
수십만달러의 광고비를 날릴 뻔한 사례다.
그래서 헝가리 정보학자 티보르 콜테이는
‘정보 리터러시(이해능력)’나 ‘미디어 리터러시’보다
‘데이터 리터러시’를 현대 정보사회의 가장 중요한 능력으로 꼽고 있다.
그가 데이터 리터러시를 가장 중요한 능력으로 꼽는 이유는 간단하다.
데이터 리터러시는 ‘비판적 사고(critical thinking)’가 필수적이라는 것이다.
비판적 사고는 감정이나 편견 없이 합리적이고 논리적으로 분석하고 평가하는 사고 과정이다.
데이터는 인간이나 기업의 끊임없는 행위에 의해 생성되는 날것의 자료다.
이를 필요에 따라 가공한 게 정보다.
콜테이는 따라서 데이터에 끊임없는 회의와 추론이 있어야만
데이터를 제대로 읽어내고 가공할 수 있다고 역설한다.
더군다나 지금의 데이터는 옛날 데이터와 차원이 다르다.
수많은 데이터가 시공을 초월해 만들어지고 분석된다.
이런 때일수록 데이터 오해의 리스크는 커진다.
철학, 사회학 등 인문 사회과학 전공자들이 데이터 리터러시가 높다는 견해도 있다.
데이터를 읽는 데는 사회적 맥락이 그만큼 중요하다.
데이터적 이공계 지식에
사회 현상에 대한 비판적 사고를 가진 융합적 인재를 키우는 데 각국이 집중하는 이유다.
한국은 과학기술 리터러시가 세계 하위권 수준이다.
초·중·고 학생들의 수학·과학 실력은 수준급인데도 그렇다.
입시와 교육제도의 맹점이 있는 거다.
2018년부터 코딩교육이 학교 필수 교과로 채택된다고 한다. 코딩은 데이터 리터러시를 키우는 첫걸음이다.
이마저도 입시용으로 바뀐다면 미래가 없다.
오춘호 선임기자·공학박사 ohchoon@hankyung.com
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