코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드

코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드 from Yongho Ha

코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드

1. 1. 코로나19로 인해 변화된 우리 시대의 데이터 트랜드 하용호
2. 2. 하용호 용 호
3. 3. = 데이터에서 데이터사이언스 + 패턴을 찾아내어 + 비지니스 기회로 프로그래머 통계학자 컨설턴트
4. 4. HBR2012년 데이터사이언티스트 21세기가장섹시한직업 HBR2018년 데이터사이언티스트들을 망하게하고있진않나요?
5. 5. +메신저 +모빌리티T +결제 +게임 +O2O +전국민의반절 +진짜엄청난데이터 +데이터프로덕트 +살기위한여러컨설팅 그래도참이것저것많이겪어볼수있었다. 통신사 데이터사이언티스트 스타트업 창업,대표,엑싯 IT회사 데이터팀,이사
6. 6. 험난한데이터과학자의길이지만 이경험들을근거로 많은인사이트를얻을수있었다. 오늘은이것들을자양분삼아 현재와미래를그려보려합니다.
7. 7. 아.참고로최근또창업하여불지옥으로뛰어듬… 스타트업에게 돈만 보내기 보다 고민을 풀 수 있는 사람을 보내는 특이한 투자 회사 불효자시즌2 XYZ 벤처 파트너스
8. 8. 순서 이제까지나왔던것들을한번정리하고 변해갈세상을예측하며,10년뒤를그려보고 다가올날들을우리는어떻게대비해야할까?
9. 9. 순서 이제까지나왔던것들을한번정리하고 변해갈세상을예측하며,10년뒤를그려보고 다가올날들을우리는어떻게대비해야할까?
10. 10. 최근 10년간 온갖 용어들이 자꾸 나옵니다. 모바일 클라우드 빅데이터 데이터분석 머신러닝 O2O 4차산업혁명 IoT DigitalTransformation 딥러닝 사실 이들은 원인과 결과로 이어져 있습니다.
11. 11. 언제어디서나 접속하여활동 (모바일&IoT) 유저와사물,모든것이 기록되기시작 (클라우드) 데이터의 폭발적증가 (빅데이터) 어떻게활용하나 (데이터분석) 양이많으므로 정신노동의아웃소싱 (머신러닝) 새로운기능 새로운서비스 (O2O,옴니채널,etc) 이순환이4차산업혁명, 이순환을잘따라잡기위해 DigitalTransformation
12. 12. 데이터가 흐르는 길에서 변화들이 일어나고 있다
13. 13. 순서 이제까지나왔던것들을한번정리하고 변해갈세상을예측하며,10년뒤를그려보고 다가올날들을우리는어떻게대비해야할까?
14. 14. 작년에 사놓고 가장 후회하는 책
15. 15. 아무것도할수없었다.
16. 16. 다시는예전과같이 살수없는시대로 갑자기접어들게되었다.
17. 17. NewNormal비정상적인 것으로 보이는 현상이 이제는 새로운 표준
18. 18. https://edition.cnn.com/2020/05/20/world/gallery/new-normal-coronavirus/index.html
19. 19. https://edition.cnn.com/2020/05/20/world/gallery/new-normal-coronavirus/index.html
20. 20. https://edition.cnn.com/2020/05/20/world/gallery/new-normal-coronavirus/index.html
21. 21. https://edition.cnn.com/2020/05/20/world/gallery/new-normal-coronavirus/index.html
22. 22. 앞으로의 세상은 어떻게 바뀌어 나갈까?
23. 23. 미래를 예측하는 쉬운 방법은 1년이 아니라 10년뒤를 예상해보는 것 ex) 1년뒤엔 사람들이 전기차를 탈까? 10년뒤엔 확실히 전기차 엄청 타겠지!
24. 24. 저는 얼마전에 TV를 직구하였습니다. 일본 올림픽도 취소되고 코로나 시국인데, 아무도 안살테니 저렴하겠지? 비싸!!
25. 25. 코로나 때문에 중국 공장 안열어요 부품 없어요 물건이 없어요
26. 26. 경제학에서 말하는 3대 생산요소 노동, 토지, 자본 중국이짱먹었었다.세계의공장
27. 27. 계란을 한바구니에 담지 말라했는데, 전 세계가 중국에 담았다.
28. 28. 빵! 그 결과!
29. 29. 내가 10년안에 공장 10개 짓는다면 어디 짓고 싶나? • 좀 더 분산해서 짓거나 • 그래도 좀 더 발전된 나라에 짓겠다. • 그럴 수 있나? • 그럴 수 있다.
30. 30. 우주소년 아톰은 안나와도, 산업용 로봇은 엄청나졌다. 테슬라의 공장은 엄청난 로봇 자동화로, 자동차 공장임에도 다른 회사 대비 적은 사람이 근무
31. 31. 산업용 로봇의 엄청난 발달 • 새 공장에도 예전처럼 많은 사람이 필요할까? • 커다란 공장에 로봇 관리할 사람 10명만 필요하다면 • 인건비를 위해 다른 나라에 지을 필요가 있을까?
32. 32. 그렇다면 공장이 이제 시장 근처에 지어진다고 해보자 • 지금은 다들 국경을 닫는 시대 • 그렇다면 가장 비싼 것은 임금이 아니라 관세 • 지어질 곳들은 가장 큰 시장들 • 사실 이미 진행중 • 블록경제 • 아시아권, 미국권, 유럽권 : 같은 시장권에서 만들고 소비 • 리쇼어링 - 자국으로 공장이전
33. 33. 자국내에 공장이 지어진다면 그 다음 해결은? 물류 자국내라고 해도 공장은 어디 구석에 땅값 싼곳에 있을테니 소비자 근처로 다 옮겨야 한다.
34. 34. 10년뒤에 물건은 어떻게 이동하게 될까? 여러분이아는그것.자율주행 사실트럭에대해서는이미꽤돌아요
35. 35. 2019년여름에발표된UPS의자율주행트럭
36. 36. 여기에서 한발 더 나가 봅시다.
37. 37. 전송속도(Bandwidth) 반응속도(latency)
38. 38. 제가 생각하는 5G의 가장 큰 특이성 엄청빠른 반응속도(초 저 지연성) 내가 신호를 보내면 LTE는 40-50ms 내가 신호를 보내면 5G는 4-5ms (대략 10배쯤 더 빠름)
39. 39. 유선으로 연결되었던 장치가 무선이 되어도 되고, 멀리 있어도 된다. 엄청 빠른 반응속도 (very low latency)이 의미하는 것
40. 40. 운전 기사의 소멸, 이제 떨어진 사무실에서 필요할때만 알바가 돌아가며 하면 된다. 엄청 빠른 반응속도가 운전에서 의미하는 것 트럭 안에서 손으로 붙잡고 하던 운전
41. 41. logistics as a service 새로운 차원의 서비스화된 물류
42. 42. 시스템화된 생산과 물류 → 재고의 필요성 소실 창고비용을 소모할 필요 없이 주문 들어오면 바로 생산, 배송 → 개인화된 주문의 증가 바로 생산이고, 로봇이 만드니까, 주문시 다양한 요청을 반영할 수 있고 고객의 자유도가 증가
43. 43. 새로운 소비축 Gen Z와 맞물려 커스터마이제이션이 더 부각된다 개인맞춤
44. 44. 커스터마이즈(customize)는 과연 축복인가? • 자유도 자체는 축복이 맞음 • 하지만 인간은 자유를 원하면서도, 동시에 귀찮은 것을 싫어함 • 1000개의 선택지를 손님에게 들이밀면 도망간다. • 가장 좋아할 것 같은 3개를 골라서 제안해야 한다. • 개인에게 맞춤화된 제안(offerring)이 제공하는 측에서 이루어져야 한다.
45. 45. 여러분 사실 이런거 이미 체험하고 계십니다.
46. 46. 유튜브에 있는 수십억개의 동영상 하지만 내 맘에 드는 것들을 귀신같이 잘 골라서 보여준다.
47. 47. 할 수 있는 이유 : 나보다 나를 더 잘 아는 구글
48. 48. 구글이 이미 파악하고 있는 나를 확인 할 수 있음 내 취향을 이렇게나 자세하게 알고 있으니, 그런 맞춤화가 가능했다.
49. 49. 그럼 미래에 다른 회사는 맞춤 제안을 어떻게 하지? • 고객의 활동 정보를 알아야 한다. • 우리가 구글도 페이스북도 아닌데, 다른 기업이 고객의 취향을 알 수 있을까? • 돈을 내고 내 정보를 이용하도록 하면 된다. • 나의 소중한 정보를 어디에 올려둬야 하지? • 모두가 접근할 수 있으면서, 동시의 누구의 것도 아닌, 믿을 수 있는 공간… 그런게 있나?
50. 50. 블록체인!
51. 51. 이런거 말구요… 저는 0.01코인도 없습니다. 여러분 ㅠ
52. 52. 블록체인을 심플하게 말하면 • 모두가 복사본을 충분히 나누어가져야 • 다음으로 넘어가기 때문에 • 나중에 나쁜 짓을 하려해도, 예전의 많은 복사본을 다 바꿔치기 어렵기 때문에 • 기술로서 신용이 발생하고, 유지된다. • 주고 받는게 꼭 ‘돈(cryptocurrency)’일 필요는 없음. 정보면 된다. • 돈이 제일 소중한 정보이다보니, 이걸 먼저 하긴 했다.
53. 53. 원래는 ‘공유지의 비극’이라는 말이 있다 누구의 것도 아니라는 것이 비극을 부른다
54. 54. 블록체인에서는 공유지의 ‘희극’이 발생한다. • 예를 들어 포인트 교환소를 만든다고 해보자. • 롯데 L포인트 • GS&포인트 • 신세계 포인트 • 저 회사들 중에 한 회사에서 만든다고 선언한다면? • 안해. 우리 회사 정보가 왜 너네 회사 서버에 들어가야해? • 블록체인 • 누구의 것도 아니라고? 음.. 그렇다면 참여해볼만 하겠군
55. 55. blockchain + smart contract • 블록체인과 그 위에서 동작하는 프로그램화된 자동화된 계약(smart contract) • ‘내 정보를 블록체인 위에 올려둘테니, 쓰는 기업은 자동으로 내게 돈을 지급’ • 지금은 구글 페이스북이 독점하고 이용하던 개인정보는 소유권이 다시 개인에게 귀속 • 개인은 그것을 믿을 수 있는 네트웍에 올려서, 구글의 이익이 아닌 자신의 편의와 이익으로 • 지금 당장은 미래 이야기 같아도 지금도 조금씩 이 방향으로 움직여가고 있음 • 한국) 마이데이터 사업 (금융 데이터의 주권을 은행 카드사가 아니라 개인에게 돌려주자)
56. 56. 저 정보들이 더 가치 있으려면? 내모든오프라인활동들까지다온라인,데이터로기록되야함 ㅠㅠ ㅠㅠ ㅠㅠ ‘에이 사람들이 그렇게까지 하겠어? 한참 걸릴거야’
57. 57. 등장코로나..
58. 58. 무서워서 밖에 못나가겠다. • 오프라인으로 하던 일을 전부 온라인으로 한다 • 밥도 온라인으로 주문하고 • 친구도 온라인으로 만나고 • 수업도 온라인으로 듣고 • 일도 온라인으로 한다. • 영화 개봉도 온라인으로 한다. • 이전에는 안하던 사람들까지. 안하던 일까지. 모두다. 강제로
59. 59. 모든 활동이 온라인으로 기록되고 데이터가 되는 시대로 접어들고 있다.
60. 60. 그것이 만들어낼 사회 변화는?
61. 61. 직업의 해체 • 나는 회사의 일을 잘게 나누어 일부를 받아 수행하는데 • 나는 물리적으로 한 회사에 앉아있는게 아닌데 • 꼭 한 회사의 일만 받아서 할 필요가 있나? • 자기 전문을 살릴 수 있는 일을 여러 회사로 부터 받아 수행한다
62. 62. 교육의 해체 • 나는 이제 학교가 아니라 • 모니터를 통해서 선생님을 만나는데 • 꼭 한 학교에 소속된 선생님만을 만날 필요가 있나? • 개별 개별을 잘 가르치는 선생님을 소싱하여 리모트로 만난다.
63. 63. 군집의 해체 • 교육이 리모트로 가능하다는 것을 체험했다. • 직장이 리모트로 가능하다는 것을 체험했다. • 교육과 직장은 사람들이 모여사는 가장 큰 이유였다. • 이제 더 이상 한 곳에 모여 살 필요가 있는가? • 부동산 시장의 변혁 (인구도 줄어드는데, 사람들도 흩어진다)
64. 64. 해체된 환경에는 무엇이 필요한가? • 직장이 잘 구성되기 위해서는 일을 잘게 나누어, 리모트로 있는 사람들에게 잘 분배하고 취합하는 일 • 교육이 잘 구성되기 위해서는 리모트로 접근 가능한 수없이 많은 좋은 컨텐츠들을 개인에게 잘 큐레이션 해주는 일 • 모든 니즈에 대한 모든 공급을 커스터마이즈 해주는 매칭 산업군의 등장
65. 65. 저 매칭을 사람이 할 수 있는가? • 수천, 수억 사람에 대한 • 수천, 수억 가지의 오퍼 • 인공지능이 담당하게 된다.
66. 66. 우리가 유튜브 알고리즘이 추천한 영상을 보듯 인공지능이 제안한 일과 교육을 하게 될 것 10년뒤에는 얼핏 생각하면 무섭지만 사실 지금도 정부가, 회사가, 학교가 정해주고 있다. 최적화를 위해 주체가 달라지는 것
67. 67. 이 모든 것, 지금 당장은 아니지만 우리는 저 방향으로 다가가고 있다
68. 68. 순서 이제까지나왔던것들을한번정리하고 변해갈세상을예측하며,10년뒤를그려보고 다가올날들을우리는어떻게대비해야할까?
69. 69. 우리는 이미 꽤 미래에 와있다.
70. 70. 1965년에 발표한 미래 만화
71. 71. 모바일 클라우드 빅데이터 데이터분석 머신러닝 O2O 4차산업혁명IoT DigitalTransformation 지난 시기의 키워드
72. 72. 블록체인 5G 자율주행 인공지능 언택트 리모트 새로운 시기의 키워드
73. 73. 이 거대한 변화의 핵심은 뭘까?
74. 74. 저 모든 과정에서 주고 받는 것은 한가지 데이터
75. 75. 개별 활동이 데이터로 기록되고 그것을 기반이된 데이터를 공급받고 일을 하며 새 데이터를 만들고 보상으로 데이터를 받습니다. 개인정보 컨텐츠, 교육 서비스, 컨텐츠 화폐
76. 76. 6년전 세바시에 나갔던 적이 있습니다.
77. 77. 데이터 리터러시(Data literacy) ‘일을 해 나가기 위해’ 데이터를 읽어내는 능력 2014년 제가 드렸던 말씀
78. 78. 데이터 리터러시(Data literacy) ‘살아나가기 위해’ 데이터를 읽어내는 능력 2020년 제가 드리고 싶은 말씀
79. 79. 두려워하지말고접근하세요 변화의흐름에관심을가지세요 거기에숨은내기회는무엇인지살피세요
80. 80. 그것이여러분을 자유롭게할것입니다.
81. 81. 감사합니다. 하용호 Yongho.ha@xyzvp.com