데이터 사이언스의 미래

빅데이터 시대 

- 디지털 환경의 진전과 더불어 실로 엄청난 '빅' 데이터가 생성되고 있다. 
- 빅데이터 분석은 선거 결과에 결정적인 영향을 미칠 수도 있다. 기업의 측면에서는 비용 절감, 시간 절약, 매출 증대,
고객 서비스 향상, 신규 비즈니스 창출, 내부 의사결정 지원 등에 있어 상당한 가치를 발휘하고 있다.


빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임의 변화 

1) 과거
- 아날로그 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화하는지가 과거의 가치 창출 원천

2) 현재
- 디지털된 정보와 대상들은 서로 연결 시작
- 연결을 더 효과적이고 효율적으로 제공하는가가 성공요인

3) 미래
- 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 수 있게 관리하는가의 이슈

데이터 사이언스의 한계와 인문학

1) 데이터 사이언스의 한계
- 분석과정에서는 가정 등 인간의 해석이 개입되는 단계를 반드시 거친다.
- 분석결과가 의미하는 바는 사람에 따라 전혀 다른 해석과 결론을 내릴 수 있다. 
- 아무리 정량적인 분석이라도 모든 분석은 가정에 근거한다는 사실이다.

2) 데이터 사이언스와 인문학
- 인문학을 이용하여 빅데이터와 데이터 사이언스가 데이터에 묻혀 있는 잠재력을 풀어내고, 새로운 기회를 찾고,
누구도 보지 못한 창조의 밑그림을 그릴 수 있는 힘을 발휘하게 될 것이다.