빅데이터에서 딥데이터로

지난 10개월 동안 저는 MIT의 IDEAS China 프로그램을 주재하고 공동 진행했습니다. 이 프로그램은 약 30명의 중국 고위 경영진을 위한 10개월간의 혁신 여정입니다. 올해 IDEAS China 프로그램에는 중국의 주요 국영 은행 임원들이 참여했습니다. 이 팀의 목표 중 하나는 빅데이터 및 기타 관련 파괴적 변화에 직면하여 조직의 미래를 재창조하는 것이었고, 이를 통해 저는 세계 경제의 이러한 측면을 좀 더 폭넓게 접할 수 있었습니다. 예를 들어, 알리바바의 선구적인 창업자인 마윈은 "5년 안에 인류의 시대는 정보 기술 시대에서 데이터 기술 시대로 바뀔 것으로 예상한다"고 말했습니다.

하지만 "데이터 기술"과 "빅데이터" 시대에 산다는 것은 무엇을 의미할까요? 지금까지는 구글, 아마존, 페이스북, 애플과 같은 대기업들, 즉 우리가 한때 좋아했지만 이제는 점점 더 의심하고, 불신하고, 두려워하게 되는 바로 그 기업들이 우리의 동의 없이 데이터를 수집하고, 우리가 모르는 사이에 다른 회사에 판매하는 것을 의미해 왔습니다(물론 화면에 맞춤형 웹 광고가 나타날 때까지는 말이죠). 흥미로운 점은 이러한 미국 빅데이터 기업들에 대한 사람들의 초기 긍정적인 시각이 유럽에서 먼저 변화하기 시작했고, 이제는 북미를 포함한 세계 여러 지역에서도 마찬가지라는 것입니다. 에드워드 스노든 사건은 우리 모두를 빅데이터 오용에 대해 더욱 민감하게 만들었습니다. 하지만 이것은 표면적인 문제일 뿐입니다. 진짜 문제는 더 깊은 곳에 있습니다.

빅데이터의 진정한 문제는 우리가 감지하고 생각하는 능력을 기계에 프로그래밍된 알고리즘에 점점 더 맡기고 있다는 점입니다. 처음에는 매우 편리하고 멋지게 보이며 많은 사람들이 원하는 서비스를 이용할 수 있게 해 주지만, 동시에 빅데이터의 소유권은 누구에게 있는지, 개인과 시민이 자신의 개인 데이터에 대한 소유권과 사용에 대한 선택권을 행사할 권리는 있는지에 대한 의문을 제기합니다.

빅데이터가 분명히 새로운 가능성을 열어주었지만, 저는 표면 빅데이터 와 심층 데이터를 구분하고 싶습니다. 표면 데이터는 단순히 다른 사람들에 대한 데이터, 즉 다른 사람들이 무엇을 하고 무엇을 말하는지에 대한 데이터입니다. 현재 거의 모든 빅데이터가 이러한 표면 데이터로 구성되어 있습니다.

심층 데이터는 개인과 공동체가 스스로를 제대로 바라볼 수 있도록 도와줍니다. 심층 데이터는 마치 거울과 같습니다. 개인으로서, 그리고 공동체로서 당신의 모습을 있는 그대로 보여줍니다. 저는 지난 20년간 다양한 분야와 문화권에서 팀과 조직이 심오한 혁신과 변혁적 변화를 이루도록 지원해 왔습니다. 이 모든 프로젝트를 통해 얻은 가장 중요한 교훈은 변혁적 변화의 핵심은 시스템이 스스로를 제대로 인식 하도록 하는 데 있다는 것입니다. 바로 이것이 심층 데이터가 중요한 이유입니다. 심층 데이터는 우리 기관, 우리 사회, 그리고 우리 지구의 미래에 매우 중요합니다.

하지만 오늘날 빅데이터는 종종 정반대의 결과를 낳습니다. 우리의 행동을 조작하고, 원하지도 않는 광고를 쏟아붓는 데 이용됩니다. 표면적인 빅데이터는 인간의 사고를 알고리즘에 위임하고, 우리의 인식 수준을 습관적인 사고의 틀 안에 가두는 데 사용됩니다. 반면, 심층 데이터는 제대로 개발하고 활용한다면 우리의 인식 수준과 의식을 향상시키고, 시스템 내 이해관계자들의 의식을 자기중심적 인식 (나만의 영역에 대한 인식)에서 생태계적 인식 (전체에 대한 인식)으로 전환시킴으로써 시스템 자체를 변화 시킬 수 있습니다.

표면 빅데이터와 딥 빅데이터의 차이점을 두 개의 간단한 그림으로 요약해 보겠습니다.

빅데이터(과학 1.0): 세상에 대한 정보를 제공하는 데이터(출처: A. Oechsner).

심층 데이터(과학 2.0): 우리 자신을 이해하는 데 도움이 되는 데이터(출처: A. Oechsner).

과학 1.0에서 2.0으로의 여정은 과학적 관찰의 빛을 관찰하는 자기 자신, 즉 개인과 집단 모두에게로 되돌리는 여정입니다.

지난주 마무리 회의 말미에 중국 국영 은행의 고위 경영진들은 지난 10개월간의 여정을 되돌아보았습니다. 그들 모두 사고방식과 업무 방식에 있어 심오한 변화를 경험했다고 말했습니다. 다음은 그중 두 가지 대표적인 발언입니다.

"이 여정은 단순히 도구와 지식을 습득하는 것에 그치지 않습니다. 사고방식을 바꾸고, 어려움에 직면했을 때 기존의 틀에서 벗어나 생각할 수 있도록 해줍니다. 저 자신이 변화하고 있는 것을 느꼈고, 동료들 사이에서도 같은 변화를 느꼈습니다. 합의에 도달하는 과정이 훨씬 수월해졌고, 동료들의 의도에도 변화가 생긴 것 같습니다. 그 결과, 우리는 각자의 경험을 더욱 깊이 이해하고 더 나은 성과를 낼 수 있게 되었습니다."

“저에게 IDEAS 여정은 마음의 여정이었습니다. 그것은 새로운 사고방식, 새로운 관계 맺는 방식, 그리고 새로운 존재 방식을 열어주었습니다.”

본질적으로 IDEAS 참가자들이 묘사한 것은 변화였습니다.
• 사고: 기존 사고방식을 따르는 것에서 창의적인 사고로
• 대화: 토론에서 생성적 대화로
• 협업: 자기중심적/반응적 접근에서 보다 생태중심적이고 공동 창조적 접근으로

지난 몇 달 동안 참가자들은 각자의 직장을 유지하면서 네 팀으로 나뉘어 미래의 기회를 모색하기 위해 새로운 운영 방식을 프로토타입으로 제작해 보았습니다. 특히 인상 깊었던 점은 각 팀이 이해관계자 간의 소통 방식을 혁신하기 위한 도구로 데이터를 활용하는 새로운 조직 간 협업 플랫폼을 개발했다는 ​​것입니다. 모든 프로토타입은 아직 초기 단계에 있지만, 팀들이 공통적으로 언급한 중요한 교훈은 '나' 에서 '우리' 로, 자아 에서 생태계 로 사고방식을 전환하는 것이 중요하다는 점이었습니다.

그들의 노력을 통해 제가 갖게 된 질문은 이것입니다. 사회적 차원에서, 어떤 유형의 심층 데이터 인프라가 전체 생태계 수준에서 '관찰의 광선을 관찰자에게 되돌리는' 것을 가능하게 할까요?

예를 들어, 오늘날 우리는 GDP를 사용하여 경제 발전을 측정합니다. GDP는 표면적인 데이터를 측정하는 데 매우 유용한 지표입니다. 하지만 지역 사회의 실질적인 경제 발전을 측정하는 데 있어 그에 상응하는 심층 데이터 도구는 무엇일까요? 저는 실질적인 결과(예: 기대 수명)와 개인 및 지역 사회의 복지(예: 삶의 질)에 기반한 새로운 지표 시스템이 필요하다고 생각합니다. 작년에 저희 프레젠싱 연구소는 GIZ 글로벌 리더십 아카데미(독일 개발 협력부) 및 부탄 국민총행복센터와 함께 글로벌 웰빙 랩을 설립했습니다. 이 연구소는 전 세계 정부, 기업, 시민 사회의 리더들을 연결하여 지역 사회와 생태계가 스스로를 바라보고 , 감지 하고, 새로운 운영 방식을 구상할 수 있도록 돕는 새로운 지표와 심층 데이터 도구를 개척하고 있습니다.

오늘날 이러한 새로운 지표 시스템이나 심층 데이터 도구의 초기 징후는 어디에서 찾아볼 수 있을까요? 이러한 초기 사례에서 무엇을 배울 수 있을까요? 심층 데이터는 여러분 자신에게 어떤 의미를 가질까요? 여러분의 삶과 직장에서 진정한 행복과 만족의 원천은 무엇이며, 어떤 지표들이 여러분의 발전 경로를 더욱 의미 있게 보고 느끼는 데 도움이 될 수 있을까요? 기업, 사회, 그리고 개인 생활에서 빅데이터에서 심층 데이터로의 전환을 어떻게 함께 이끌어갈 수 있을까요?

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더 많은 영감을 얻고 싶으시다면 이번 주 토요일, 라라 갈린스키와 함께하는 "의무의 순간을 삶의 목적으로 삼기"라는 주제의 어웨이킨 콜에 참여하세요. 참가 신청 및 자세한 내용은 여기를 클릭하세요.