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빅데이터
AI 뜨고 블록체인 진다? AI와 블록체인 함께 뜬다!
*이 글은 외부 필자인 조하나님의 기고입니다. 사람들은 말합니다. 블록체인(을 활용한 메타버스 등등)은 가고 AI가 뜬다고. 업계 전문가도 다르지 않습니다. 가령 AI 챗봇 회사 '아이코닉'의 로렌 쿤제 공동 CEO는 한 행사에서 이렇게 말했습니다. "챗GPT는 출시 후 불과 3개월 만에 사용자 1억명을 모으며, 인터넷에서 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션이 됐습니다" "웹3.0 사업을 하는 회사는 모두 AI가 포함되어 있다고 주장하지만, 사실 블록체인 기반 세계는 일 활성 유저가 0명인 '무인' 세계일 뿐입니다" "생성 AI는 대화하고 싶다는 인간의 욕망을 담은 실체가 있는 기술로, 인터넷 혁명 이상의 거대한 변화를 이끌리라 믿습니다" (로렌 쿤제 아이코닉 공동CEO) (참조 - 로렌 쿤제의 모바일 월드 콩그레스 2023 기조연설) 왠지 뼈 때리는 것 같기도 한데요.. 정말 AI는 뜨고, 블록체인은 한물갔을까요? 저는 블록체인을 이야기할 때, '기반 기술'이라는 표현을 좋아합니다. '기반'이란 말이 가진 의미처럼 사회/기술 전반에 토대가 되지만, 드러나지는 않는 시스템이란 뜻이죠.
조하나
웹3 뉴스레터 '코넛' 발행인
2023-10-17
데이터 라벨링 오류, 그냥 지나치기엔 너무나 위험합니다
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 여러 사람이 나온 사진을 저장하면, 자동으로 누가 나왔는지 찾아서 분류해 주는 기능. 비교적 최근에 나온 스마트폰을 사용하신다면, 한 번쯤 경험해 보시지 않았을까 싶은데요. 간혹 그 사진이 잘못 분류되거나 다른 사람 이름이 달린 모습도 보셨을 겁니다. 특히 주소록에 해당 사람의 프로필 사진을 연예인이나 캐릭터 이미지로 등록한 경우에 종종 발생합니다. 주소록에 넣은 사람 이름이 일종의 '라벨' 역할을 한 겁니다. 이렇게 개인 스마트폰이라는 작은 시스템에서도 데이터 라벨링 오류가 심심치 않게 발생합니다. 물론 혼자만 보는 시스템에서 생긴 일이니까 작은 해프닝이라고 넘어가도 괜찮지만요. 많은 사람이 자주 사용하는 인공지능 시스템에서 이런 오류가 발생한다면 어떨까요? 라벨링 오류는 기존에도 문제였지만, 요즘처럼 인공지능이 대두되는 시점에선 더욱 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 앞서 살펴봤다시피 데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공 지능 시스템의 성능에 중요한 역할을 합니다. 시스템은 데이터 라벨링을 통해 사람이 이해할 수 있는 형태의 데이터 기반으로 학습하고 판단합니다. (참조 - 인공지능 시대에 더욱 각광받을 '데이터 라벨러'의 명과 암) 데이터 라벨링은 사람(데이터 라벨러)이 직접 작업합니다.
권정민
데이터 과학자
2023-04-17
유튜브 활용, 이제는 비지니스 생존의 문제입니다
*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 듀플렉스 이야기 구글은 지금으로부터 약 4년 전, 놀라운 기술 하나를 소개합니다. 바로 미용실 예약을 대신해주는 AI였는데요. 전화하는 상대방의 말을 알아듣고 적절한 대답을 하죠. 예상치 못한 질문도 있었는데요. AI는 당황하지 않고 문맥을 이해하며 척척 대답합니다. 게다가 "으흠~" 같은 사람이나 할법한 리액션까지 하는데요. 당시 저도 그걸 보며 빵 터졌던 기억이 나네요. 아마도 많은 분들이 한 번쯤은 보셨을 것 같아요. 당시에 함께 공개된 '레스토랑 예약' 편도 있는데요. 이는 좀 더 고난도입니다. 전화를 받은 사람이 말귀를 전혀 못 알아듣는가 싶더니, 전혀 다른 말을 하기도 합니다. 아마도 영어에 서툰 외국인인 것 같아요. 물론 이런 상황에서도 우리의 AI는 침착하게 대응하며, 결국엔 레스토랑 예약 미션을 완수해요. 어떻게 보셨나요? AI가 사람과 자연스럽게 대화를 이어가는 모습 흥미로우신가요? 그런데 어떤 분들은 이런 생각을 하실지 모르겠어요. 아니 굳이 예약하는데 AI를 동원해야 하나? 요즘 네이버 예약이 얼마나 쉬운데? 맞습니다. 오직 전화 예약을 위해서 저렇게 집약된 기술이 필요하진 않겠죠. 오버 스펙일 수 있겠네요. 그렇지만, 저런 AI가 오직 미용실이나 레스토랑 예약을 위해서만 태어난 게 아닐 겁니다.
서양수
'유튜브 마케팅 인사이트' 저자
2022-09-13
이제 국내 우주산업도 민간이 주도하는 시대.. 나라스페이스 인터뷰
"'이제 민간에서도 우주 산업에 투자해 볼만하다'는 분위기가 생긴 것 같습니다" "해외에서 우주 관련 기업들이 상장을 하거나 우주 ETF가 나오는 등 성공 사례가 누적된 덕분이겠죠" (박재필 나라스페이스 테크놀로지 대표) 지난달 초, 초소형 인공위성 스타트업인 나라스페이스 테크놀로지가 100억원 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 여러모로 눈길이 가는 소식이었는데요. 우선 우주, 그중에서도 위성을 사업 아이템으로 하는 스타트업이 투자씬에서 가능성을 인정 받았다는 점이 흥미로웠습니다. 사실 이전까지 대부분의 우주 사업은 정부가 주도해온 것으로 알려져 있죠. 그러다 보니 민간 영역, 그중에서도 스타트업이 진입하긴 어려운 분야로 꼽혀왔습니다. 그런데 박 대표의 말처럼 최근엔 분위기가 달라지고 있습니다. 이미 해외의 경우 민간 기업들이 위성을 제작해 쏘아 올려 비즈니스를 하고 있고요. (참조 - 골드만삭스 "민간 위성업체 플래닛랩스, 주가 두 배 뛸 것") 국내 시장에서도 우주 산업에 출사표를 던지는 기업들이 늘어나고 있습니다. (참조 - 한컴 '세종1호' 국내 민간위성 시대 열었다) (참조 - [한국 우주굴기] 1000조 우주시장 미래 달렸다... 기업들 시장 확보 총력전 돌입) 이들 기업이 우주 산업에 뛰어드는 이유는 우주가 엄청난 미래 가치를 지닌 투자처이기 때문이겠죠. 나라스페이스가 대규모 투자를 유치한 것 역시 국내 우주 산업이 본격적으로 확대될 것이라는 기대감이 반영된 것이겠죠.
유튜브 노출 알고리즘.. AI에게 잘 보이는 방법은 없을까?
*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 유튜브 플랫폼에는 얼마나 많은 영상이 있을까요? 봐도 봐도 끝이 없을 것 같은데요. 1분에 무려 500시간 분량의 영상이 업로드되고 있다고 합니다. 그러니까 지금 이 문장을 쓰고 있는 중에도 최소 몇천 시간 분량이 새로 업로드되었겠네요. 실로 엄청난 규모감에 압도되는 것 같은데요. 잘 생각해 보면, 이렇게 많은 영상 속에서 유저의 눈에 띄지 않는다면 세상에 존재하지 않는 것이나 다름없을 것 같아요. 그렇다면 우리 영상은 어떻게 고객의 눈에 띌 수 있을까요? 유튜브의 영상 노출 원리(알고리즘)에 대해서 알아야 하는 이유입니다. 이번 글에서는 바로 그 원리의 2가지 관점에 대해 이야기하겠습니다. 첫째는 콘텐츠 관점에서의 노출 원리이고, 둘째는 광고 관점에서의 노출 원리입니다. 유튜브 세계에서 통용되는 원리와 문법을 익히고 적극 활용하실 수 있길 바라며! 이번 글 시작하겠습니다. 1. 콘텐츠 관점 첫째로, 광고비를 쓰지 않는 콘텐츠 관점에서 노출 원리를 살펴보겠습니다. 우리가 유튜브 채널에 영상 하나를 업로드하고 제발 조회수가 많이 나오길 기도하는 것 이외에 아무것도 하지 않는다면 바로 이 경우에 해당됩니다. 광고비를 쓰지 않기에 고객에게 강제로 노출할 길은 없으며, 오직 유튜브의 추천 알고리즘을 통해 고객에게 추천되어야 합니다. 이때 유튜브의 추천은 크게 3단계로 설명할 수 있습니다. 노출 - 검증 - 확산의 단계가 그것이죠.
서양수
'유튜브 마케팅 인사이트' 저자
2022-05-10
트위터 품은 일론 머스크가 꿈꾸는 큰 그림
*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 일론 머스크가 트위터를 인수했습니다. 기존에는 트위터 이사회가 반대를 했는데요. 입장을 바꿔 머스크의 의견을 받아들인 겁니다. (참조 - 머스크, 55조원에 트위터 품었다) 일론 머스크가 트위터 인수를 통해서 새롭게 이루려고 하는 것은 무엇인지 한 번 들여다보고자 합니다. 일론 머스크가 인수한 트위터의 가치 트위터는 200개 이상의 국가에서 매월 3억3000만명의 월간 활성 사용자를 보유하고 있는 글로벌 소셜 네트워크 서비스 기업입니다. 트위터 서비스는 280자 이내의 단문 포스팅을 중심으로 하고 있어 블로그나 장문의 뉴스 기사보다 적은 시간을 들여 자신의 생각이나 정보를 손쉽게 공유할 수 있는 점이 장점입니다. 일일 사용자 수는 2억1700만명 수준이고요. 하루 평균 5억건 정도의 트위터가 전 세계에서 발생되고 있습니다. 트위터의 매출 추이는 2021년 50억8000만 달러였으며 주 수입원은 광고입니다. 영업이익에서는 적자를 기록하고 있는데요. 가장 큰 이유는 광고를 통한 수익 마진이 줄어들었기 때문입니다. 최근 주가는 51.7달러(6만5000원) 수준으로 2021년 2월 전고점인 77.06달러(9만7000원)에 비해 약 33% 가량 하락한 수치입니다. 일론 머스크가 인수한 가격은 총 440억 달러(약 55조원)로 1주당 가격은 54.2달러(6만8000원) 수준으로 현재 주가 기준으로는 약 5% 수준의 프리미엄이 되었습니다.
박천욱
2022-04-28
스마트폰 다음은 정말 메타버스일까요?
*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. IT기업들은 요즘 '애프터 스마트폰' 시대 준비로 분주합니다. 시간이 정말 빠릅니다. 2021년 하반기 하드웨어 발표 시기가 지나가고 있습니다. 지난 8월 27일, 삼성전자의 '갤럭시 Z 폴드3/플립3' 발표를 시작으로 (참조 - '갤럭시 Z 플립3'는 스마트폰 시장을 구원할 수 있을까요?) 9월 9일에는 페이스북이 스마트 안경 '레이벤 스토리'를 선보였고, 9월 14일에는 애플이 '아이폰 13'을 소개했습니다. (참조 - 아이폰13 마케팅, 뭐가 그리 다를까요?) 9월 22일에는 MS에서 '서피스 프로8'과 '서피스 랩톱 스튜디오'를 공개했고요. 9월 25일에는 넷플릭스의 글로벌 팬 이벤트 '투둠(TUDUM)'이 열렸습니다. 9월 28일에는 아마존의 가정용 로봇 '아스트로' 등이 세상에 첫선을 보였습니다. 스파이가 하나 숨어있는 것 같습니다만.. 뭐, 이 가운데 가장 큰 관심을 끈 건 넷플릭스의 '오징어 게임'이니(?) 넘어가기로 하겠습니다. 비슷한 하드웨어 발표 이벤트지만, 각자 주장은 모두 다릅니다.
이요훈
IT 칼럼니스트
2021-10-19
AI는 '빅데이터(Big Data)'보다 '굿데이터(Good Data)'를 좋아합니다
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. AI에도 김나박이가 있다? 우리는 흔히 한 분야에서 입지전적인 공로를 세웠거나 선구자격인 지위를 가진 이들을 묶어, '4대 천왕'이라 부릅니다. 가요계 4대 천왕에는 김범수, 나얼, 박효신, 이수가 있고, 예능 MC계 4대 천왕에는 유재석, 강호동, 신동엽, 이경규가 있다고 하죠. 그런데, 혹시 인공지능에도 4대 천왕이 있다는 이야기를 들어보셨나요? 제프리 힌튼, 얀 르쿤, 요수아 벤지오, 그리고 앤드류 응. 이렇게 4명을 묶어 인공지능 4대 천왕이라고들 부르는데요. 한 명씩 간단히 소개해보자면, 캐나다 토론토대 교수 제프리 힌튼은, 현대 인공지능의 초석을 다진 "딥러닝의 아버지"로 불리는 인물입니다. 인공지능이 그야말로 도시 전설 혹은 신기루 취급을 받던 1980년대부터 인공신경망 연구에 몰두해, 딥러닝이란 개념을 창시해냈습니다. 그의 제자였던 얀 르쿤은 여기서 한 걸음 나아가 딥러닝의 한 갈래인 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 (Convolution Neural Network), CNN이란 개념을 만들었습니다. 현재는 페이스북의 AI 연구를 이끌고 있다고 하죠. 요수아 벤지오 역시 제프리 힌튼의 뒤를 이어 딥러닝 알고리즘을 설계하고 개발한 선구자적 인물입니다. 그 공로를 인정받아 앞의 두 사람과 함께 2018년 "컴퓨터 사이언스계의 노벨상"이라 불리는 튜링상을 공동 수상합니다.
이진복
테크 칼럼니스트
2021-09-16
패션에 데이터로 접근한 '스티치 픽스', 이대로 괜찮을까요?
*이 글은 외부 필자인 이재용님의 기고입니다. 빅데이터가 세상을 바꾸고 있습니다. 유튜브는 최상단에 '내가 좋아할 만한 영상'을 띄우고 어서 클릭하라고 유혹합니다. 페이스북은 고민하던 그 상품을 광고로 보여줍니다. 우리 삶은 상당 부분 디지털화, 온라인화되었습니다. 그래서 시간 장소에 상관없이 우리의 시간과 돈을 노리는 고성능 알고리즘을 만날 수 있죠. 물론 온라인으로 대체하기 어려운 항목도 있습니다. 그중 하나가 '옷'입니다. 옷은 아시다시피 취향과 체형에 따라 그 종류가 어마어마합니다. 실제로 입어보지 않고 온라인으로 샀다가 후회할 가능성이 크기도 하고요. 미국의 '스티치 픽스(Stitch fix)'는 데이터로 이런 어려움을 극복할 수 있다고 믿습니다. 서비스 방식은 간단합니다. "우리에게 20달러(2만2000원)를 보내면, 5가지 패션 아이템을 보내드릴게요" "받은 상품에 대한 반품은 무료지만, 큐레이션 비용 20달러는 환불되지 않습니다"
이재용
파인드어스 이사
2021-02-22
개인정보를 활용하기 전, '이루다'를 생각하세요
*이 글은 외부 필자인 강정규님의 기고입니다. 지난 2월 3일, AI가 국가인권위원회에 인권침해로 신고됐습니다. 대상은 20대 여성을 모델로 한 AI라고 한창 화제였던 인공지능 대화 서비스 '이루다'입니다. 인권침해, 성소수자 혐오, 개인정보침해까지 논란이 연이어 터지자 지난 1월 22일, 서비스시작 3주 만에 종료를 선언했죠. (참조 - "AI 인권침해도 예방해야"…챗봇 '이루다' 인권위 진정) 대체 어쩌다가 이런 일이 발생했을까요? 그리고 사람이 아닌 인공지능이 인권침해 논란에 휘말릴 수 있을까요? 지금까지 수많은 대화형 AI 서비스가 있었는데, 왜 이루다가 특히 문제일까요? 여기에는 2011년에 제정된 개인정보보호법의 보호 대상, '프라이버시' 문제가 숨어 있습니다. 이루다, 화려한 외양 뒤편엔 데이터 100억건 '위법적' 수집 자동 대화형 소프트웨어 서비스인 '챗봇'은 생각보다 많습니다. 당장 생각나는 서비스만 해도 아마존의 '알렉사', 구글의 '미나', 애플의 '시리'가 있군요. 이루다를 만든 '스캐터랩'도 '핑퐁'이라는 대화형 서비스를 2019년에 출시한 바 있습니다. "스캐터랩에는 핑퐁 말고도 '연애의 과학'이라는 콘텐츠 서비스가 있습니다"
강정규
2021-02-18
이제 ‘혜성 같은 신인가수’는 소셜미디어와 데이터로 발굴합니다
*이 글은 외부 필자인 윤준탁님의 기고입니다. 올해 초, 올리비아 로드리고의 신곡 'Drivers License'가 음원차트를 휩쓸었습니다. (참조 - Drivers License[뮤직비디오]) 빌보드 2주 연속 싱글차트 1위! 음악 스트리밍 서비스 '스포티파이'에서 주간 스트리밍 신기록을 달성하고, 틱톡 챌린지도 이어지고 있습니다. 흔히 새로운 스타 아티스트를 두고 '혜성처럼 나타났다'고 말하곤 하는데요. 이런 스타가 탄생하려면 대중의 귀를 사로잡아야 하고, 소셜미디어에서 바이럴도 타야 합니다. 청취자가 음악에 할애하는 시간은 제한되어 있습니다. 그중 새로운 음악에 할애하는 시간은 많지 않죠. 따라서 스타가 될만한 아티스트 탐색은 음반사, 기획사에게 가장 큰 과제입니다. 예전에는 주관적인 음악 취향을 가진 사람이 음반사에 맞는 아티스트를 찾으려고 음반매장을 샅샅이 뒤지곤 했습니다. 이제 데이터와 인공지능 알고리즘을 성공가능성 높은 아티스트 찾기에 적극 활용하는 시대가 왔습니다. 여전히 사람이 보고 듣는 과정을 거쳐 '키울 만한 아티스트'를 낙점하지만, 적어도 반복작업은 인공지능으로 대체하기 시작한 겁니다. 기획사, 마케팅 및 A&R 담당자도 다양한 관점으로 데이터를 분석해 아티스트를 발굴하고 성장에 힘을 보태기 시작했습니다. A&R(Artist and Repertoire)은 한 아티스트의 음반 기획 과정을 총괄하는 직업입니다.
윤준탁
2021-02-15
"개발자라고 다 같은 개발자가 아닙니다" (다양한 직무 이해하기)
*이 글은 외부 필자인 이승준님의 기고입니다. 미국에서 대학교를 졸업하고, 실리콘밸리에서 소프트웨어 엔지니어로 경력을 쌓은 지 이제 10년이 다 돼 갑니다. 그동안 많은 회사 그리고 여러 팀에서 다양한 경험을 하며 경력을 이어 가고 있는데요. '소프트웨어 엔지니어' 쉽게 '개발자'라고 많이들 통칭하는데, 각 포지션이나 역할에 따라서 당연히 하는 일에 차이가 있습니다. 그래서 소프트웨어 엔지니어라 하는 직업의 역할 및 포지션에 따라 달라지는 업무를 한 번 정리해드리려 하는데요. 소프트웨어 엔지니어가 되고자 하는 사회 초년생들이나 이직을 희망하는 직장인들, 혹은 이 직업의 다양한 직무에 대한 이해가 필요하신 분들에게 도움이 될 거라 생각합니다. 먼저 크게 이 직업은 SE(Software Engineer), 매니저(Manager), QAE(Quality Assurance Engineer), SRE(Site Reliability Engineer) 등으로 나뉩니다. 이 가운데 매니저는 이름 그대로 엔지니어들을 관리하는 직업인데요. 그 경력의 장단에 따라서는 타이틀이 엔지니어링매니저, 시니어엔지니어링매니저, 디렉터, 팀장급 관리자(VP), 최고기술경영자(CTO) 등으로 구분됩니다. 여기선 생략하도록 하고요. 소프트웨어 엔지니어링 (Software Engineering) 영역에 따라 달라지는 타이틀에 대해서만 알아보도록 하겠습니다. 참고로 제가 말씀드리는 것은 어디까지나 보편적 기준일 뿐입니다. 더욱 세세하게 구분할 수도 있습니다. 애플리케이션 엔지니어 (Application Engineer) 보통 애플리케이션 엔지니어를 소프트웨어 엔지니어라 부릅니다. 이 분야는 또 세부적으로 나뉘는데요. 웹페이지에서 사용자 인터페이스 (User Interface)를 개발하는 프론트엔드(Frontend), 서버 쪽 로직을 담당하는 백엔드(Backend), 모바일 앱(App - iOS or Android) 개발자 등으로 나뉩니다. 프론트엔드 개발자는 HTML, CSS, 자바스크립트 등을 이용해 웹페이지를 개발하는데요. 최근에는 크게 앵귤러(Angular), 리액트(React), 뷰(Vue) 등의 프레임워크를 사용하는 집단으로 또 구분되고 있습니다. *프레임워크
이승준
2021-01-11
버핏의 후계자가 ‘스노우플레이크’에 투자한 이유
*이 글은 외부 필자인 류교원님의 기고입니다. 작년 5월, 역사상 가장 위대한 투자자 워런 버핏 버크셔 해서웨이 회장은 CNBC 인터뷰에서 이런 말을 남겼습니다. “버크셔가 기업공개(IPO) 주식을 매입할 일은 없다고 생각합니다” 그의 40년 사업 파트너인 찰리 멍거 부회장과 함께 IPO주식을 사지 않는다고 분명히 밝혔죠. 유일한 예외는 2018년 상장에 참여했던 브라질의 온라인결제 기업 '스톤코'입니다. (참조 - Warren Buffett: I’m not buying the Uber IPO, but I’ve never bought any IPO) 버핏은 오래전부터 IPO주식을 로또에 비유하며, 참여하지 말라고 경고했습니다. 돈 벌기에 혈안이 된 IPO관련자들이 일부러 과도하게 광고하고 주가를 상승시킨다는 겁니다. 이렇게 IPO주식에 반감이 심했던 위대한 투자가가 불과 1년 만에 치매라도 걸린 걸까요? 지난 9월 16일, '스노우플레이크'란 기업이 IPO로 주식시장에 등장했습니다. 그런데 버크셔 해서웨이가 상장 전후로 6800억원(5억7000만달러)을 투자해 총 710만주나 매입합니다. 미국 최대 SaaS기업인 '세일즈포스'도 함께 투자했죠.
알리바바는 왜 공장을 만들었을까
*이 글은 36Kr 기사를 번역·편집한 것입니다. 지난 9월 16일 중국 최대 IT기업 알리바바가 3년간 준비했던 비밀 프로젝트 하나를 공개했는데요. 놀랍게도 IT기술이나 플랫폼이 아닌 '코뿔소팩토리(犀牛制造)'라는 공장이었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=sHjOax0ugMg (알리바바 그룹이 공개한 홍보영샹, 출처=알리바바 유튜브) 알리바바가 만든 이 '코뿔소공장'은 2016년 마윈이 제기한 '신제조' 개념을 바탕으로 만들어진 결과물이라 할 수 있는데요. 알리바바가 '신제조'를 정의한 내용은 이렇습니다. "신제조는 수요에 입각해 공급을 결정하겠다는 개념입니다" "(풀어서 설명하면) 클라우드 컴퓨팅, IOT, 인공지능 등 기술을 통해 수요를 예측하고 탄력적인 생산라인을 통해 소품종 대량생산을 가능케 하겠다는 겁니다" 이번에 코뿔소공장을 공개하면서 알리바바는 그 설립 목표를 "5분 내 2000여 종의 제품을 생산하는 것"이라 밝히기도 했죠. 알리바바가 공장을 만든 이유
36kr
2020-09-27
티몰의 '인기브랜드 제조' 방법론을 알아봅시다
*이 글은 36kr 기사를 번역·편집한 것입니다. 2019년은 중국산 화장품 브랜드가 크게 약진한 한 해였습니다. 그중에서 가장 대표적인 게 신생 브랜드 '완메이르지(完美日记)'였죠. 완메이르지의 성공방정식은 연예인을 모델로 내세우고 엄청난 광고비를 투입하며 수많은 오프라인 매장을 유치하는 기존의 화장품 브랜드와 많이 달랐는데요. (참조 - 로레알도 반했다, 중국 화장품 기업의 성공비결) 온라인 커뮤니티(SNS)와 이커머스만 가지고 엄청난 성장을 이뤘습니다. 이제 중국 화장품시장에서 온라인이 전체 매출에서 차지하는 비중은 점차 오프라인을 추월하고 있습니다. 특히 코로나19사태로 이런 추세가 더 빨라지고 있죠. 시장조사기관 Kantar가 최근에 발표한 보고서에 의하면 1월부터 2월 전체 화장품 매출이 13% 하락한 상황에서 온라인 매출은 오히려 7% 증가했다고 나옵니다. 이중에서도 티몰의 기여가 가장 큰데요.
36kr
2020-05-23
한국신용데이터 3000억원 기업가치로 투자 유치… ‘B2B 플랫폼’ 가능성을 보다
최근 ‘캐시노트’ 한국신용데이터의 투자 유치 소식이 전해졌습니다. 놀랐던 점은 무려 3000억원의 기업가치평가를 받았다는 것이었는데요. (참조 - `캐시노트` 한국신용데이터 투자 유치...기업가치 3천억원 평가) 어쨌든 3천억원에 가까운 밸류는 투자자들이 캐시노트에 걸고 있는 기대가 매우 높다는 사실을 알 수 있습니다. 같은 핀테크 스타트업 중에선 뱅크샐러드의 ‘레이니스트’와 비슷한 가치 평가입니다. (참조 - ‘뱅크샐러드’ 운영사 레이니스트, 450억 규모 시리즈 C 투자 유치…기업가치 3000억 평가) 한국신용데이터가 3년도 안 된 신생 스타트업이라는 점을 봤을 때 놀랍습니다. (이름만 들으면 수십년 된 공기업 느낌이 납니다만… 2017년 초 서비스 출시한 스타트업입니다.) 아무래도 일반 소비자들에게는 뱅크샐러드, 토스 등 B2C 서비스에 비해 그렇게 익숙하지 않기도 합니다. 한국신용데이터(캐시노트)에 투자자들이 이렇게 높은 몸값을 부른 이유는 무엇일까요? 1. 플랫폼 비즈니스의 전형적인 성공 공식 한국신용데이터 이야기를 하기 전에, 잠깐 플랫폼 비즈니스에 대한 이야기를 해보겠습니다. 성공한 플랫폼 비즈니스의 성장을 보면, 어떤 패턴을 볼 수 있습니다.
의류제조사, 잃어버린 고객 데이터를 찾아서
*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. AI와 빅데이터의 시대죠. 사람들은 쉽게 말합니다. “구매 고객들의 데이터를 모아서 정말 사랑받을 상품을 만들면 되지 않나요?” 네, 맞는 말입니다. 이 방향이 틀렸다고 말하는 사람은 아무도 없을 겁니다. 그런데, 현실을 들여다보면 이보다 어려운 말도 없습니다. 특히 의류제조사는 말이죠. 의류제조사에게 데이터란 데이터를 풀어서 생각해보면, ‘구매 고객들’과 ‘정말 사랑받을 상품’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 의류제조사는 자신들이 만드는 상품을 설명할 데이터는 굉장히 많이 보유하고 있을 겁니다. 소재부터 스타일, 컬러나 상세 사이즈 등등이요. 하지만 ‘구매 고객들’에 대해서는 무엇이 알고 싶을지 고민해볼 필요가 있습니다. 구매고객에 대한 데이터는 구매 시점과 구매 이후로 나눠볼 수 있습니다. ‘사랑’의 관점에서 본다면, 구매 시점은 사랑에 빠지는 순간에 대한 데이터고, 구매 이후는 관계를 이어가면서 생기는 데이터가 되겠죠. 우리가 동화에서 말하는 ‘happily ever after’할 만큼 사랑받는 제품을 만들려면 이 두 가지 데이터가 모두 필요할 수밖에 없습니다. 좀 더 데이터를 세분화해보면 이렇게 볼 수 있습니다. 1. 제품을 구매를 결정하는 시점의 고객 데이터 1-1) 구매 결정하기 전까지 고객의 행동 데이터 1-2) 구매 결정한 회원에 대한 상세한 데이터 2. 구매를 한 뒤에 제품을 사용하면서 발생시키는 데이터 2-1) 지속적인 이용 데이터 (빈도) 2-2) 기능에 대한 사용 시간대 2번의 정보를 의류에서 모으는 건 쉬운 일은 아닙니다. 의류가 IoT 기능을 갖추고 네트워크와 연결되어 있어야 만들 수 있는 정보죠. 물론 이런 시도를 하는 기업도 있습니다. 나이키의 경우, 운동화 자체가 IoT가 될 수 있도록 많은 투자를 하고 실제로 제품을 차근차근 출시해 나가고 있습니다.
이미준
프로덕트 오너
2019-07-12
알리바바가 세계 석학에게 물었다. 인류 미래에 대한 10개 질문!
뤄한탕(罗汉堂)은 알리바바가 2018년 6월에 설립한 씽크탱크인데요. 주로 사회, 경제, 심리학 문제를 연구하는 공익목적으로 설립한 기관입니다. 알리바바 회장 마윈은 지난 6월 25일 뤄한탕 설립 1주년을 맞아 전세계 200여명의 석학을 모시고 디지털경제에 대한 심층 토론을 진행했는데요. (참조 - 마윈이 전세계 석학과 토론하는 영상) 이 토론의 결과물로 "인류 미래에 대한 10개 질문, 세계 석학이 답하다"는 제목으로 토론 내용을 정리해 언론에 발표했죠. 이번 기사는 그 내용을 번역해 공유드립니다. 1. 리스크를 줄이는 것과 디지털기술의 빠른 발전, 어느 것이 우선일까요? (*마이클 스펜스) *미국 경제학자 '정보가 비대칭을 이룬 시장에 대한 분석공로를 인정'받아 노벨 경제학상을 수상했습니다. (출처 - 위키백과) 디지털경제가 가져올 혜택에 대해서는 아직 정확하게 측정하긴 어렵습니다. 따라서 리스크와 수익을 따지기도 힘들죠.
중국 인터넷 시장에 대한 데이터가 필요하면 여기를 찾으세요
1. 아이리서치(艾瑞咨询) 설립연도 : 2002년 중국에서 가장 오래된 인터넷 관련 시장조사 업체인데요. 아이리서치 보고서는 중국 IT 관련 특정 업종 시장현황에 대한 분석 컬럼에서 가장 많이 인용되는 보고서 중 하나입니다. 때로는 아이리서치 보고서가 업데이트 할 때마다 수많은 보고서 분석 콘텐츠가 나오기도 하죠. 국내 언론사도 중국 IT 관련 뉴스서 많이 인용하더라구요. 아이리서치 보고서는 대부분 연, 분기 별로 특정 업종에 대한 현황 분석인데요. 시장 환경, 대표 제품/서비스, 대표 기업 그리고 발전 추이까지 다루고 있고요. (참조 - 아이리서치 2018년 중국 모바일 게임산업 보고서) 업종은 미더어, 엔터, 의료, 교육, 소매(전자상거래), 물류, 왕훙 등 총 25 가지 업종을 다루고 있죠. 보고서 중간에 나오는 시장규모, 사용자규모 등 데이터는 자체적으로 개발한 시장조사 솔루션을 통해 집계하고 있는데요. 아이리서치가 집계(추적)하는 데이터는 총 6 가지가 있습니다. -인터넷 이용 패턴 추적하는 UserTracker -스트리밍(비디어) 이용 패턴 추적하는 VideoTracker -광고 효과 추적하는 AdTracker -미디어 콘텐츠 이용자 추적하는 MediaPlanner -온라인 쇼핑 행위 추적하는 ECTracker -모바일 앱 유통 추적하는 StoreTracker 이 데이터들이 아이리서치 리포트의 핵심 경쟁력이라 할 수 있죠.
'의사가 처방한 데이터로 제약 산업 바꾸는' 코아제타 이야기
코아제타를 맨 처음 접한 건지난해 12월 19일이었습니다. ‘의료 빅데이터 비즈니스 활용 세미나’에서 마지막 강연자가 코아제타 이홍기 대표였는데요. 제약 분야에서 연구자로20년 정도 일하던 대표가제약 관련 빅데이터 벤처를운영 중이라는 게 흥미로웠습니다. 직접 해당 분야에서 일했기 때문에무엇이 이 산업에 필요한지 잘 아는 당사자로서 사업을 이어온 케이스였죠. “저는 원래 한미약품에서연구를 하던 사람이었습니다.화학, 약학, 경영학을 전공했죠” “연구하다 보니 아무래도 제약 분야 데이터가 많이 필요한데 늘 그것들이 제한적으로 존재한다고 느꼈습니다” “특허나 문헌 데이터 정도?그마저도 찾아내기가 쉽지 않았습니다.이 부분을 개선할 필요가 있겠다 싶어서아예 제가 비즈니스로 시작하게 됐습니다” 1.고객이 원하는 걸 내가 아노라 이처럼 자신이 해당 산업에서 느낀아쉬움은 곧 여러 서비스로 이어졌습니다. 예컨대 보건의료 분야에서는특허, 소송 관련 이슈가 많은데요.전문가는 많지 않고 최신 데이터로모니터링하기 쉽지 않다고 합니다. 2013년 당시 비투팜(현 코아제타)은당사자로서의 경험들을 바탕으로 특허, 소송 관련 최신 데이터를소송 과정과 결과로 보여주는 식의 글라스라는 유료 서비스를 내놓았죠.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-01-30
무엇이 인공지능을 쓸모없게 만드는가?
그는 죽었습니다. 르네 카밀이라는 인물인데요.원래 평범한 엔지니어였습니다.도표 작성 장치를 다루는 전문가였어요. 그가 다루던 기계는 주로사람들의 인적사항에 구멍을 뚫은인구조사 카드를 분류했습니다. https://youtu.be/tOEFO1kU8rY 헌데 전쟁이 일어났습니다.나치는 어느새 카밀이 살던프랑스 비쉬까지 근접했습니다. 카밀은 직감했습니다. 자기가 다루는 인구 분류표가비쉬에 사는 유대인을 골라내서끌고 가는 데 쓰인다는 걸요. 실제로 인구조사 카드에는종교를 기재하는 부분이 있었고거기에 ‘유대교’라고 적는 건수용소로 간다는 뜻이었습니다. 카밀은 나름 기지를 발휘합니다. 원래 인적사항에 맞게인구조사 카드에 구멍을 내면기계가 그 구멍에 맞춰서카드를 분류하고 모았는데요. 카드에 펀칭할 때 일부러 11번째 줄에는 구멍을 내지 않도록펀칭 기계를 조작한 겁니다. 11번째 줄은종교를 표시하는 부분이었습니다. 카밀은 30개월간 몰래11번째 줄 데이터를 기재하지 않고인구조사 분류를 시행했습니다. 많은 사람이 수용소행을 피했고대신 다른 곳으로 피신할 수 있었습니다.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2017-12-22
과학기술이 걸그룹을 대체한다면
실제 소재와 아이디어를 접목해서SF 웹소설 형태로 풀어드립니다! 아웃스탠딩 속 과학기술 이야기기획기사 ‘만약에’ 시리즈입니다. 해체하기 일보 직전이었어요. 아니, 어쩌면 사장 마음속에서는 이미 해체한 그룹일지도 모를 일이었습니다. 말도 안되는 생방송을 준비한 거 보면 사장님 꼭지가 돌아버린 게 분명했습니다. 이미 벼랑에 몰린 애들한테 생방송으로 대결을 하라니… 물론 매니저인 제가 뭘 어쩌겠어요시키는 대로 해야 했습니다ㅠㅠ 대기실에서 메이크업을 받는 애들 표정도 말이 아니었어요. 평소에 감정 표현이 많지 않은'하나'조차 마음을 숨기지 못했으니까요. 2022년부터 5년 가까이 함께 한 제가 모를 리 없습니다. 벌써 몇 번째 한숨이던지. 하나가 이정도니 채린이는 오죽했겠어요. 원래 주목받기 좋아하는 애가 궁지에 몰리니 혼잣말까지 했습니다. “침착하자… 별일 아니잖아. 만날 하던 건데, 하던 대로, 침착하게, 후…. 침착하자…” 이런 대기실 분위기도 모른 채 사장은 태평한 표정으로 들어왔어요. 들어보니 지금 소속사 채널로 동(시)접(속)자만 몇십만 명이라고 했습니다. 게다가 소속사에서 작심하고 새로 개조한공연장에는 1만 명 가까운 인파가 몰렸습니다. 요즘 같은 시대에 웬만한 마니아 아니고선 자기 집에서 모니터로 보는 게 대세인데도요. 실제 공연장에 이 정도로 사람들이 몰리다니, 히트는 히트였어요. 그럴 수밖에요.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2017-11-17
"엔비디아는 IT 생태계에서 우월해지고 있습니다"
엔비디아가 한국에도 찾아왔습니다. 이스라엘, 유럽, 대만, 중국을 거쳐지난 31일 서울 코엑스에서 딥러닝데이 콘퍼런스가 열렸습니다. 개발자를 대상으로 한 행사였고요.그래서 기술적인 용어들도행사장을 가득 채웠습니다. 엔지니어가 아닌 기자에게도 엔비디아는심상치 않은 기업이라는 인상을 줬습니다. 대중적으로 구글, 페이스북 같은IT 기업들을 자주 회자하지마는 이들이 많은 양의 데이터와딥러닝이라는 알고리즘을 이용해지금의 서비스와 기술력을 구현하는 데 엔비디아의 GPU*가토양을 제공하기 때문입니다. *GPU(Graphics Processing Unit)그래픽 처리를 위한 고성능 처리장치.그래픽 카드의 핵심을 담당한다. 최근 엔비디아는 GPU를 다르게 표기하기도 한다.(범용 처리 장치, General Processing Unit) (참조 - 엔비디아가 여전히 AI를 이끌고 있다) (참조 - "엔비디아 칩이 AI 시장을 도배할 것이다") 사람이 뼈와 근육이 있어야 걸어 다니듯지금의 IT 산업이 규모를 견디기 위해선‘컴퓨팅 파워’가 뒷받침이어야겠죠! 엔비디아도 본인들이페이스북, 구글, 아마존 같은 기업의석유 역할을 한다고 표현하고 있고요:) https://youtu.be/SUNPrR4o5ZA
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2017-11-01
"최고의 코딩 교실 만드려면"...온라인 플랫폼 엘리스 이야기
2018년 이후 초·중·고교에서 코딩 교육이 정규과정으로 지정될 예정입니다. 정부에선 2015년부터시범적으로 코딩교육 콘텐츠를운영해왔다고 하는데요. 이와 맞물려 입시에선‘소프트웨어 인재’라는 항목이점점 새로이 추가되고 있고요. 지금 이 기사를 보고 계신 여러분이몇 차 교육과정을 거치셨는진 알 수 없지만 XX차 교육과정을 거쳤던 저로선코딩 교육이 정규과목이 된다는 게꽤 충격으로 와닿았습니다. "코딩이란 결국 컴퓨터의 언어를 배우는 일인데이젠 컴퓨터 말도 배워야겠군?!” “그게 그렇게 중요하면 난 어디서 배우지?!” 이미 공교육에서 벗어난 지 오래인 사람이코딩이라는 ‘말’을 배우고 싶더라도학교에 다시 들어가 배우기도 어렵고아이들 코딩 캠프를 따라가기도 좀 그렇고 개발자가 될 것도 아닌데 각 잡고서코딩 학원 종일반을 끊을 수도 없죠.영어는 취미반, 회화반, 입시 반 등등커리큘럼도 다양해서 선택의 여지라도 있는데ㅠ ‘그래! 혼자 못 할 거 뭐 있어!’ 요즘같이 인터넷으로뭐든 배울 수 있는 시대에어디 가서 배울 수 없다면 독학으로라도코딩을 배우자고 맘을 먹어봅니다. 유튜브에 들어갑니다. ‘코딩 기초’라고 적어봅니다. 엔터!
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2017-06-19
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