Stay Hungry Stay Foolish

[정리] ThickData, 빅데이터도 모르는 인간의 숨은 욕망 (백영재/테라코타)  1회독 (2024-02-24) Part 1. 소비자를 이해하는 정교한 렌즈, 인류학 인류학 ⇒ anthropology : anthropos(인류/인간) + logos (지식) 인류학 접근 법 문화 상대주의 : 문화에 우열 X, 자문화 중심평가 X, 환경/역사적/사회적 상황/가치관 기반 이해 우리 기업의 관점 X , 고객의 입장에서 문제 파악 및 솔루션 발견 총체적 접근 : 현실을 통합된 전체로 보고 살핌. 다양한 요소, 관계, 맥락(context) 내에서 파악 참여관찰 : 현지 조사(field work) , 현장으로 들어가 참여, 관찰 인류학 + 비즈니스 조합은 강력함. 문화상대주의 맥락, 구성원의 가치관, 환경 이해 ↔ 자문화 중심주의 비즈니스의 관점 ex) 보험 상품, 보험상품판매⇒ 컨설팅식 세일즈로의 전환 소비자의 관점, 욕구 파악 총체적 접근 참여관찰 Part 2. ThickData Bigdata vs. Thickdata ex) Nokia vs iPhone 의 사례 “What is measurable isn’t the same as waht is valuable” ‘트리시아 왕’ ⇒ 인문학적 이해를 바탕으로 한 새로운 종류의 데이터 주창 : “ThickData” 인류학자 ‘클리퍼드 기어츠’ 의 thick description( 의미, 맥락 부여된 것 ) ↔ thin description Big ddata 정량적, 패턴 위해 차원감소 ⇒ 해상도 감소 Thick data 정규화, 표준화에서 유실되는 맥락, 의미, 경험 등을 복원하는 유용한 장치가 될 수 있음. big data(정량적, 차원감소) vs. thick data(정성적, 복잡성, but 확장성 감소) 스토리에 집중, 샘플 사이즈 상관없음, 해석 및 인사이트의 깊이에 집중 ⇒ 객관성 확보 방법 ex) 넷플릭...

마케팅 불변의 법칙  (알 리스, 잭 트라우트 / 비즈니스 맵) 1회독 2023/01/23 불변의 법칙은 존재할까? 2016년 스위스의 다보스 포럼에서 등장한 화두 '4차 산업혁명' 은 사회의 변화를 이끌었고 기존의 환경에 익숙해졌던 기업들은 변화에 적극적으로 대응하게 되었다. 빅데이터는 기업들이 고객 각각에 맞춰 광고를 선보이고, 제품을 추천할 수 있도록 한다. 또 TV광고 만큼이나 유튜브나 SNS등 과거보다 더 다양한 채널에 많은 공을 들인다. 세상은 이렇게 바뀌었는데 과연 불변의 법칙이란 존재하는 것일까? 저자는 이 책의 첫 페이지에서 불변의 법칙은 반드시 존재한다고 강조한다. 세상의 법칙은 변했으나 기업이 마케팅에서 지켜야 하는 기본 원칙은 지금도 그리고 앞으로도 존재할 것이라고 확신하고 있다. 많은 법칙을 소개하고 있지만 큰 틀에서 몇가지로 나눠 볼 수 있을 것이라고 생각한다. 결론적으로 누구보다 빠르며, 확실하고, 강력하게 해야한다는 것이다. 가장 먼저 제시하는 법칙은 빠르게 하는 것이다. 가능하면 원조(original)가 되려고 해야하며, 그 자리를 지켜야 한다는 것이다. 어떤 분야에서 리더가 되는 것을 가장 첫번째 법칙 (리더의 법칙) 으로 제시했다는 점에서 저자가 이 법칙을 얼마나 중요하게 여기고 있는지 알 수 있다. 어떤 식당을 가더라도 소위 '맛집'으로 알려진 곳은 자신의 식당이 얼마나 오래되었는지, 원조격인지 강조한다. 중요한 점은 소비자들에게 최초로 인식되는 것 (기억의 법칙) 이 아주 중요하다. 코카콜라는 자타공인 콜라의 원조라는 이유만으로 많은 팬덤을 구축하고 있다. 하지만 1등은 하나이므로 누군가는 뒤따르는 존재가 되어야 한다. 저자는 이런 기업에게 확실한 태도를 취할 것을 제시한다. 가령 최초가 될 만한 영역을 찾아내거나 (최초의 법칙) , 리더의 기업 못지 않은 소비자의 마음을 훔칠 수 있는 하나의 키워드를 발견해 차지하는 것 (독점의 법칙) , 그 키워드는 상대방이 가지지 못한 특성 또는 경쟁자와 ...

[독서 #정리] 마케팅 불변의 법칙 (알 리스, 잭 트라우트 / 비즈니스 맵) 1회독, 2023/01/17 1장. 리더십의 법칙 ●리더십의 법칙 : 더 좋기보다는 최초가 되는 편이 낫다. ●리더브랜드 ex)허츠(렌터카), IBM(컴퓨터), 코카콜라 ex)하이네켄 사례 ●시기(timing) + 좋은 아이디어 ●브랜드가 보통명사 처럼 사용되는 것 ●최초 vs 벤치마킹(총체적 품질관리) => 최초가 되는 것이 더 좋음. 2장. 카테고리의 법칙 ●카테고리의 법칙 : 최초가 될 수 없다면 최초가 될 수 있는 영역을 개발하라) ex) IBM 과 DEC의 사례 + Dell의 사례 ●"무엇이 새로운가" => 새로운 영역 창출 => 성장 3장. 기억의 법칙 ●기억의 법칙 : 단순히 시장에서 최초가 되기 보다 기억속에서 최초가 되는 편이 더 낫다. ●시장 최초 < 소비자의 기억 최초 ●소비자의 기억과 인식 바꾸는 것 => 어려움 => '돌풍처럼' 파고들어야 함. ex)애플의 PC 사례 4장. 인식의 법칙 ●인식의 법칙 : 마케팅은 인식의 싸움이다. ●'사실'에 집중 < 소비자의 마음(인식)에 집중 ●소비자의 '생각' => 브랜드 싸움 결정 "인식의 싸움" ex)혼다의 사례- 일본 vs 미국, 켐벨의 사례 ●소비자의 '간접인식' => 다른 소비자가 인식한 내용을 기반으로 구매 결정 ='everybody knows' 원칙 ex)일본 차 사례 (일본 차는 품질이 좋다는 인식과 소문) 5장.집중의 법칙 ●집중의 법칙: 소비자의 기억속에 하나의 단어를 심고 그것을 소유하는 것 ●단순한 하나의 단어, 개념에 초점 => 소비자에게 깊은 인상을 줄 수 있음 ex)단어연상검사 - IBM=컴퓨터 사례, 하인즈 케첩사례('slow' 문구) ex)메르세데스=기술, BMW=주행, 볼보=안전, 페덱스=overnight ●하나의 단...

총 균 쇠, 무기 병균 금속은 인류의 운명을 어떻게 바꿨는가 (제레드 다이아몬드) [3] 3부 제 3부. 지배하는 문명 & 지배받는 문명 1회 완독, 2021-10 11장. 가축이 준 대가, 세균. ●식량 생산 => 균, 문자, 기술, 중앙집권정치 발전 ●병원균 => 세균이 사람을 해하는 이유      ex) 콜롬버스(1492)의 아메리칸 대륙 정복 사례     - 수동적 전파 방법: 숙주->숙주     -적극적 전파 : 숙주의 신체, 습관 변화 야기 => 자손을 퍼뜨리기 위한 영리한 진화적 전략 ●인간 vs 병원체 => 면역력, 항체↑ ●대중적 질병(crowd disease)의 특징 : 단기간에 대량 전염, 급성인 경우, 생존 시 항체 발생, 인간에게만 발병,  ●대중적 질병은 적정 인구일 때 감염이 증가. 소규모 인구=> 대중적질병 존재 힘듬. ●구세계 <--> 신세계 간 질병 교환이 구-->신 으로 일방적이었던 이유 : 가축화 수준의 차이 12장. 식량 생산 창시 & 문자 고안과의 연관 ●문명 vs. 야만 : 문자 유무로 나뉘어 왔음. ●다양한 방식의 문자 존재 ●가장 오래된 문자 : 수메르인 설형 문자 ●독립적인 문자의 탄생 어려운 이유 : 난이도 높음, 기존 문자들의 견제가 있음. ●문자 탄생과 보편화 지연의 관계      -불완전안 형태와 규칙     -예속화     -복잡 ●문자 발명에 영향을 준 지리적 생태적 측명, 가축과 비슷한 영향을 받음. 13장. 발명 & 발전 ●필요와 발명의 관계.      -[필요-->발명] < [발명-->빌요] ●발명의 영웅이론 : 발명을 단순화 시킨 결과, 복합적의 요소의 영향을 받는 결과물인 경우가 더 많음. ●발명과 사회 : 수용성(경제적이점, 사회적 가치관, 기득권 양립...

    데이터는   알고있다 .  빅데이터가   만드는   세상  2022-12-07,  완독  1 회 뭉쳐야   산다   빅데이터는 대량의 정보를 바탕으로 작은 데이터에서 볼 수 없었던 새로운 통찰과 가치를 획득할 수 있는 기술이다 .  근래에는 넷플릭스의 추천시스템이나 대선 예측 등을 통해 더욱 주목받고 있다 .  빅데이터의 핵심은 대량 데이터이다 .  데이터의 양이 많아졌을 때는 거대한 흐름뿐만 아니라 오랜 데이터 분석 방법이었던 샘플링 기법에 비해 더욱 정교한 의미가 드러나기도 한다 . 몇 년 전 파트타임으로 모델하우스에서 진행하는 선호도 설문조사 기록에 참여한 적이 있었다 .   외부에서 설문조사를 받아오면 그 조사지의 정보를 기록하는 것이 내 일이었다 .   약  40 일가량 진행한 이 조사에서는 하루에 수백건의 설문지를 받았는데 설문지의 응답은 일부 비어져 있는 것이 많았다 .   가령 선호하는 평수나 연봉을 묻는 질문에는 비어...

 정의란 무엇인가 (마이클 샌델) 1회독, 2021/12/01 1장. 정의, 옳고 그름이란 존재하는가? ●자유 vs 미덕 => 정의에 대한 상반된 의견으로 나타남 ex) 허리케인 폭리 사건 ●보너스 논쟁: 소중한 자원의 분배방법 => 정의에 대한 3가지 관점     -최대복리(공리주의)     -자유주의     -미덕/도덕 ●옳은 행위는 무엇인가? => 혼동(원칙vs상황) => 판단 재고, 재검토 => 반복:"도덕적 사고" (사고의 기반, 견해/ 확신으로 작용) 2장. 공리주의(Utilitarianism) ●구명보트 사건 : 공리주의적(사회에 해가되는가) vs 도덕적(용납할 수 있는가) ●제레미 밴담 : "공리 극대화" vs 개인의 권리, 가치의 기준(환산되는 과정) ●존 스튜어트 밀 : 자유론 => 개인의 자유 존중 => 궁극적으로 최대 행복, 쾌락의 수준 향상 3장. 자유지상주의(Libertrianism) ●자유지상주의 : 타인의 권리를 존중하는 한 자신의 소유물을 마음대로 쓸 수  있다. ●vs. 온정주의, 도덕의 법제화, 부 재분배 ●자기소유개념(권리) vs 행운 4장. 대리인 고용 ●대리인 고용 => 시장논리 vs. 도덕성 ●징병제 사례에 대한 => 자유지상주의 vs. 공리주의 vs. 공동선(시민의 의무) ●대리모 사례 => 자유지상주의 vs. 공리주의 vs. 공동선(시민의 의무) ●존 롤스 : 완벽한 계약은 존재하는가? 무지의 장악, 차등원칙(대비책), 타고난 재능, 도덕적 자격(포상에 대한 자격 vs. 권리) 5장. 소수집단 우대 ●소수집단 우대에 대한 => 권리 vs 자격 ●보상논리, 다양성 증진의 논리 6장. 아리스토텔레스 ●정의vs도덕적 자격, 장애를 가진 응원단원 예시 ●목적론적 추론(텔로스) => 플루트는 누구한테 가야하는가? 7장. 충성심의 딜레마 ●집단의 도덕성 vs 개인의 도덕성 => 책...

NFT 사용설명서 (맷 포드나우/ 큐 해리슨 테리) 1회독, 2022/02/21 2장. NFT개념 ●수집의 의미, 희소성의 가치 ex)비니베이비스 인형 사례(희소성 있게 제작해 파는 포지셔닝) ●대체 불가능 토큰, NFT : 블록체인기술로 거래 내역이 검증된 고유 디지털 아이템 ●출처, 소유권 이력, 희소 정도 => 기록, 공개적으로, 네트워크에 영원히 존재 ●'토큰' ? : 기념품 ●블록체인, 암호화페 : 인터넷 디지털 화폐, 송금에 충분한 양의 암호화폐 소유여부 검증 => 신뢰성, 안정성 보장.  ●블록체인 과정 : 검증 => 복수의 거래 검증 => 블록에 거래내역 저장 => 블록의 용량이 차면(confirm) 앞서 검증이 끝난 블록에 추가 *n(반복) ●코인 vs 토큰 : 코인=>자체 블록체인 존재, 토큰=> 자체블록체인 없음(다른 블록체인 활용) ●대체 불가능 vs 대체가능 : 달러, 암호화폐는 교환가능하며 대체가능한 가치를 지님 ●민팅(mint) : '주조하다', 토큰, 코인 모두 민팅과정이 발생, 최대 공금량 존재, NFT의 최대 공급량: '1'(고유하며 대체 불가) ●멀티토큰 NFT, 한정판 NFT, 특정디자인 NFT시리즈 : 에디션번호 및 다양한 요인=>가치 발생 ●NFT의 종류 : 디지털아트(레스터,벡터이미지), 동영상, gif, 오디오, 3D모델, 텍스트, 인게임아이템, 디지털 트레이딩 카드, 디지털 부동산, 도메인 이름, 행사 입장권, 트윗 등.. ●NFT의 구성      -프로그램 코드 조각      -스마트 컨트랙트      -규격 구성규정(이름, 메인콘텐츠, 미리보기 콘텐츠, 설명, 속성, 잠금해제 콘텐츠, 지속적 로열티, 공급량) => 필수요소 : 이름/메인콘텐츠/공급량 ●NFT의 형태     -스마트컨트랙트(프로그래밍코드) + 컨텐츠 저장장소 + 메타버스 저장장소(스마트컨...

메타버스의 시대 1회독, 2022-12-24 ●메타버스 : meta + universe, 초연결. beyond의 meta와 세계의 universe를 합친 단어 ●메타버스 => 다른 생을 가능하게 할까? ●ASF : 메타버스 기준 (기술연구 비영리단체)      증강(현실기반 vs 가상기반) vs 사적(이용자 vs 외부환경) ●통합된 것이 "메타버스" : 방식 + 기술(체험적)     -거울세계 : 현실재현 + 새로운 정보     -라이프로깅: SNS,기록 (Life + blogging) ● 인프라 : 스마트폰 성능 비약적 성장, 통신 기술발전, 양자 컴퓨터 ● 메타피아(METAPIA) : 메타버스의 키워드의 약자들     -Multi Avatar     -Extended Economy     -Two-way Interaction (쌍방향)     -Anonymity     -Play Mission     -At the same time (동시성) : SNS와 차별화 ● 메타버스의 경제 : 거시적 차원, 미시적 차원(플랫폼)     -아이템거래 : D2A, 아바타를 위한 소비가 증가     -가상마케팅 : 광고, PPL(게임 내 컨텐츠로 광고), 공간 점유 마케팅, 아이템 협업     -가상부동산 : 가상화폐로 거래, 수익을 내기도 함     -가상화폐 & 메타버스     -NFT & 메타버스 : 메타버스 내 발생되는 거래에  NFT 기술 접목가능 ● 메타버스와 산업 => 메타버스의 다양한 쓰임새     -교육     -오피스, 비즈니스     -콘서트 등 예술 컨텐츠 공간     -제조 및 건설...

비전공자를 위한 IT지식 (최원영, 티더블유아이지) 1장. OT ● 기확자 : 개발자와의 소통 중요성 증가 2장. 프로그래밍언어 & 운영체제(OS) ● 개발언어 C, JAVA, PYTHON.. ● 언어 : OS마다 다른 언어가 사용되나 JAVA언어로 개발된것을 MacOS / Windows에서 구동하는 방법도 가능(JVM) ● JVM(Java Virtual Machine) 을 이용 => JAVA 프로그램을 다양한 OS에서 이용할 수 있도록 (속도는 느림) 3장. 네트워크 클라이언트 서버 ●LAN(Local Area Network) -> MAN(Metropolitan) -> WAN (Wide) ●클라이언트(스마트폰) <---<apk>---> 네트워크 <---<apk>---> 서버(AppStore) ●IP : 주소, 숫자구분, 4개에서 6개로 늘어나 IPv6 가 사용되기 시작 ●프론트엔드(클라이언트,user) vs 백엔드(서버) ● 리눅스 => 서버프로그램 구동시키기 좋은 OS, 무료 => 안정적 구동위해 GUI 없는 경우 많음. 명령어로 구동 ●우분투(Ubuntu) : 리눅수의 버전, 레드헷(Red Hat) : 리눅스 개량 후 판매하는 회사(유료) ●개인의 서버운용 어려움 증가 => 호스팅업체 이용(Cafe24, AWS) 4장. API, JSON ●API : 요청-응답 기능 => 서버개발자가 개발 <= 클라이언트 개발자가 사용 ●Request 클라이언트 소프트웨어 CRUD(Create, Read, Update, Delete) -> CRUD(Post/Get/Put(전체),Patch(일부)/Delete) ●요청에 대한 응답 => 숫자로 하기도 함(Http 상태코드) ●API, 기능을 제공하는 타 소프트웨어 SDK ●요청 & 응답 주고받는 형식 => XML,JASON(키:값 구조, {key: value}, value는 값 또는 배열) 5장. 애플리케이션 ...

  [독서 기록 정리] 데이터는 알고있다. 빅데이터가 만드는 세상 빅토르 마이어 쇤베르거 저, 21세기 북스 2022-02-19~, 1회독 1장. 인공지능이란 ● 인간적 행위 중심, 인간적 사고중심, 합리적 사고중심, 합리적 행위중심 ● 기술적 특이점(technological  singularity) : 기술의 발전을 인간이 따라잡지 못하면서 결국 인간이 기술을 스스로 이해할 수 없는 지점. ● 구성요소(머신러닝, 자연어처리, 컴퓨터감각, 자동추론, 지식표현) ● 데이터 드리븐 비즈니스 : 데이터 -> 가치창출 -> 기존 프로세스 변경으로 이어지는 것. 데이터 비즈니스 2장. 머신러닝 ● 머신러닝 : 스스로 학습 -> 흉내, 지도/비지도/강화학습 ● 지도학습 : 학습데이터에는 정답지가 있음, 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾아내면 데이터마이닝이 된다. cf) 코호트 분석, 규칙기반 타겟팅, ● 비지도 학습 : 컴퓨터에게 모델에 기반한 학습을 시키되 정답을 포함시키지 않는 것 ex) 고객세그멘테이션 - 클러스터 모델(군집화) ● 강화학습 : 반복적인 학습, +/- 피드백으로 목적에 맞는 행동을 하도록 하는 것. ex) GAN(generative adversarial network) : 만드는 부분과 평가하는 부분이 대립하며 발전시키는 모델 ● 머신러닝 & 딥러닝 ● AI > 머신러닝 > 딥러닝 (인공신경망) ● 인공신경망 : 서로 연결된 신경망들이 신호를 나눠주고 받는 신경망 구조 ● 딥러닝 : 입력층 -> 중간층 -> 출력층 , 출력층이 3개 이상인 경우 딥러닝이라고 본다. ● 딥러닝의 종류     -DNN: Deep Neural Network, 중간층을 깊게 쌓은 형태, 테이블 형식 데이터 처리에 용이     -CNN: Convolutional Neural Network, Convolutional = '복잡한'-> 중첩적분, 합성곱   ...

데이터는 알고있다. 빅데이터가 만드는 세상 빅토르 마이어 쇤베르거 저, 21세기 북스 2022-11-30, 1회독 1장. <현재> ●독감바이러스 -> 구글의 예측 프로그램(검색어 기반) ●빅데이터 : 정보를 새로운 방식으로 활용, 유용한 통찰, 가치있는 재화, 서비스 만드는 능력 ex) 페어케스트(오헨 에치오니, 항공권 비교 서비스) -> 경제권력을 소비자에게, 경제적 가치의 원천 ●빅데이터 : 큰 규모로 작은 규모에서 볼 수 없던 통찰, 새로운 가치 추출, 발견 ●혁명 -> 데이터와 그것을 활용하는 방식 ●빅데이터의 핵심 : 예측 != 인공지능, 머신러닝의 접근 , 수학 + 대량데이터 기반 확률 추론,                                미시적 차원의 정밀성 < 거시적 차원의 통찰 2장. <많아진 데이터> ●데이터 처리 능력 부족(과거) -> 걸러내 최소한의 양만 남김 -> 검토 용이 ex) 1886년 토지대장 사례 : 영국의 기록장부는 비용과 시간이 많이 필요, 게다가 근사치에 불과(census)      인구조사의 어려움 -> 새로운 방법 고안 : 랜덤 샘플링 ● 랜덤샘플링 : 무작위성 확보의 어려움 발생 가능 (ex. 유선 여론 조사) , 정보처리에 제약이 있던 시대의 산물, 세부사항& 세분화된 개체 & 하위 그룹 살펴볼 가능성 떨어짐. ● 현대 : 랜덤샘플링 -> 전체데이터 수집의 방향으로 전환 ● N1 = 1all (1번 집합 = 모든 원소 포함하는 하나뿐인 전체 집합) ●전체 데이터 -> 세부사항 + 연결점 탐색가능, 이상이 있는 부분 vs 다량의 정상거래 ●데이터 양 반드시 클 필요는 없다.  ex) 네트워크 이론, 알버트 라즐로 바바라시 : ...