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Data literacy - 팩트가 많을수록 진실에 가까워질까? 3장 4절 | 팩트가 많을수록 진실에 가까워질까?“정보는 많을수록 좋지.”“데이터가 많으면 판단도 더 정확해지는 거 아냐?”“팩트를 쌓다 보면 결국 진실에 다다르겠지.”우리 모두가 한 번쯤 이렇게 생각해봤을 거야.실제로도 데이터 기반 의사결정(data-driven decision)이라는 말은요즘 회사와 조직에서 거의 교과서처럼 쓰이는 원칙이지.하지만 이 믿음, 과연 맞는 걸까? 팩트는 많아도, 방향은 틀릴 수 있다한 번 예를 들어보자.직장인 대상 커머스 플랫폼에서 “고객 리포트”를 작성했다고 해보자.그 보고서엔 이런 수치들이 들어있다:1개월 내 신규 고객 유입 수: 4,302명주간 재방문율: 23.6%객단가 평균: 41,000원반품률: 12.7%NPS 점수: +43장바구니 이탈률: 58%앱 실행 평균 시.. 2025. 4. 13.
ETF 투자 입문 가이드 - ETF란? 1장ETF란 무엇인가요?ETF는 주식과 펀드의 장점만 모아 놓은 똑똑한 투자 상품이다. 초보 투자자에게도 부담 없이 시작할 수 있는 간편한 방식이며, 다양한 자산에 분산 투자하고 싶을 때 좋은 선택이 됩니다. ETF, 처음 들어보셨나요?주식은 알겠고, 펀드도 들어봤는데 ETF(Exchange Traded Fund)라는 말은 낯설게 느껴질 수 있는데요. 하지만 알고 보면 ETF는 주식과 펀드의 장점을 결합한 하이브리드 투자 상품입니다.💬 쉽게 말하면?👉 "ETF는 특정 지수를 따라가는 펀드인데, 주식처럼 거래할 수 있는 상품입니다!" ETF의 뜻을 한 줄로 요약하면?ETF = 상장 + 지수 + 펀드구성 요소뜻상장 (Exchange Traded)증권거래소에 상장되어 주식처럼 사고팔 수 있음지수 (Inde.. 2025. 4. 13.
Data literacy - 중립을 가장한 편향 3장 3절 | 데이터는 중립적이지 않다: 왜 수치는 편향될 수밖에 없는가“우리는 데이터로 말합니다.”“숫자는 거짓말하지 않습니다.”“팩트에 기반한 결정을 내립니다.” 회의실에서, 마케팅 브리핑에서, 보도자료에서 이런 말은 거의 주문처럼 반복된다.하지만 진짜일까?우리는 그동안 ‘데이터’라는 단어에 너무 많은 신뢰를 줬었다.숫자는 감정이 없고, 입장이 없고, 누구의 편도 아닌 순수한 정보라고 믿었던 거다.하지만 현실은 정반대다.데이터는 그 자체로도 이미 편향되어 있을 수밖에 없고,그 편향은 ‘보기 좋게’ 잘 포장돼서 우리 앞에 놓인다. 데이터는 ‘있는 그대로의 세상’을 보여주는가?아니다. 보여주기로 선택된 조각만 보여준다.데이터는 공기 중에 떠다니는 게 아니다.사람이 설계하고, 선택하고, 수집하고, 편집한 .. 2025. 4. 12.
Tableau 2025.1 - release Tableau Cloud 릴리스 프리뷰와 VizQL Data Service API   저는 개인적으로 VizQL Data service API에 관심이 많이 가는데요.기존에 embeding에 주로 사용되었다면 이제는 Data query를 통해 AI 연계할 수 있는 장점이 생기게 된 것입니다. (오늘은 소개만 하고 다음 시간에는 사용 방법과 기존 DB의 Query와 어떻게 다른지에 대해서 얘기해보려 합니다.) 목차왜 이 릴리스가 중요한가Tableau Cloud 릴리스 프리뷰 사이트란?VizQL Data Service API - 진짜 혁신은 여기에 있다어떤 변화가 일어날까?더 똑똑한 데이터 분석의 시작1. 왜 이 릴리스가 중요한가데이터 분석을 잘하는 회사는 다릅니다. 빠르게 변화하는 시장에서 더 빠른 인사이.. 2025. 4. 12.
[A2A] AI 에이전트의 공용 언어, A2A가 여는 협업의 미래 AI 에이전트의 공용 언어, A2A가 여는 협업의 미래구글이 제안한 에이전트 상호운용성 프로토콜의 의의와 확장성 목차A2A란 무엇인가왜 A2A가 필요한가A2A의 작동 방식: AI는 어떻게 협업할까A2A의 설계 원칙과 기술 기반마무리: AI가 AI를 이해하는 세상 1. A2A란 무엇인가A2A는 "Agents-to-Agents"의 약자로, 서로 다른 AI 에이전트들이 서로 소통하고 협력할 수 있게 하는 오픈 프로토콜이다. 쉽게 말해, A2A는 AI가 AI에게 요청을 보내고 응답을 받을 수 있게 해주는 공통 언어라고 볼 수 있다.이 프로토콜은 구글이 설계했으며, Anthropic이 개발한 MCP(Model Context Protocol)을 보완하는 형태로 등장했다. 기존에 있던 MCP가 AI 모델 간 맥락 공.. 2025. 4. 11.
Data literacy - 데이터를 만든 사람의 입장 3장 2절 | 누가 데이터를 만들었는가: 기관, 기업, 언론의 의도아침에 스마트폰 알림으로 뉴스 하나가 떴다.“2030 세대의 72%, 연애보다 혼자가 편하다 응답”기사 안에는 그래프도 있었고, 퍼센트도 있었다.“오, 요즘 사람들 진짜 연애 안 하나 보다”그렇게 우리는 또 하나의 통계를 믿는다.그런데 그 데이터, 누가 만든 걸까? 숫자에는 입장이 있다.데이터는 ‘사실’이 아니라 ‘설계된 이야기’다.대부분 사람들은 “데이터는 객관적이다”라고 생각한다.하지만 데이터는 생성, 수집, 선택, 표현 — 이 모든 과정에서 사람의 선택이 들어간다.그리고 그 사람들은 각자의 입장, 목적, 의도를 가지고 있다.데이터는 그 자체로 정치적이다.‘정치’라는 말이 거창하게 들릴 수도 있지만, 여기서 말하는 정치란“누가 말하고 .. 2025. 4. 11.
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