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출판사 리뷰

작가의 말 ◈ 지은이의 말 ◈ 센티언트 엔터프라이즈는 빅데이터와 분석에 대한 두 개의 매우 뚜렷하면서도 보완적인 관점의 결과다. 학술 연구자이자 기업 고문인 모한은 비즈니스에서 데이터의 중추적인 역할에 대한 이해를 수년 동안 키워 왔다. 올리버의 관점은 기술경영진이자 실무자로서의 오랜 경력에서 온 것이다. 2013년 11월에 처음으로 둘의 메모를 비교한 이후 이 성숙도 모델 작성을 반복하고 있다. 시카고 근처에서 저녁 식사 모임을 하는 동안 우리의 첫 ‘아하(aha)!’ 순간은 전혀 다른 경력에도 불구하고 둘의 시각이 더할 나위없이 딱 들어맞는 것처럼 보여 더욱 흥미로웠다. 기술, 거버넌스, 인적 참여의 적절한 조합을 통해 새로운 차원으로 엔터프라이즈 분석을 시작하면서 규모를 줄일 수 있는 바람직한 스타트업 애자일리티를 유지하는 방법을 정리했다. 여기서 빠진 부분은 이 연금술을 이해하고 최적화하기 위한 프레임워크였다. 이는 어떤 기업에 의해서든 시도해 볼 비전과 자원으로 복제될 수 있다. 몇 년간 수행된 공동 협력과 연구 결과 센티언트 엔터프라이즈 프레임워크가 만들어졌으며 이 책은 센티언트 엔터프라이즈에 대한 선언문이 되는 셈이다. 센티언트 엔터프라이즈를 빅데이터를 잘 활용하는 산업을 위해 가능한 것을 변형시키고 분석력, 비즈니스 관행과 인간 역학을 조화시키는 로드맵으로 생각하라. 우리 경력에 있어 이러한 경향에 대한 점진적인 이해와 현재 시점으로 진화를 가져왔던 협업 연금술로 센티언트 엔터프라이즈를 분석해 애자일리티를 위한 실용적인 프레임워크로 제시하고, 비즈니스 애플리케이션에도 적용할 수 있을 것이다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 아마존에서 처음 이 책의 제목과 리뷰를 읽고 한국에 있는 독자에게도 소개를 하면 좋겠다는 생각으로 번역을 시작했다. 인공지능 등 4차산업혁명 기술에 대한 이해는 이미 많이 확산됐다. 이러한 기술들의 기반이 되는 것은 데이터고, 데이터 분석을 통한 가치 있는 해석과 적용이 중요해지면서 경영 현장에서 데이터 분석을 적용하려는 분위기가 무르익었다. 그러나 아직은 경영 현장에서 데이터 분석을 빠르게 적용하기가 쉽지 않은데, 그 이유는 전문가의 부족, 기업 리더들의 빅데이터 전문 지식의 부족 등일 것이다. 이에 이 책에서는 어떻게 기업 현장에서 경영 문제를 해결하기 위한 데이터 분석 및 활용을 할 것인지에 대해 쉽게 설명하고 있다. 두 저자가 제안하는 핵심은 애자일 방법론을 기반한 센티언트 엔터프라이즈 플랫폼인데, 그 적용 방법을 에피소드나 예시와 함께 IT 비전공자도 알기 쉽게 설명하고 있다. 특히 유명한 글로벌 기업인들에 대한 인터뷰로 데이터 분석을 어떻게 적용하고 문제를 해결하는지 설명하고 있어, 지식을 전달하는 전문서적보다는 데이터를 바라보고 분석 및 활용에 관한 철학을 담고 있는 선언문에 가깝다. 두 저자가 서로가 발견한 ‘아하(aha)’ 하는 순간의 놀라움과 즐거움을 느끼며 써내려 간 열정의 서사가 한국 독자에게도 경영 현장에서 적용해볼 센티언트 엔터프라이즈로 잘 전해지기를 바란다. 저자가 말한 것처럼 결승선은 없기에 이 책을 읽고 독자의 환경에 적용한 더 성공적인 사례를 만들어주기를 기대한다.

1장. 엔터프라이즈 재구상하기
__파괴와 의사 결정하기
__시스코의 자기 파괴: 목적과 규모에 따른
__지속 가능한 방법으로 자기 파괴
__분석 취약점과 자체 서비스 혁명
__접근과 통제
__필연적 진화
__모든 것을 모아

2장. 팽창하는 데이터 세계 활용하기
__데이터의 세계: 새로운 자원으로 대대적인 확장하기
__게임 체인징 역량
__선의의 무정부 상태
__데이터 마트와 그에 따른 불만
__해결책? '분석용 링크드인(LINKEDIN)'
__이베이로 돌아가기: 분석 지시 이행하기

3장. 애자일 데이터 플랫폼
__규모에 따른 애자일리티 유지
__워터폴 방법 재고하기
__애자일 분석
__가상 데이터 마트로 기업 전체에 애자일리티 퍼뜨리기
__작동 중인 가상 데이터 마트(다른 이름으로도)
__타임 복싱
__적어지는 요구, 많아지는 프로토타임
__분석에 관한 분석
__계층화된 실제 데이터 아키텍처 만들기
__자동차 산업의 주동적 변화
__빅 픽처 기억하기

4장. 행동 데이터 플랫폼
__사적인 것이 아닌, 맞춤형 상호 작용
__행동 데이터에 기반한, 성공을 위한 새로운 방안
__현실 세계 비즈니스 도전을 위해 행동 데이터 활용하기
__행동 데이터는 모든 곳에 존재한다
__행동 데이터를 위한 애자일 시스템
__계층화 데이터 아키텍처로 잠입
__가치와 통찰력 수확하기
__사전 대비의 데이터 표준과 미지(未知)에 대한 설계

5장. 협업 아이디에이션 플랫폼
__'반사회적' 분석 피하기
__규모에 따른 메타데이터 문제
__규모에 따른 협업과 정황
__분석 통찰력 머천다이징
__분석에 관한 분석을 통해 가치 있는 길에 머물기
__채택은 시간이 걸린다
__운용할 수 있는 통찰

6장. 분석 애플리케이션 플랫폼
__분석 통찰력을 조직 전체 행동으로 전환하기
__클라우드에서 얻은 교훈
__엔터프라이즈용 애플리케이션 경제 창출
__현실이 되게 하는 데브옵스
__추출, 변형, 로딩을 더 적게…
__…더 많은 '데이터 리스닝'
__센티언스에 대한 셋업

7장. 자율 의사 결정 플랫폼
__빠르게 변화하는 역량
__자율 주행 자동차…그리고 기업들
__센티언스를 위한 구성 단위 '시스템들 중의 시스템'
__알고리즘: 자율 의사 결정을 위한 필수 조건
__엔터프라이즈에 알고리즘 인텔리전스 전략적 적용
__알고리즘 '매직'
__의사 결정 개선을 위한 알고리즘 분석
__홈스트레치에 대한 센티언스에 이르는 알고리즘 결합하기
__궁극적 리트머스 테스트로서의 애자일리티

8장. 센티언스 실행
__나쁜 점들까지 모두, 올바른 질문을 하라
__애자일 전략 계획은 모순이 아니다
__많은 것이 필요 없고 스타트업 사고방식을 채택하라
__가치를 입증할 적합한 내부 파트너를 선택하라
__애자일 프로젝트 관리 전략을 수용하라
__동시성을 수용하고, 확장성을 보장하라
__원활하고 반복 가능한 거버넌스를 설계하라
__빠른 작업 속도, 빠른 성능 저하, 빠른 확장 속도로 최적화하라
__\"아둔한 자여, 중요한 건 문화다\"

결론