2018년, JMP는 '분석적 관점(Analytically Speaking)' 웹 세미나 시리즈의 일환으로 론 케넷 박사님을 인터뷰하는 영광을 누렸습니다. 이 인터뷰의 일부를 다시 게시하는 데에는 두 가지 이유가 있습니다. 첫째, 이번 달 미국 품질협회(ASQ) 세계 품질 및 개선 컨퍼런스에서 수여되는 2026년 데밍 메달 수상자인 케넷 박사님을 기리기 위함입니다. 둘째, 인공지능(AI), 머신러닝, 그리고 방대한 양의 데이터(가짜 데이터/잘못된 정보 포함) 시대에 정보 품질의 중요성을 강조하기 위함입니다. 케넷 박사님은 갈릿 슈무엘리와 공동 저술한 책에서 이러한 문제들을 심도 있게 다루었습니다.

데밍 메달 수상자이기도 한 케넷은 응용 통계학자이자 분석 컨설팅 회사인 KPA 그룹의 회장입니다. 또한 이탈리아 토리노 대학교 연구 교수, 하이파 테크니온 사무엘 니먼 연구소 선임 연구원, 이스라엘 엔지니어 협회 데이터 과학 학회 회장을 맡고 있습니다. 그는 영국 왕립 통계 학회의 2013년 그린필드 메달, 유럽 기업 및 산업 통계 네트워크의 2018년 조지 박스 메달을 수상했으며, 와일리 통계 백과사전(StatsRef)의 편집장을 역임했습니다. 케넷의 전문 분야는 실험 설계, 통계적 공정 관리, 산업 통계, 생물 통계학, 소비자 조사, 데이터 과학, 위험 관리 등 다양합니다. 그는 18권의 저서와 300편 이상의 동료 심사 논문을 저술 및 공동 저술했습니다.
우리는 데이터 와 정보를 구분합니다. 데이터가 분석과 결합되어 연구 목표 달성에 도움이 될 때 비로소 정보가 되기 때문입니다. 정보의 질은 제시된 연구 결과를 도출하기 위해 데이터가 수집되고 분석된 방식에 따라 결정됩니다.
정보 품질은 고전 통계학과 현대 인공지능 및 머신러닝을 통합하는 프레임워크입니다. 우리는 이러한 통합을 '분석'이라고 부릅니다. 분석의 목표는 단순히 데이터를 집계하는 것이 아니라 질 높은 정보를 생성하는 것이어야 한다는 점이 중요합니다. 그렇기 때문에 수집되는 데이터의 종류(전략적 실험 설계, 표본 추출 방법, 설문 문항 설계 등), 데이터 수집 방식, 그리고 수집된 데이터가 중요한 의사결정에 어떤 정보를 제공할 수 있는지, 나아가 우리가 반드시 제기해야 할 가장 중요한 질문에 대한 답을 찾는 데 전문가의 도움이 필요합니다. 인공지능 시대에 통계적 사고의 중요성은 종종 과소평가되지만, 그 어느 때보다 중요합니다.
센서 등을 통해 엄청난 양의 데이터가 생성되고 수집되면서, 우리는 때때로 이러한 데이터를 수집한 이유가 시스템에 곧 유지보수가 필요한지, 습도 수준이 결과에 영향을 미치는지 등을 확인하기 위한 것처럼 매우 제한적이었다는 사실을 잊곤 합니다. 물론 이러한 데이터를 통해 다른 통찰력을 얻는 데에는 여전히 가치가 있지만, 데이터가 부족하여 우리가 새롭게 제기할 수 있는 더 중요한 질문에 대한 답을 찾기 어려울 수 있으며, 궁극적으로 미래의 중요한 결정을 내리는 데 가장 유용한 데이터가 무엇일지 판단하기 어려울 수 있습니다.
케넷 박사가 Analytical Speaking 인터뷰에서 정보 품질에 대해 논의하는 내용을 들어보세요.
케넷이 2017년 디스커버리 서밋 유럽(Discovery Summit Europe)에서 발표한 기조 강연, "설계를 통한 품질에서 정보 품질까지: 과학과 비즈니스 분석을 통한 여정"도 흥미로울 수 있습니다. 여기에서 녹화 영상을 시청하세요 .
케넷이 통계학, 데이터 과학, 그리고 다양한 분야에 걸친 더 나은 의사결정에 기여한 공로를 인정하여, 데밍 메달 수상이라는 영예로운 수상을 진심으로 축하드립니다.
최근 케넷 박사님과 이 시대에 정보 품질의 중요성에 대해 이야기를 나누던 중, 박사님께서 이렇게 말씀하셨습니다. " 분석의 큰 그림이 우리 눈앞에서 완성되어 가고 있습니다. 다양한 학문 분야의 관점이 결합되고 있으며, 이러한 상황에서 통계학은 중요한 기로에 서 있습니다. 위에 링크된 인터뷰에는 많은 기회 영역이 나열되어 있습니다. 이러한 진화 과정에서 중요한 요소는 실제적이고 일반화 가능한 문제를 해결하기 위한 방법론적 발전을 확보하는 것입니다. 분석은 학계, 실무자, 교육자, 그리고 도구 개발자에게 영향을 미치고, 또한 그들에게 영향을 받을 것입니다. 앞으로 해야 할 일이 많습니다!"