이런 객관성 또한 빅데이터에서 뽑아내는 인사이트의 특징이다. 이젠 여기에 더해 빅데이터를 분석함으로써 인사이트를 한층 확대 강화할 수 있다. 그러려면 의사결정자가 최소한 빅데이터 기초를 학습하는 게 필요하다.
 어느 오븐 제조업체는 소셜미디어를 분석해 감춰져 있던 소비자 불만을 찾아냈다.
  ‘레시피대로 조리했는데 실패하는 일이 많다’는 것이었다.
  소비자 불만의 원인에 대한 일종의 인사이트다.
  추가 분석을 통해 원인이 브랜드마다 예열 온도와 시간이 달라야 한다는 데 있다는 것을 알아냈다.
  어느 브랜드에든 통용되는 공통 레시피는 존재할 수 없었다.
  이 회사는 결국 자기 제품에 맞는 레시피를 공개해 매출을 늘렸다.
  영민한 직원이라면 직관적으로 혹시 브랜드마다 레시피가 달라야 하는 건 아닐까 하는 아이디어를 낼 수도 있다.
  하지만 그건 어디까지나 주관적인 의견일 뿐이다.
  반면 수십만 소비자의 글을 분석해 얻은 소셜미디어 인사이트는 객관적이다.
  이런 객관성 또한 빅데이터에서 뽑아내는 인사이트의 특징이다.
  이젠 너도나도 빅데이터에서 인사이트를 뽑아내려 한다.
  가치 창출을 위해서다.
  경영학적 표현을 동원했지만, 가치 창출이란 쉽게 말해 기업의 매출과 수익, 고객 만족 증대 등이다.
  정부나 공공기관이라면 국민의 안전, 행복, 자부심일 것이다.
  인사이트는 이런 가치를 만들어내는 데 필요한 새로운 지식이나 통찰력이다.
  일반적으로 이는 해당 분야의 전문 지식과 오랜 실무 경험에서 얻었다.
  이젠 여기에 더해 빅데이터를 분석함으로써 인사이트를 한층 확대 강화할 수 있다.
  하지만 이건 거저 얻어지는 게 아니다.
  기업이든, 공공기관이든, 의사 결정자가 빅데이터를 알아야 한다.
  데이터과학자에게 무조건 “인사이트를 내놓으라”고 하는 건 어불성설이다.
  고객과 식당 셰프 간의 관계를 생각해보자.
  당연히 주문하는 고객이 의사결정자다.
  당신은 요즘 스트레스가 심하다.
  음식으로 그걸 풀고 싶다.
  즉, 당신이 원하는 가치가 ‘스트레스 해소’다.
  마침 어딘가에서 ‘매운 음식이 스트레스 해소 효과가 있다’는 기사를 읽은 적이 있다.
  식당에서 당신은 매운 음식(인사이트에 해당한다)을 주문한다.
  그러지 않고 셰프를 불러 다짜고짜 ‘스트레스 해소할 메뉴를 달라’고 하면, 아마 셰프는 당황해 쩔쩔맬 것이다.
  빅데이터 인사이트도 이와 같다.
  의사결정자가 데이터 과학자(셰프)에게 ‘매운 음식을 달라’는 식으로 보다 구체적인 주문을 해야 한다.
  그러려면 의사결정자가 최소한 빅데이터 기초를 학습하는 게 필요하다.
  스스로 데이터 과학자가 되라는 것이 아니다.
  빅데이터 시대에 의사결정자는 적어도 아마추어 수준의, 이른바 ‘시민 데이터 과학자’가 돼야 한다.
 