KGS 바둑 서버의 데이터를 기반으로 한 머신 러닝을 통해 만들어진 알파고는 이세돌 9단과의 대국으로 유명해졌다. 구글 번역 서비스는 구글 신경망 기계 번역 시스템이 가능하게 만들었다. 빅데이터 활용이 가능해지려면 이러한 데이터에 대한 충분한 검토와 준비 등이 필요하다.
이런 측면에서 빅데이터 분야를 앞서 나간 민간 부문의 성공 사례들은 시사하는 바가 크다. 이세돌 9단과의 대국으로 유명해진 알파고는, 수천 명의 바둑 선수들 간의 대결과 수십만 개의 기보들로부터 학습하는 머신 러닝을 통해 알고리즘을 생성하고, 그 알고리즘 간의 무수한 반복 대결을 통해 만들어졌다. 이를 가능하게 한 근본은 KGS(Kiseido Go Server) 바둑 서버의 16만 개의 기보와 3000만 개의 바둑돌 위치정보 데이터이다. 또한 앞서 언급했던 구글 번역 서비스는 10년 동안 하루에 140억 단어 이상을 번역하여 축적한 데이터를 통해 구축된 구글 신경망 기계 번역(GNMT, Google Neural Machine Translation) 시스템이 적용됨으로써 가능해 진 것이다. 이와 같은 사례들은 빅데이터 안에 어떤 데이터를 담을 것인가에 대한 충분한 검토와 준비 그리고 여기에 일관성 있는 원칙과 지속적 투자가 더해질 때 성공적인 빅데이터 활용이 가능하다는 것을 보여주고 있다는 점에 주목할 필요가 있다.