오늘날 우리는 엄청난 양의 데이터를 생산하고 | 커리어리

오늘날 우리는 엄청난 양의 데이터를 생산하고 소비하고 있습니다. 하지만 이 방대한 데이터로 부터 유의미한 통찰을 얻기 위해 데이터의 품질은 매우 중요합니다. 최근 발표된 구글 논문에서는 저평가된 데이터 품질로 인해 문제가 점점 심화되어 이후 결과에 부정적인 영향을 미치는 Data Cascade 현상에 대한 증거를 제시합니다. 대부분의 기업에서 데이터 품질관리가 제대로 되지 않고 있으며 단지 3%의 회사만이 기본적인 데이터 품질기준을 만족시킨다는 연구결과도 보입니다. 이것으로 비롯된 문제는 임산부의 건강, 도로 안전, 기후 변화, 암 진단과 같은 고위험 분야에서 큰 영향을 미칠것으로 보입니다.

(구글 논문) "모두 모델링을 하고 싶어하고 데이터 작업은 피해요" - 데이터에 소홀한 AI 업계

techNeedle 테크니들

2021년 2월 9일 오후 4:27

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🔑 The key to good design at scale in this case? The right team. 2억 명의 유저를 위해 일하는 Netflix 디자인 팀이 가장 중요하게 꼽은 것은 바로 'Right team' 을 찾는 일. 👉🏼 넷플릭스 디자인 VP Steve Johnson은 좋은 팀을 꾸리기 위해 관련 전공 지원자들로만 고용을 제한하지 말라고 제안합니다. 대학에 진학하지 않은 프리랜서 아티스트에게 기회를 제공하고 TikTok과 인스타그램 등 소셜미디어에서 열정적이고 재능 있는 사람들을 찾을 수 있다고 합니다. 그들에게는 이미 학교에서 가르칠 수 없는 '마음과 열정'이 있기 때문에, 그런 아티스트들이 소셜 미디어에서 보여주었던 작업물들을 단지 넷플릭스의 성향에 맞는 인터페이스로 변환하도록 도와주는 일을 하면 된다고 합니다. 또한 Steven은 재밌는 예를 들었습니다. 이러한 채용 관행이 넷플릭스 서비스가 장르를 분류하는 방식에 어떤 영향을 주었는지 살펴봅니다. 일반적으로 모든 한국 드라마를 한 카테고리로 묶는 것이 외부인의 시각으로 봤을때 맞는 것 같습니다. 하지만 넷플릭스 팀 안에는 이러한 콘텐츠들에 익숙할 뿐만 아니라 그것을 넘어 애청하는 팀 멤버들이 있기 때문에, 그저 한 카테고리로 묶는 것이 사용자에게 최선의 경험을 제공하지 않을것이라는걸 알게 되었습니다. 따라서 그들은 재벌 드라마와 같은 보다 자세하게 장르를 나누어 보다 나은 검색/추천 경험을 만들 수 있었습니다.

How Netflix inclusively designs at scale for their 200M subscriber audience | Inside Design Blog

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