딥러닝으로 화자되는 인공지능이 시사하는 것들이나 구글 같은 기업이 이야기하는 것들은 전부 하나입니다.
'데이터로 이야기하자'
데이터로 인해 산업과 학문의 모두의 패러다임 자체가 전환되고 있는 시점입니다.
어떤 분야가 뜨고 돈 냄새가 나기 시작하면 당연히 사짜들이 몰리기 마련이고 각종 사람 등쳐먹는 함정들과 팔아먹기 위한 용어들이 우후죽순 생기게 마련이죠. 실체는 이미 존재합니다.
다만 데이터사이언티스트라는 직종에 한해서 보자면은 각 개인의 역량과 그 개인에게 기업이 제공할 수 있는 데이터 및 권한에 따라 결과는 천차만별일 것 같습니다. 안 좋은 시나리오는 기업의 수익개선을 위한 데이터 분석은 열심히 하는데 정작 의사결정 과정에 반영이 안된다던가, 권한이 약해서 분석할 데이터 제공에 특정 부서가 비협조적이라던가, 독립성이 약해서 특정 임원이 밀어붙이고 싶은 사업에 필요한 백업 데이터를 만들어내는데 이용된다던가...

닷컴버블이라고 하기에는 그렇고.....

지금이야 빅데이터라고 하지만, 지금부터 생성하고 있는 데이터들이 모두 표준화 되면 그 때는 처리하기 힘든 빅데이터가 아니라 그냥 데이터인것이지요.

과거에는 Databse도 SQL을 사용하는 거대한 DB와 PC에서 사용하는 DB로 나뉜적도 있었지만 지금은 뭐 지금은 ....

통계솔류션도 SPSS, SAS로 나뉘어서 거대 데이터는 SAS가 아닌면 사용하지 못하는 분위기이지만 곧 R, STATA로 통합되면...

빅데이터라는 말은 사라지고 그냥 얼마나 많은 데이터를 기반으로 분석했는지만 언급될 것 같습니다.

정보검색사도 나름 초창기에 유료 DB를 사용할 때는 유용한 직업이였습니다.
유료DB가격이 시간당 후덜덜했으니까요.

하지만 기술의 발달로 누구가 쉽게 정보를 찾을 수 있으니 정보검색사가 필요없어진 것이지요.