고슴도치와 여우~ 누가 빅데이터 분석에 적합할까?

러시아의 사상가인 이사야 벌린은 사람을 "고슴도치"와 "여우"의 두 가지 유형으로 분류했다. 

여우는 여러 가지 목적을 동시에 추구하면서 세상의 복잡한 면면을 두루 다룬다. 

그래서 오지랖 넓게 여기 저기 기웃거리는 사람이라 할 수 있다. 

반면, 고슴도치는 복잡한 세계를 단 하나의 체계적인 개념이나 기본 원리로 단순화 시킨다. 

그래서 하나의 원리를 향해 외곬으로 나아가는 사람이라 할 수 있다. 

원래 고슴도치와 여우는 라틴어 격언에서 시작한다. 

여우는 많은 것을 알지만, 고슴도치는 큰 것 하나를 안다. (Multa novit vulpes, verum echinus unum magnum)

이사야 벌린은 톨스토이가 고슴도치 타입인지 여우 타입인지를 "전쟁과 평화"를 통해 살펴보았다고 한다. 

그 결과 톨스토이는 고슴도치 타입으로 살기 원했지만 실제로는 여우 타입이었다고 한다. 

역사적 인물로 단테, 플라톤, 파스칼, 헤겔, 도스토예프스키, 니체는 고슴도치 타입, 

헤로도토스, 아리스토텔레스, 몽테뉴, 괴테, 발자크 등은 여우 타입이라고 한다. 

과연 고슴도치와 여우 중 빅데이터 분석에는 누가 적합할까? 

"좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로"를 쓴 짐 콜린스는 여우가 아닌 고슴도치가 성공할 수 있다고 강조한다. 

고슴도치는 세상이 아무리 복잡해도 단순한 하나의 고슴도치 컨셉으로 축소시키고, 

이 고슴도치 컨셉에 부합하지 않는 것에는 전혀 관심이 없기 때문이라고 한다. 

고슴도치 컨셉을 갖는 순간 명쾌함과 단순성을 확보할 수 있다고 한다. 

즉, 사업적인 성공을 하려면 고슴도치와 같은 단순함에 기반한 하나의 가치를 가져야 할 것이다. 

반면 필립 테틀록은 전문가들의 분석에 따른 예측이 얼마나 잘 맞는지 20년간 연구를 했다.

이 과정에서 고슴도치와 여우의 양 극단으로 전문가를 분류한 결과,

여우가 고슴도치보다 예측을 잘한다는 사실을 발견했다고 한다. 

또한 네이트 실버는 "신호와 소음"에서 고슴도치에게 너무 많은 정보가 주어지는 것은 독이 된다고 했다. 

많은 정보를 가진 고슴도치들이 온갖 이야기를 만들어 내고, 이를 비판적으로 생각하는 능력을 잃어버릴 수 있기 때문이라고 한다. 

고슴도치는 큰 것 하나, 하나의 원리만을 바라보기 때문에 다양한 정보 중 자신에게 유리한 것만 취할 수 있기 때문인 듯 하다. 

반면에 여우는 여기 저기 다 고려하기 때문에 분석에 있어서 더 유리한 건 아닐까 한다. 

결론적으로 여우 타입이 빅데이터 분석에 적합하다고 볼 수 있다. 

과연 나는 여우 타입일까? 고슴도치 타입일까?