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IT의 발전 순서를 가만히 관조해보면 초창기에는 Hardware 자체가 귀했기 때문에 가격 자체가 비쌌고 따라서 모든 IT의 관심 및 Resource가 컴퓨터에 초점을 맞추었었다. 그러다 1970년대 말 PC 개념이 출현하면서 Hardware의 가격은 급속히 하락하기 시작했고, Hardware 중심의 IT 기업들은 채산성을 맞추기 힘들었다. 그러자 자연히 Software로 IT의 중심이 움직였고, 70년대에 출현한 Microsoft, Oracle, Symantec같은 Software 업체들이 자연히 IT의 Power Group을 형성하였다. (오죽하면 90년에는 Bill Gates가 얼마 안 있어 세계의 황제가 될지도 모른다는 농담이 횡행했었을까!) 하지만, 다시 IT의 Paradigm이 변하면서 Software도 Hardware와 같이 범용화의 길을 걷기 시작했고, 이제는 Service 형태로 Software의 성격이 변했다. 아직 IT의 패권은 Software 중심 업체들이 가지고 있지만, 그 권력의 힘이 점차 약화되고 있다는 것은 누구든지 느낄 것이다. 그렇다면 Hardware, Software 다음으로 IT의 초점은 어디로 이동하게 될까? 아마 누구나 예상하겠지만, Data로 자연스럽게 그 중심축이 움직이게 될 것이다.
사실 Data는 IT가 태동한 그 순간부터 존재하였고, 그 존재 가치는 누구나 중요하게 여기고 있었다. 하지만, Hardware와 Software가 Service형으로 진화하면서 이제 IT의 차별적인 요소는 Data만 남았기에, 그 중요성은 더욱 더 커질 것이라고 예측하는 것이 자연스럽다.
흔히들 Data에 대해 잘못 생각하는 것 중에 하나는 Data를 수집하는 것이 가장 핵심 요소라고 생각한다. 예전에 Data 수집 방법이 흔치 않던 때에는 타당할 수 있었으나, 요즘처럼 Data가 넘쳐나고 약간의 비용과 수고를 들이면 Data를 Gathering하는 것이 어렵지 않은 지금은 그 말이 맞지 않다. 오히려 Collect한 Data를 어떻게 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 것인가가 더욱 더 중요해진 시점이다.
Python for Data Analysis는 이런 시대의 조류에 맞추어 나온 꽤 유용한 책이다. 이 책은 Data 분석 기법을 이론적으로 설명하기 보다는 실용적으로 Python언어 기반으로 Data 분석 알고리즘을 구현하는 방법을 알려주고 있다. 도식화, 색인 같은 기초적인 Data 처리 방식부터 시계열 분석 같은 고급 Data 분석 알고리즘을 구현하는 방법까지 설명해주고 있기 때문에, Data 분석 프로그램을 작성하고 싶은 개발자에게 무척 유용한 책이 될 것이라 생각한다. 비록 언어는 Python이지만, 구현 원리를 잘 이해한다면 C나 Java와 같은 다른 언어로 작성할 때도 많은 도움이 될 것이다. (물론 여기에서 사용한 Python 산술연산 Library들을 이해해야 된다는 전제조건이 붙긴 하지만…)
IT 시대의 변화는 이제 비IT인이더라도 느낄 정도로 그 강도는 점차 강해지고 있다. 과거의 관습에 얽매이는 것보다, 좀더 미래를 이끌어갈 것이 무엇인지 생각하고 이를 대비하는 것이 좋지 않을까?