투이컨설팅 김인현 대표이사
우수한 기업은 패턴 능력이 뛰어나다
사람의 지능은 패턴을 인지하는 능력이다. 패턴에 따라 대상을 식별한다. 패턴은 어떤 일이 왜 발생했는지, 어떤 일이 생길 것인지를 알게 해준다. 기업 경영 성과는 패턴 식별 및 활용 능력이 결정한다. 어떤 고객이 어떤 상품을 필요로 하는가를 알아내고 추천에 활용한다. 공정 설비의 고장 유형을 분류하여 예방 정비에 활용한다. 카드 부정 사용의 경우를 조사하여, 부정사용 방지에 활용한다. 사람은 동물보다 패턴을 이해하는 능력이 뛰어나다. 똑똑한 기업은 그렇지 않은 기업보다 더 많은 패턴을 알고 있고, 실제 업무에 적용하고 있다.
연구는 패턴 능력을 높여준다
패턴을 알아내는 활동은 연구이다. ‘연구’의 사전적 정의는 ‘어떤 일이나 대상을 깊이 있게 조사하고 생각하여 이치나 진리를 밝힘’이라고 한다[1]. 이치나 진리를 밝힌 다는 것은 연구 대상 사이에 존재하는 연관성(relevance)을 찾아내는 것이라 할 수 있다. 겨울에 눈이 많이 오면 풍년이 온다는 이치는 눈 내리는 양과 풍년 사이에 연관성이 있음을 안다는 것과 같다. 연구는 양적 연구와 질적 연구가 있다. 양적 연구는 데이터를 수집하고 계량화하여 통계 분석 기법을 적용하여 연관성을 찾는 방법이다. 실증적 연구 방법이라고도 한다. 질적 연구는 연구하는 사람의 직관적 통찰력으로 현상을 해석하고 이해하는 연구 방법이다. 해석적 연구 방법이라고도 한다.
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[1] 다음
양적 연구는 데이터를 기반으로 한다
양적 연구는 사회, 문화 현상의 일반적인 법칙을 발견하거나 설명하기 위한 방법이다. 연역적 방식을 적용한다. 문제 인식, 가설 수립, 연구 설계, 데이터 수집, 데이터 분석, 가설 검증, 결론 도출 등의 과정으로 진행된다. 예를 들면 다음과 같은 방식으로 연구를 진행한다. 김, 이, 박, 최 등은 30대 회사원이다. 김, 이, 박은 모두 운동을 좋아한다. 그러면 최도 운동을 좋아할 것이다. 양적 연구는 데이터를 기반으로 하기 때문에 객관성을 확보할 수 있다. 데이터가 충분하다면 정밀한 연구도 가능하다.
질적 연구는 통찰력을 기반으로 한다
질적 연구는 사회, 문화 현상의 의미를 해석하기 위한 방법이다. 귀납적 방식을 적용한다. 예를 들면 다음과 같은 방식이다. 30대 회사원은 일반적으로 운동을 좋아한다. 최는 30대 회사원이다. 최는 운동을 좋아할 것이다. 질적 연구는 데이터에 의존하지 않고 현상의 원리를 찾아낸다. 연구자의 통찰력에 의존한다. 문제를 새로운 시각으로 바라볼 수 있다. 일반적으로 통용될 수 있는 원리를 찾아낸다면 응용범위가 크다.
빅데이터 분석, 데이터 사이언스는 양적 연구이다
양적 연구는 가설 검증이 상대적으로 쉽다. 데이터를 확보하여 이미 검증된 통계 기법을 적용하기 때문이다. 디지털 시대에는 모든 것이 기록된다. 다시 말하면 데이터가 풍부하게 존재한다. 대규모 데이터를 보관, 분류, 검색, 분석하는 기술도 충분하게 성숙되어 있다. 구글 번역 앱은 양적 연구를 활용한다. 주어와 서술어 등 문장 구조를 이해하려 하지 않고, 유사한 문장의 번역 데이터를 검색하여 이를 활용한다. 실제로 문법에 의한 번역보다 검색에 의한 번역이 성과가 뛰어나다. 알파고는 바둑을 이기는 이치를 찾기보다는, 미리 저장해둔 기보데이터를 검색하여 최선의 수를 찾는 방식이다. 많은 분야에서 빅데이터 분석, 데이터 사이언스는 뛰어난 결과를 낳고 있는 것은 사실이다. 하지만 여기에는 함정이 있다.
▶ 데이터를 충분하게 확보할 수 있어야 한다. 데이터가 부족하면 객관성이 확보된 원리를 찾을 수 없다.
▶ 데이터 내용이 정당해야 한다. 데이터가 치우쳐 있으면 일반적으로 통용될 수 있는 원리를 발견할 수 없다.
▶ 데이터는 과거의 기록이다. 새로운 시도, 새로운 고객, 새로운 상품 등에 관련해서는 원리를 찾아낼 수 없다.
미래 예측, 전략 수립, 비즈니스 모델 등은 질적 연구 분야이다
빅데이터는 양적 연구의 전성시대를 활짝 열었다. 데이터 기반의 의사결정이 대부분의 경우에 뛰어난 성과를 낼 것이라는 점은 명확하다. 하지만 양적 연구가 모든 것을 해결해주지는 않는다. 스티브 잡스가 아이팟을 만든 것은 데이터 분석 결과가 아니다. 대부분의 위대한 혁신은 뛰어난 리더의 통찰력에서 비롯되었다. 기업의 큰 의사결정은 질적 연구로 접근해야 한다. 최적화 등 운영 의사결정은 양적 연구를 적용하는 것이 효과적이다.
▶ 데이터 분석을 강조하는 추세이다. 어느 조직은 모든 의사결정에 데이터 분석 결과를 근거로 제시하는 방식을 추진하기도 했었다. 분명한 것은 기업 의사결정에서는 사람의 통찰력이 여전히 중요하다는 점이다.
▶데이터 기반 의사결정에 지나치게 몰입하다 보면, 통찰력 역량이 약화될 수 있다. 데이터 사이언티스트도 중요하지만 퓨쳐리스트와 같은 질적 연구를 담당하는 역할을 키워 나가는 것이 보다 중요하다.
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