실무에서 데이터 기반 의사결정이 잘 안되는 이유 Part 1.

기업의 활동이 연속된 의사결정들로 구성되어 있고 의사결정의 질이 기업 성패를 좌우한다는데 개념적으로 쉽게 동의할 수 있다. 우리의 의사결정 기준이 a.진화의 산물인 본능 + b.개인의 구체적 경험과 학습의 총체인 인식능력(Mental Model)에 있었다면 자그마치 4차 산업혁명 시대에 a.+b.에 “c.데이터”를 더하여 더 좋은 의사결정을 내리자는 주장에 누가 반박할 수 있겠는가? 기업의 구성원이 모두 다 각자의 자리에서 더 좋은 의사결정을 내린다면 우리 회사가 무조건 더 잘 될 터인데 왜 데이터 기반 의사결정(데이터 분석)이 잘 안 될까? 1. 쓸만한 데이터가 없다. 2. 분석 결과가 의미 없다. 3. 바쁘고 어렵다 (여건이 안 도와준다 => 우선순위가 밀려 있다.) 💡 오늘의 핵심 문장 쓸만한 데이터가 없다는 이야기는, 내 사업/기획이 전략적이지 못했다는 고백이다. 전략적으로 변화하기 위해서는 운영의 과정에 쌓인 데이터를 통해 내가 하는 일 속에 담긴 질서를 파악하여야 한다. 이 과정에서 자연스레 어떤 데이터가 필요한지 파악하게 된다. 분석 결과는 결국 질문(분석 주제)에 대한 답이다. 좋은 질문을 하면 답을 못찾더라도 답을 찾는 과정에서 주어진 문제 영역에 대한 인식의 수준이 부쩍 성장할 수 있지만 좋지 못한 질문(질문이 뻔하거나 정답을 염두에 둔 질문)은 그 정답을 찾더라도 결국 제자리에서 한 걸음도 나아가지 못하게 된다. 좋은 질문이란, 결국 그 질문의 끝이 고객을 향하고 있어야 한다.