#문제해결방법론 #복잡한_문제해결
조직의 경쟁력을 극대화하기 위해,
지금 무엇을 하고 계신가요?
조직은 급변하는 시장과 고객 요구에 신속하게 대응하여 지속 가능한 성장을 만드는 것이 핵심입니다. 이를 위해 합리적 사고와 창의적 사고를 결합한 문제 해결 역량이 필요합니다. 이 때 '합리적 사고' 의 기반은 데이터이며, 창의적 사고의 대표적 방법은 '디자인 씽킹(Design Thinking)' 입니다. 쉽게 말하면 합리적 사고와 창조적 사고를 결합한 형태가 되는 것인데요.디지털 전환기에 데이터 분석과 디자인씽킹을 잘 조합한다면 조직의 혁신과 경쟁력을 극대화할 수 있을 것입니다.
현재도, 앞으로도 데이터 기반 문제 해결 역량은 미래를 예측하고 전략적 의사결정을 내리는 데 강력한 무기가 될 것입니다. 데이터는 리더들이 불확실하고 복잡한 상황에서도 신뢰할 수 있고 통찰력 있는 결정을 내리도록 돕습니다. 즉 데이터가 의사결정 과정에 반영될 때 리스크를 최소화하면서도 사업적 성과를 달성할 수 있습니다. 의사결정 과정에 데이터가 흘러야 위험 요인을 제대로 체크할 수 있으며 더욱 효과적인 문제 해결이 가능해지는 것입니다.
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정영재 파트너교수
現 이노핏파트너스 파트너교수
리더와 촉진 연구소 대표
대한리더십학회, 한국인력개발학회
한국교육컨설팅코칭학회 이사
前 (주)LS 인사혁신조직 HR Analytics People lab 근무
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오늘의 주제 : 데이터가 흐르는 문제해결 방법론 |
✅ 1. 디지털 전환기에도 창의성은 필요하다. '디자인씽킹'
✅ 2. 데이터 분석 기초 및 수집과 설계
✅ 3. 시각적 데이터 분석과 문제해결
✅ 결론. 데이터 기반 리더십의 효과성
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1. 디지털 전환기에도 창의성은 필요하다. '디자인씽킹' |
디자인씽킹이란 디자인 사고방식을 활용해 기획,마케팅, R&D 등 전 과정에 걸쳐 창의적인 프로세스를 활용하는 것으로, 고객의 니즈를 정확히 이해하고 최적의 제품과 서비스를 제공하는 고객 중심의 혁신 방법입니다. 이 접근법은 공감, 문제 정의, 아이디어 도출, 프로토타입, 테스트의 5단계를 포함합니다. 이 과정에서 데이터는 매우 중요한 역할을 하게 되는데, 각 단계를 세분화하면 다음과 같습니다.
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[출처] V2V / InsightaaS, 2018 |
- 공감 단계: 사용자 데이터를 분석하는 것이 핵심입니다.
- 문제정의 단계: 데이터를 통해 문제를 명확히 정의할 수 있습니다.
- 아이디어 도출 단계: 창의적 아이디어는 데이터로 뒷받침될 때 더 큰 힘을 발휘합니다.
- 프로토타입 및 테스트 단계: 데이터는 해결책의 유효성을 검증하는 데 필수적입니다.
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디자인 씽킹에 데이터를 접목시켜 업무에 적용한다면 창의성과 정확성을 동시에 갖춘 결론을 도출할 수 있으며, 고객 데이터에 기반한 만큼 만족도 향상을 통한 지속 성장의 기틀을 다질 수 있습니다.
무엇보다 조직의 리더들이 데이터 기반의 디자인 씽킹을 이해하고 팀에 적용하면 더 복잡한 문제를 창의적으로 접근하고, 실질적인 해결책을 제시할 수 있습니다. 이러한 역량을 기르게 되면 자연스럽게 조직 내 혁신 문화를 조성하는 기반이 되어, 구성원들의 참여와 협업을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 즉 DT∙AI 시대에 적합한 리더의 생각과 행동이 무엇인가? 에 대한 논의도 가능하게 됩니다.
지금부터 구체적으로 데이터가 흐르는 문제해결 방법론의 내용과 사례를 말씀드리도록 하겠습니다. |
먼저, 데이터 분석 기초와 데이터 수집 및 설계에 대한 이해가 필요합니다.
데이터 분석 기초는 데이터를 어떻게 수집하고 설계하느냐에 달렸다고 해도 과언이 아닙니다. 데이터 수집은 다양한 채널(내부∙외부)을 통해 가능하며, 설계 단계에서는 데이터를 정리하고 구조화하여 분석에 용이하게 만듭니다. 이를 위해 정성 데이터와 정량 데이터의 기본 구분을 이해하고, 각 데이터의 용도를 파악해야 합니다. 예를 들어, 병원이 환자 만족도를 개선하기 위해 설문조사를 실시한다고 가정해 보죠. 설문지를 설계할 때 질문의 구조와 형식을 정하고 데이터를 수집함으로써 환자들이 가장 불만족하는 부분을 파악할 수 있습니다. 이러한
데이터 수집과 설계가 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 기초가 됩니다. |
디자인씽킹 단계별 데이터 활용 방안
디자인씽킹의 각 단계인 공감 → 문제 정의 → 아이디어 도출 → 프로토타입 테스트 를 위한 데이터 활용 방안을 모색하는 것이 필요합니다.
공감 단계에서는 데이터를 통해 사용자의 감정과 경험을 깊이 이해하고 분석합니다. 이 과정에서 사용자의 필요와 불편을 파악하여 더 나은 해결책을 찾기 위한 기초를 마련합니다.
다음으로 문제 정의 단계에서는 이러한 데이터를 정량화하여 문제의 핵심을 명확히 파악합니다. 이를 통해 해결해야 할 구체적인 문제를 정의하고, 명확한 목표를 설정할 수 있습니다.
아이디어 도출 단계에서는 수집된 데이터를 활용해 다양한 아이디어를 도출하고, 그 가능성을 평가합니다. 데이터를 기반으로 아이디어의 실현 가능성과 잠재적인 영향을 분석하여 최적의 해결책을 찾아냅니다.
프로토타입과 테스트 단계에서는 데이터를 활용해 개발된 아이디어의 유효성을 검증합니다. 초기 프로토타입을 제작하고, 이를 실제 사용자 환경에서 테스트하여 피드백을 수집합니다. 피드백을 바탕으로 프로토타입을 지속적으로 개선하여 최종 해결책의 완성도를 높입니다. |
구체적인 데이터 분석 스킬 적용하기
다음으로는 구체적인 데이터 분석에 필요한 이해와 스킬이 필요합니다.
먼저, 소셜 데이터와 엑셀 데이터 분석이 대표적입니다. 소셜 데이터와 엑셀 데이터는 각각의 강점을 가지고 있습니다. 소셜 데이터는 사용자 행동 및 트렌드를 파악하는 데 유용하며, 엑셀 데이터는 구조화된 형태로 다양한 분석을 수행하는 데 적합합니다.예를 들어, 한 마케팅 회사가 소셜 미디어 캠페인을 평가하려고 할 때, 소셜 데이터를 분석하여 사용자 반응과 트렌드를 파악하고, 엑셀 데이터를 통해 캠페인 성과를 정량적으로 분석할 수 있습니다. 소셜 데이터에서 긍정적/부정적 감성 분석을 통해 캠페인의 반응을 파악하고, 엑셀 데이터에서 클릭률, 전환율 등을 분석하여 캠페인의 성과를 평가할 수 있습니다.
[예시 1 : 전자상거래 업체의 상품 추천 시스템 개선]
일례로 전자 상거래 업체가 상품 추천 시스템을 개선하려 한다고 가정해 보겠습니다. 구매 데이터를 분석하여 핵심 키워드 간의 상관성을 파악할 수 있습니다. 특정 상품과 관련된 키워드들이 다른 상품과 얼마나 자주 함께 구매되는지 상관계수 분석을 통해 파악하고, 이를 바탕으로 추천 알고리즘을 개선할 수 있습니다. 이는 고객에게 보다 개인화된 추천을 제공하는 데 기여할 수 있습니다.
[예시 2 : 신약 개발을 위한 임상시험 데이터 분석]
제약회사가 신약 개발을 위해 임상 시험 데이터를 분석하는 경우를 가정해 보겠습니다. 이 과정에서 변수 사이의 인과관계를 분석하여 약물의 효과와 부작용 간의 관계를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 성분이 환자의 회복 속도에 미치는 영향을 다변량 회귀 분석을 통해 분석합니다. 이를 바탕으로 약물의 효능을 개선하고, 부작용을 최소화하는 전략을 수립할 수 있습니다.
이처럼 소셜 데이터와 엑셀 데이터 분석을 통해 다양한 산업 분야에서 중요한 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 보다 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다. 데이터 분석은 현대 비즈니스에서 필수적인 역량으로, 이를 통해 조직의 경쟁력을 강화하고 지속적인 성장을 이룰 수 있습니다.
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확증적 데이터 분석 과정과 탐색적 데이터 분석 과정 비교 |
문제 가설의 정량적 검증은 어떻게 할까?
데이터 분석 프로세스는 크게 확증적 데이터 분석(CDA: Confirmatory Data Analysis)과 탐색적 데이터 분석(EDA: Exploratory Data Analysis)으로 나눌 수 있습니다. 확증적 데이터 분석은 특정 가설을 검증하기 위해 데이터를 분석하는 방법입니다. 한편 탐색적 데이터 분석은 데이터를 자유롭게 탐색하며 새로운 인사이트를 도출하는 방법입니다.
확증적 분석은 가설 설정 → 데이터 수집 → 통계 분석 → 가설 검증의 절차를 거칩니다. 반면, 탐색적 분석은 데이터 수집 → 시각화 탐색 → 패턴 도출 → 인사이트 발견의 절차를 거칩니다.
예를 들어, 한 금융 회사가 고객 이탈률을 줄이기 위해 데이터를 분석한다고 가정해 보죠. 이 때 탐색적 데이터 수집과 시각화를 통해 고객 행동 패턴을 식별하고, 확증적 데이터 분석을 통해 특정 행동이 이탈률에 미치는 영향을 검증할 수 있습니다. 특정 거래 패턴이 이탈률과 연관이 있는지를 분석함으로써 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있게 됩니다.
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시각적 데이터 분석은 데이터를 쉽게 이해하고 문제를 파악하는 데 도움을 줍니다. 다양한 그래프와 차트를 통해 문제의 원인을 식별하고 적절한 해결책을 도출할 수 있습니다.
예를 들어, A시의 도시계획 부서가 교통 문제를 해결하기 위해 데이터를 시각적으로 분석한다고 가정해 보죠. 교통량 데이터를 지도와 그래프로 시각화하여 혼잡 구간을 식별하고, 이를 기반으로 교통 체계를 개선하는 해결책을 제안할 수 있습니다. 피크 시간대의 교통 흐름을 분석하여 교통 신호 체계를 최적화할 수 있게 됩니다. 구체적으로 다양한 그래프 유형의 특징과 활용 방안에 대해 알아보겠습니다. 막대 그래프는 카테고리 간 비교에 유용하며, 선 그래프는 시간에 따른 변화를 나타내고, 파이 차트는 구성 비율을 시각화하는 데 적합합니다. 적절한 그래프 유형을 선택함으로써 데이터를 효과적으로 전달할 수 있습니다.
또다른 예시로 한 의료 연구팀이 환자 데이터를 분석할 때, 막대 그래프를 사용하여 환자 연령대별 질병 분포를 시각화하고, 선 그래프를 사용하여 시간에 따른 환자 수 변화를 나타낼 수 있으며, 파이 차트를 통해 환자군의 구성 비율을 시각적으로 보여줄 수 있습니다. |
디자인씽킹과 데이터 분석은 DT·AI 시대의 문제 해결에 있어 핵심적인 역할을 할 것입니다. 각 단계에서 데이터를 활용함으로써, 더 정확하고 효과적인 해결책을 도출할 수 있기 때문입니다. 결국, 이러한 해결책을 제시할 수 있는 사람이 리더인 만큼, 리더 육성을 통해 조직은 더욱 창의적이고 데이터 중심의 문제 해결 방안을 마련할 수 있게 될 것입니다.
데이터 기반 리더십의 효과성은 다음 네 가지로 정리할 수 있습니다.
1. 전략적 의사결정
데이터 기반 리더십은 전략적 의사결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다. 시장 데이터를 분석하여 새로운 시장의 성장 가능성을 파악할 수 있게 되며, 이를 통해 경쟁사보다 앞서 신흥 시장을 선점하고 성과를 거둘 수 있습니다.
2. 위기 관리
데이터는 리더가 위기 상황에서 빠르고 정확한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 실시간 데이터 분석을 통해 돌발 상황으로 인한 혼란을 최소화할 수 있습니다. 데이터를 실시간으로 분석하여 신속하게 대안을 마련함으로써 최선의 안정감을 유지할 수 있습니다.
3. 효율성 증대
데이터를 활용한 리더십은 조직의 운영 효율성을 높이는 데 기여합니다. 데이터를 분석하여 절차의 병목 현상을 발견하고 이를 개선함으로써, 생산성을 높이고 불량률을 감소시키는 성과를 얻을 수 있습니다.
4. 인재 관리
리더는 데이터를 통해 인재 관리에도 큰 도움을 받을 수 있습니다. 구성원의 경험 만족도 데이터를 분석하여 부족한 부분을 파악하고, 이를 보완하기 위한 프로그램을 도입함으로써 이직률을 관리하고 업무 만족도를 높일 수 있습니다.
결론적으로, 데이터 기반 문제 해결과 리더십 발휘는 조직의 경쟁력을 강화하고, 혁신과 성장을 이끄는 중요한 요소입니다. 데이터의 적절한 활용은 조직이 변화하는 환경에 신속하게 대응하고, 지속적인 성과를 유지하는 데 필수적입니다.
"디지털∙AI 시대! 조직과 구성원들은 조직 경쟁력을 극대화하기 위해 무엇을 준비하고 있나요?”
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글 / 이노핏파트너스 정영재 파트너교수
정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀 |
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AI에게 물어보는 것만으로 한 방에 해결되지 않는 문제,
지금 복잡한 문제를 해결할 수 있는 방법론만 잘 알아도,
시장에서의 경쟁력을 크게 높일 수 있습니다.
데이터 기반 문제해결 방법론을 통해
모든 비즈니스 문제를 명확하게 정의하고
누구보다 효과적으로 해결해 보세요. |
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