데이터와 직감
데이터 기반 의사결정 vs 직감 기반 의사결정
우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있다. 빅데이터 시대에 살고 있고 이는 수많은 데이터 분석가를 창출했다. 수많은 기업들이 데이터를 분석하여 생산성을 향상하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하려고 노력하고 있다.
하지만 아직 모든 의사결정을 데이터 기반으로 대체하기에는 무리가 있다.
데이터를 분석하는 것도, 이해하는 것도 사람이다.
데이터를 측정하는 방식이나 기준을 정하는 것도 사람이다.
아무리 빅데이터 세상에 살고 있다지만 세상에 있는 모든 데이터를 분석하기는 어렵다.
다시 말해 우리는 데이터를 선택적으로 분석하고 있고 이것이 편향을 불러일으킬 수 있다.
그래서 아직까지는 어느 정도 직감에 의존하는 것이 필요하다.
플라이휠 어소시에이츠에서 2018년 기고한 Data-Driven vs Gut-Driven Decision-Making: What's most effective?라는 제목으로 데이터 기반 의사결정과 직감 기반 의사결정을 비교한 글이 있는데 최근 인상 깊게 보아서 소개하고자 한다.
원문이 길어서 필자 나름대로 압축해서 정리를 했으며 참고한 글은 아래 링크를 걸어두었으니 참고하기 바란다.
https://www.flywheelassociates.com/insights/jz2ef4fjbptnjk5j8phtmf5s6dzx9d
[데이터에 너무 의존하는 것은 비생산적(counterproductive)입니다.]
데이터가 많은 회사에서 의사결정을 위한 가장 중요한 요소로 활용되고는 있지만 이것이 항상 유효한 것은 아닙니다. 데이터에 너무 의존하게 되면 데이터의 왜곡현상을 방지할 수 없습니다. 우리는 우리가 원하면 데이터를 조작하여 원하는 대로 말할 수 있다는 것을 알고 있습니다.
* 전 세계 수천만의 고객을 보유한 아마존은 데이터 기반 의사결정을 중시하는 것으로 유명하지만, 제프 베조스는 2018년 리더십 포럼에서 아래와 같은 말을 남겼다.
제가 알아낸 사실은 고객의 실제 사례와 데이터가 일치하지 않을 때 대개는 고객의 목소리가 옳다는 것입니다. 데이터 측정 방법에 문제가 있는 거지요.
연간 수십억 개의 물품을 발송할 때는 반드시 좋은 데이터와 측정 지표가 필요합니다.
"하지만 그 데이터를 직관과 본능적 감각으로 재검토할 필요가 있습니다. 모든 임원과 기술 팀장에게 그 데이터를 확인하라고 지시해야 합니다."
[직감에 너무 의존하는 것도 문제가 됩니다.]
인간의 생각과 경험에 기반한 의사결정은 지나친 편향을 불러일으킬 수 있으므로 주의해야 합니다.
동시에 인간도 편견이 있기 때문에 직감과 본능을 우선시하는 것도 비슷한 위험을 초래할 것입니다.
SalesForce의 Steve Brown은 "직감에 지나치게 의존하는 것은 또한 테이블에 가져오는 자신의 편견에도 지나치게 의존하는 것입니다."라고 말합니다.
[설루션: 직감과 데이터의 균형 찾기]
Steve는 데이터 분석 분야에서 일하지만 그의 의사 결정은 주로 직감에 의존하며 이는 스타트업에서의 과거 업무 경험의 결과일 가능성이 있다고 말합니다. 그러나 그는 이것이 모든 결정의 모든 측면을 주도할 수는 없다는 것을 이해합니다. “직감이 포괄적인 표현으로 더 효과적인지 모르겠지만 저에게는 잘 맞습니다. 그런 다음 그 결정을 뒷받침할 데이터를 찾습니다.”
이 인터뷰에서 알게 된 분명한 교훈은 직감과 데이터가 본질적으로 연결되어 있다는 것입니다.
시장 조사 배경이 있는 저는 항상 질적 연구(연구자료가 정량적인 경우)와 양적 연구(연구자료가 정성적인 경우)를 사용해 왔습니다. 왜냐하면 양적 연구는 무언가를 검증하는 효과적인 방법이기 때문입니다.
질적인 면은 "왜"의 맥락을 제공하고 감정적인 면을 설명해주는 중요한 측면입니다.
(→) 데이터는 질적인 측면, 인간의 감성적인 부분을 설명해주지 못한다.
즉, 세 바퀴 자전거만 존재하는 세상에서 가장 안전하게 달릴 수 있는 황금비율을 구하는 데는 도움이 될 수 있지만, "네 바퀴 자전거를 만들면 더 안전할 겁니다"라는 결론을 내려주는 데는 도움이 되지 못한다. 이 영역만큼은(현재까지는) 분명히 그리고 순수하게 인간의 경험과 감성이 지배하는 영역이다.
데이터 분석 관련 서적에서도 이와 같은 내용을 뒷받침해주고 있다.
직감을 이용하는 것이 나쁘다는 이야기가 아니다. 직감은 영감을 준다. 단, 직감을 테스트할 필요는 있다. 직감이 실행이라면 데이터는 증거다 - 린 분석
[리더의 스타일에서 발생하는 갈등]
앞서 언급했듯이 직감과 데이터의 적절한 균형을 찾는 것이 중요하지만, 완벽한 중간점을 찾는 것은 불가능합니다. 즉, 당신은 어느 한쪽이 무거운 리더와 일하게 될 것입니다. 직감 중심의 리더와 함께 일할 때 리더의 판단에 어긋나도록 설득해야 하는 어려움에 직면하게 됩니다.
리더의 결정이 최선이 아닐 수 있음을 보여주는 강력한 데이터가 있더라도 그 관점을 바꾸는 데 어려움이 있습니다. 나는 이런 일이 일어나는 것을 직접 보았고 그가 함께 일한 CEO와 함께 스티브 브라운도 마찬가지였습니다. 그의 직감과 상반되는 내 직감을 뒷받침할 데이터가 있음에도 불구하고 그의 마음은 변함이 없다고 느꼈기 때문에 일하기가 엄청나게 실망스러웠습니다.”
[몇 가지 의사소통을 위한 팁]
한 발 물러서서 왜 다른 사람이 생각하는 방식대로 생각하는지에 대한 관점을 얻으십시오.
모든 사람이 누군가의 직감에 기반한 결정 뒤에 숨겨진 이야기를 이해하는 데 도움이 되는 통찰력 있는 질문을 하는 연습을 하십시오.
모든 사람이 맥락에서 숫자를 이해할 수 있도록 데이터 뒤에 숨은 이야기를 전달하는 방법을 연습하십시오. 양측의 더 나은 의사소통을 촉진하여 우리의 관점을 공유하면 직감과 데이터를 모두 활용하여 최상의 결정을 내릴 수 있습니다.
의견 충돌이 반복적으로 발생하면 주의하십시오. 당신이 팀이나 상사의 결정에 끊임없이 반대한다면, 특히 그것이 당신의 핵심 가치와 일치하지 않고 당신의 의견을 표명하기 위해 노력했다면 당신은 올바른 위치에 있지 않을 수 있습니다
[Key Takeaways]
직감 기반 의사 결정이나 데이터 기반 의사 결정 모두 항상 더 나은 것은 아닌 것 같습니다. 둘 모두의 균형을 맞춰야 합니다.
Lamia 박사가 지적했듯이, 우리는 직감이 단지 느낌이기 때문에 종종 무시합니다. 그러나 직관은 무작위가 아닙니다. 그것은 기억과 경험에서 가져오는 것입니다.
그러나 궁극적으로 가장 건전한 결정에 도달하는 데 도움이 되는 것은 머리와 마음이 함께 작용하는 것입니다. 왜냐하면 정량적 분석(문제에 대해 제공된 실제 숫자 및 데이터 포인트)과 정성적 분석(문제에 대한 기억과 경험)이 혼합되어 있기 때문입니다.
숫자에만 의존하는 것은 당신을 곤경에 빠뜨릴 수 있으며 사용할 숫자가 많을 것입니다. 따라서 데이터에 대한 직감 반응을 해석하는 방법을 배우면 가까운 미래에 필요한 신속한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 중심적인 사고와 분석을 실행하며 본능적인 직감까지 갖추기란 쉬운 일이 아닐 것이다. 그만큼 많은 경험과 결단력, 빠른 실행능력이 중요한 자리이고 그만큼 무게감과 책임감도 막중한 어려운 일이라고 생각한다.
한 가지 명심할 부분은 어떤 방법을 사용하건 완벽한 의사결정은 있을 수 없다는 것이다. 손정의 회장이 70%
의 확신이 있다면 추진해야 한다고 주장했듯, 변화가 빠른 현대사회에서는 시간도 비용이므로 완벽하게 분석한 뒤 의사 결정하려고 하면 이미 늦어버려 쓸모없게 된 상황을 초래할 수 있다. 따라서 리더는 본인이 판단하에 최선의 결정을 내리되 구성원들과의 갈등을 최소화하도록 의사소통하면서 진행하는 것이 가장 바람직하지 않을까 생각해본다.
