직관 vs 데이터 기반 의사결정? 뭣이 중헌디?
데이터가 기반되지 않은 직관은 직관이라 할 수 없다.
측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선시킬 수 없다.
훌륭한 직관은 축적된 데이터의 산물이다.
직관과 데이터 분석, 둘을 적절하게 활용할 수 있는 역량을 길러야 한다.
To. 데이터와 지표를 통한 의사 결정을 요구받아 곡소리 나는 당신과 그걸 요구하는 입장에 있는 나에게
"데이터, 데이터, 논리로만 접근해서 너무 힘들어요."
"사업이나 마케팅은 데이터나 논리로 돌아가지 않을 때가 많아요."
"창의성과 혁신은 데이터가 아닌 직관에서 나오는 것이에요."
데이터 기반 의사 결정이나 논의에 대한 저항이 크다.
우리는 왜 데이터 기반 의사 결정을 중요하게 생각할까?
측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선시킬 수 없다.
(If you can not measure, you can not manage)
경영학의 구루 피터 드러커(Peter Drucker) 교수가 남긴 말이다.
OKR, 린스타트업과 같이 널리 활용되는 경영 기법에서도 데이터 측정과 분석을 매우 중요시한다.
지표와 데이터는 가설이 옳았는지를 검증해 준다.
적절한 지표와 데이터는 올바른 방향으로 가고 있는지 점검할 수 있는 나침반 역할을 한다.
데이터를 통해 회고와 학습을 하고, 더 나은 방향으로 개선해 나갈 수 있다.
데이터는 인간의 편견과 선입견을 막아주는데 도움이 된다.
본질에 집중할 수 있고, 사실 기반의 의사결정을 내리는데 도움이 된다.
실화를 바탕으로 한 영화 <머니볼>은 만년 최하위 메이저 리그 베이스볼 오클랜드 애슬레틱스의 단장 빌리 빈의 구단 운영 에피소드를 다루었다.
빌리 빈은 경제학을 전공한 피터를 영입하여 통계와 데이터에 의존한 운영 방식을 선보인다.
야구는 스타플레이어에 의해 승패가 좌지우지된다고 믿고 있던 시대에 데이터의 힘을 알고 있었던 것이다.
결과적으로 적은 예산과 주목받지 못한 선수들로 돌풍을 일으켰다.
훌륭한 직관은 축적된 데이터의 산물이다.
스티브 잡스가 이끈 애플 아이폰이나 일론 머스크의 테슬라 전기차는 뛰어난 직관으로 세상에 나오게 되었다.
직관이 아닌 과거의 일반적인 데이터를 기반으로 의사결정을 했다면 나오지 않았을 것이다.
많은 스타트업이나 의사 결정자가 데이터가 아닌 직관만 가지고 도전하는 경우가 있다.
데이터는 '과거'이고, 의사 결정은 '미래'를 다루고 있기 때문에 직관이 더 중요하다고 생각한다.
혁신하려면 과거에 연연하지 말고 미래를 생각해야 한다고 한다.
직관은 데이터와 무관한 것일까?
혁신을 이루려면 데이터는 무시해야 하는 것일까?
직관과 본능적인 감각은 구분되어야 한다.
수많은 스타트업이 직관을 가지고 도전하지만 방향성을 잃는 경우가 많다.
축적된 데이터와 경험에 기반한 직관이 아닌 감에 의존한 의사 결정일 가능성이 크다.
직관과 데이터 분석, 둘을 적절하게 활용할 수 있는 역량을 길러야 한다.
훌륭한 직관은 데이터로부터 나온다.
오랜 기간 데이터를 분석하고 축적하는 노력을 해야 한다.
데이터 자체뿐만 아니라, 데이터의 행간을 읽는 사유와 사색의 시간을 가져야 한다.
직관에 의거한 의사결정이 옳았는지에 관해 데이터를 통해 분석하고 회고해야 한다.
그런 노력이 모여 올바른 직관이 탄생한다.
직관과 데이터는 무관하지 않다.
데이터 분석은 직관력을 길러준다.
직관은 표면적인 데이터에 나타나지 않는 행간의 의미를 읽을 수 있게 한다.
결국 직관과 데이터 분석 모두를 이용하고 개선할 수 있는 역량을 길러야 한다.
직관과 데이터의 조합을 통해 우리는 보다 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다.
