[TiW] 데이터 기반 사고가 별건가
오늘은 중요하게 구분해 둘 개념에 대해 말해보려고 해요.
Possible와 probable의 차이는 뭘까요?
굳이 우리말에 기대어 설명하면 possible는 가능성이죠. '그게 될 수도 있다'.
한편 Probable은 개연성입니다. '그리 될 것 같다'에 가깝죠.
Possibility는 하나만 존재해도 증명이 되고, probability는 되어가는 모습이나 반복적 되어짐에 조금 더 방점이 있어요.
회사일 하는데 이런 말 자체가 중요하진 않습니다. 다만 이 두 개념이 실제 업무할 땐 결정적 차이가 보일때가 있어요. 바로 구체성과 추상성의 형태로요.
예컨대, 어떤 사람들은 몇 건의 문제가 생기면 공포에 빠집니다. 앞으로 다 그럴 것처럼 느껴지니까요. 이런 사람들 특유의 말투가 있어요.
"A에도 이랬고, B도 이랬으니 C, D, E도 이럴 가능성이 높습니다!"
언술의 형태는 논리적인 것 같지만 내용은 공허한 비약인 경우입니다. 예컨대 단지 모수가 커지면서 생기는 특정 현상의 증가는 그다지 우려할게 아닙니다. 여기서 유념할게, 빈도는 구체적이고 가시적이라 감정적 임팩트가 있습니다. 모수에 대한 관점을 놓게 합니다. 빈도는 possible함을 반복적으로 말했을뿐 실패가 개연적이란 뜻은 아닐 수 있어요. 잘 봐야합니다.
반대도 문제입니다. 어떤 문제가 사뭇 심각할 수 있는데, '응 그 일은 3% 밖에 안되는 일이야.'라고 비율에 매몰하면 문제가 가려지는 경우입니다. 불량률, 고객의 불만 비율 등입니다. 개연성은 추상입니다. 아름다운 수학이지만 구체성이 소실된 압축된 정보입니다. 대개 체계적인(systematic) 문제는 비율의 절대값만 보고 쉽게 무시하면 안될 때가 많습니다. 내용을 꼼꼼히 들여다보고 원인을 이해하지 않으면 파국으로 치닫습니다.
이렇듯, 구체성과 추상성은 업무관련 사고를 할 때 매우 중요한 도구인데 우리는 종종, 제 경험으로는 아주 종종 이 도구를 거꾸로 사용합니다. 즉 민감하게 구체성을 봐야할때 추상으로 매몰하거나, 대범하게 큰 그림을 봐야할때 구체성에 경악하며 공포에 빠져드는 식이지요.
결국, 줌인-줌아웃의 배율 결정을 잘하는게 업무 능력 향상에 매우 중요합니다. 그리고 데이터 기반 사고의 가장 중요한 포인트이기도 합니다. 즉 모든 걸 숫자로 표현했다고 데이터 중심이 아닙니다. 풀고자 하는 문제에 적합한 데이터인지가 관건이지요. 그게 사례 기준이 되어야할지, 처리된 추상화된 데이터가 될지를 판단하는 능력은 역량개발과 팀내 대화에서 자주 간과되기도 합니다. 물론 쉽진 않지만, 이 개념 자체를 염두에 두고 꾸준히 훈련해야하고, 그 보상은 꽤 큽니다.
이 내용은 Tony in Weekly W48에 발행된 내용입니다.
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