데이터 기반으로 의사결정을 하는 것은 이미 전세계적으로 당연히 해야 할 것으로 다를 인지하고 있습니다.
하지만 많은 한국회사들은 빅데이터, 데이터과학, 디지털트랜스포메이션을 도입해서 데이터기반 의사결정을 하려고하지만 대부분 실패를 맛보고 예전에 하던 경험기반의 주먹구구식 의사결정을 합니다.
데이터 기반 의사결정이 실패하는 대부분의 이유는 데이터 과학이 사기이거나 데이터 과학자의 역량 부족이나 실패보다는 경영자나 관리자 또는 조직원들의 문제인 경우가 대부분입니다.
즉 실행을 하는 사람들의 인식과 사고와 이해 관계의 문제입니다.
사람의 문제가 대부분입니다.
많은 한국회사들이 지난 십 수년동안 데이터 기반 의사결정을 하기 위한 시도를 했지만 제대로 한 곳은 거의 없습니다. 많은 회사들의 데이터 책임자, 실무자, 의사결정권자들과 얘기하거나 하다보면 처음에는 데이터 기반 의사결정이 꼭 필요하며 꼭 하고 싶다는 말과 함께 시작하지만 대부분 실패하게 됩니다.
여기에는 회사들 마다 나름대로 원인과 이유가 있겠지만 공통적으로 보이는 어이없는 원인들도 있습니다.
우선 조직내에서 수직적 레벨로 어느 위치에 있는지에 따른 문제점들입니다.
결정권자들의 문제 (탑 레벨의 문제)
결정권자들의 경우입니다. 이 경우가 문제가 가장 많습니다. 전후가 어쨌든 의사결정을 하는 최종 결정권자들이기 때문입니다.
보통 조직(회사)내에서는 결정권자들이 데이터기반 의사결정에 대해 무지하거나 잘못된 결정을 하는 것에 대해서 아무도 지적하거나 언급하지 않습니다. 이런 걸 잘못해서 결정권자의 귀에 그런 의견을 말한 사실이 알려지면 속된말로 찍혀서 인사상 불이익을 받거나 하는 문제에 휘말릴 수 있기 때문입니다. 사회생활 잘하고 싶은 것입니다.
필자가 듣거나 경험해 본 결정권자들의 문제는 여러가지 케이스로 나타납니다.
데이터기반 의사걸정을 하는 모양새만 갖추고 싶어한다
원래부터 데이터 기반 의사결정은 할 생각이 없거나 그게 뭔지 본질은 관심이 없는 케이스입니다. 본인이 데이터 기반 의사결정을 하는 합리적이고 선진화된 사람으로 각색되어 보여주길 원하는 것이고 실상 결정을 할 때는 자기가 하고싶은대로 해버립니다.
“데이터로 파악한다고 다 아는 것도 아니고 다 맞는 것도 아니잖아?” 이렇게 생각하거나 말하는 경우도 매우 많습니다.
데이터기반 의사결정 필요성을 아예 모르는 경우도 많습니다. 그냥 남들이 그걸 한다고 하고 그걸 하면 괜찮은 의사결정권자로 보일 것 같으니 그게 포장용으로 필요할 뿐입니다.
“나는 데이터기반 의사결정을 할 줄 아는 선진적이고 진보된 사람이야.” 라는 말을 하며 그런 사람으로 알려지길 바라지만 실제로 행동은 그렇게 하지 않는 것입니다.
수단과 목적이 바뀐 것입니다. 의사결정을 잘하기 위한 것이 목적이고 데이터기반 의사결정은 그걸 하기 위한 방법 중 하나입니다. 그런데 데이터 기반 의사결정을 한다는 것만 보여주고 싶은 것이 목적이고 그 수단으로 그걸 한다는 포장만 하는 것입니다.
안타깝게도 어떤 기업이든지 이런 사람이 거의 필연적으로 그리도 다수 존재합니다.
보고 싶은 것만 본다
데이터 기반의 분석결과는 그 분석이 틀리지 않고 맞다는 전제하라면 좋은 결과가 나올 수도 있고 안좋은 결과가 있을 수도 있고 세부적으로는 좋고 나쁨이 섞여 있을 수 있습니다.
이 중에서 자기가 보고 싶은 것만 봅니다. 그러니까 자기가 하고 싶은 것을지지하는 결과만을 선택하고 그게 아닌 결과는 무시해 버립니다.
이렇게 할꺼면 데이터를 확인할 필요가 없습니다. 그냥 자기가 하고 싶은 대로 하면 됩니다. 하지만 그렇게하면 비론리적이라는 말을 듣기 때문에 논리적이라는 말을 듣기 위한 포장용으로 자신에게 유리한 결가만 필요한 것입니다.
어떤 실험, 사실 탐색, 인사이트 도출과 같은 것은 보통 좋은 사실과 나쁜 사실이 뒤섞여 나오는경우가 많습니다. 대표적인 실수는 여기에서 자신이 원하는 결과에 유리한 것만 채택하고 나머지는 별거 아니라고 무시해 버리는 것은 가장 경계해야 할 것이고 그렇게 하지 않는 것은 도덕적으로 문제가 있는 것입니다.
데이터를 보긴 하지만 결정 자체를 안한다
의사결정이란 시의적절하게 해야 합니다. 즉 할 때는 해야 하는데 무조건 의사결정을 안합니다. 데이터를 보는 이유는 사람의 경험에 의한 의사결정이 왜곡이 많거나 틀릴 위험이 많기 때문에 최대한 현실을 제대로 보고 참고해서 결정을 하기 위한 것입니다.
결정을 안 하는 결정권자는 데이터 기반이든 아니든 문제가 매우 많습니다.
이런 결정권자가 있는 회사는 서서히 망합니다.
다행인 것은 당장 망하지는 않습니다. 하지만 더 불행인 것은 이런 회사는 반드시 망합니다.
매니지먼트 레벨들의 문제
본부장, 센터장, 사업장, 유닛장, 팀장 등과 같은 상위 또는 중간 매니저들의 문제입니다.
이런 사람들도 데이터기반 의사결정에 문제를 만드는 경우가 많습니다. 사실 문제를 가장 많이 만드는 사람들은 이 사람들입니다.
위에서 하라고 시키니까 하는 척만 한다
위에서 “데이터 기반으로 의사결정” 하자고 탑다운으로 지시가 내려온 경우입니다. 그게 뭔지도 모르겠고 인터넷 검색을 하고 업체를 찾아서 하는 시늉을 합니다.
그러고나서 “이거 잘 안되는거네. 거봐 사기라니깐” 이렇게 말합니다.
원래부터 하고 싶은 생각이 없었던 것입니다.
뭔지, 왜 해야하는지 학습할 생각은 없습니다. 뭔지 다 이해했지만 본인이 충분히 잘하기 때문에 그런 it인력이나 솔루션 업체들 돈이나 퍼주는 그런 것은 낭비라고 생각하는 것입니다.
부하직원에게 말해도 무슨 말인지 알아듣지 못한다
데이터 기반을 왜 해야하는지 같이 일을 해야 할 팀 동룝 또는 부하직원들이 이해를 못하는 경우입니다. 혼자 데이터 추출하고 데이터 검증을 하거나 데이터 관련 부서로부터 협조를 받아야 하지만 그렇게 하지 못하는 경우도 많습니다.
데이터 기반 의사결정에 필요한 기술이 없다
태블로 같은 BI도구를 사거나 하둡, 스파크, 빅쿼리, GCP같은 것을 써서 카운트를 세고 그래프를 예쁘게 그리고 나서 의사결정을 하면 데이터기반 의사결정이라고 생각해버립니다.
데이터를 집계하고 시각화하는 것이 데이터 기반 의사결정을 하기 위한 출발점이긴하지만 데이터 기반 의사결정은 그런 그래프와 데이터를 보고 여러가지 고민과 생각과 탐색을 해서 결론을 내는 것입니다. 즉 데이터를 제대로 집계하거나 추출, 가공하고 시각화한 데이터 요약을 해석 하는 방법을 터득해야 합니다. 그런데 그 방법은 익히기 매우 어려운 기술이고 잘 정리된 튜토리얼이 없습니다.
그래서 본인이 잘하고 있다고 착각하기 쉽지만 실상은 아닌 경우가 많습니다.
실무자들의 문제
마지막으로 실무자들의 문제가 있습니다. 즉 데이터 과학자, 데이터 분석가가 아닌 사람들입니다.
대부분의 실무자들은 데이터기반의 어쩌고 하는 것에 대해 기본적인 거부감을 가지고 있습니다.
뭔지 잘 모를말로 자신들보다 지적, 과학적으로 우위에 있다는 것을 과대포장하기 위해 데이터기반이라는 것을 만들어냈다고 생각하는 것입니다.
“실제로 해보니 안되드라”
데이터분석을 하고 인사이트 도출을 위한 미팅을 하기 위해서 초기 셋업 미팅을 하면 이런 피드백을 꽤 많이 합니다.
그리고 이런 상황에서 시작하는 프로젝트는 실상을 보면 애초에 협조하거나 잘되길 바라지 않고 방해하는 일이 허다합니다.
데이터기반으로 의사결정을 하게 되면 경험기반의 자신들의 노하우가 쓸모가 없어지는 것 같고 컴퓨터에게 자신들의 일자리를 잃어버릴 것 같은 느낌 때문입니다.
즉 애초레 제대로 할 생각도 없었고 잘 안되길 바라고 그렇게 되도록 행동한 것입니다.
“내가 진짜로 여러 번 같이 해봤는데 그거 현실성이 없더라니깐”
이렇게 말하는 사람들도 다수입니다.
앞서 말했듯이 제대로 안해봤거나 사실은 여러번 안해본 것입니다.
반약 데이터기반 의사결정이라는 것이 말만 그럴듯하고 정말로 안되는 거라면 데이터기반 의사결정은 꼭 필요한 것이며 많은 실수를 바로잡았다고 말해온 실리콘벨리의 선진적인 회사들은 모두 단체로 거짓말과 사기를 치고 있는 것입니다.
