의사결정에 있어서 데이터 분석 대비 직감 활용의 효율성

 

최근 Harvard Business Review에 기고된 한 조사에 의하면, Fortune 1000 기업들 중 92%가 데이터 기반 의사결정을 위해 투자를 증대하고 있다. 그러나 과연 데이터 분석이 모든 의사결정에 있어 만병통치약으로 작용할까? 상황에 따라서, 데이터 기반 의사결정은 직감적 의사결정에 비해 시간이 더 오래 걸리는 반면 정확성에서 이득을 보기 힘들기 때문에 비효율적이라는 연구 결과가 나왔다.

연구진은 높은 불확실성을 내포한 의사결정 시, 데이터 기반 의사결정은 종종 최상의 선택을 하지 못하게 할 가능성이 있다고 주장한다. 122개의 광고, 디지털, 출판, 소프트웨어 분야 기업들의 의사결정과 이에 대한 성과 사례를 분석한 결과, 휴리스틱과 더불어 직감을 활용한 의사결정은 철저한 데이터 분석을 바탕으로 한 의사결정만큼이나 높은 정확도와 성과를 보인 한편, 프로세스는 훨씬 빠른 속도로 진행되었다.

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이 연구의 한계는 데이터 수집을 creative industries에 한정하여 진행했다는 점이다. 논문의 저자들은 고객들의 반응이나 수많은 종류의 잠재적 신제품 등의 높은 불확실성을 감수해야하는 의사결정이, creative industries에서 빈번하게 발생한다는 이론하에 연구를 진행했다. 때문에 모든 산업, 모든 종류의 의사결정에 있어서 해당 논문의 결론을 섣불리 도입하는 것은 위험할수도 있다.

그러나 이러한 한계에도 불구하고, 본 논문은 사람의 직관과 경험이 여전히 유용하다는 점을 시사한다. 개인적으로 agile 개발, 그로스 해킹 등의 방법론은 휴리스틱과 데이터 분석을 잘 조합한 방법론이라 생각한다. 전문가들은 종종 ‘위 방법론들에 있어 가장 중요한 요소가 데이터’라는 주장을 펼친다. 틀린 말은 아니지만, 자칫 너무 데이터에만 주목하는 바람에 빠른 사이클의 반복을 통한 직관에 소홀하게 되면, 해당 방법론들의 강점이 혹시나 퇴색될수도 있지 않을까 하는 생각이 조심스럽게 든다.

어쩌면 가까운 미래에는 인간의 뇌에 대한 연구가 더욱 깊이 이루어지고, 우리의 ‘직관’이란 정확히 무엇인지 보다 분명하게 밝혀질지도 모른다. 만약 그렇게 된다면, 아무리 불확실성이 높은 상황 속에서도 오로지 알고리즘을 통해, 우리의 직관을 넘어서면서도 훨씬 빠른 속도로 현명한 의사결정을 할 수 있을지도 모르겠다. 그 때가 온다면 과연 ‘인간의 직관은 기업의 의사결정에 유용하게 사용될 수 있다’와 같은 주장을 하는, 본 연구와 같은 논문이 계속 탄생할 수 있을까?

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Choosing among alternative new product development projects: The role of heuristics
Psychology and Marketing
10.1002/mar.21397
20 Aug 2020

의사결정에 있어서 데이터 분석 대비 직감 활용의 효율성 제시

 

 

Why Is It So Hard to Become a Data-Driven Company?
Harvard Business Review
Randy Bean
05 Feb 2021

많은 주요 기업들의 데이터 기반 의사결정에 대한 투자 현황

 

 

 

 

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