분석에서 빠질 수 없는 것이 자료의 리서치이다.(보통 Back Data라고도 한다.) 수 많은 Data 들과 복잡해 보이는 수치들, 현란한 그래프로 만들어진 자료들은 분명 매력적으로 보이며 보는이로 하여금 상당한 신뢰감을 가지게 만든다. IT업계에서 기획자/컨설턴트/PM 등의 업무를 하는 사람들이라면 제안서나 기획서를 쓰면서 지겹게도 해야 하는 작업이 바로 "자료 수집"이다. 경쟁사 분석이나 시장 현황(Market Status) 등은 일반적으로도 많이 하게 되는 작업이고, 통계는 ‘웹기획’보다는 사업계획서나 컨설팅에서 상당히 큰 비중을 차지 하게 된다. 


그러나 지난 15년간 내가 같이 일하던 동료들에게 리서치나 통계 자료 조사를 부탁하면 다들 막막해하는 경우가 많았다. 몇가지 이유가 있겠지만, 그들이 어려워 했던 이유는 아마도 체계적/논리적으로 접근하기 어려웠기 때문일 것이다. 


다음의 사례를 통해 자료 리서치의 과정과 주의할 점 등을 살펴보자. 


여기서 잠깐 ! 
통계 자료 수집을 위한 추천 사이트  

* 통계청 (http://kostat.go.kr)
* IT 지식 포탈 (http://www.itfind.or.kr)
* IT 통계 포탈 (http://www.itstat.go.kr)
* 국가 통계 포탈 (http://www.kosis.kr)
* 인터넷통계정보검색시스템 (http://isis.kisa.or.kr/)
* 한국은행경제통계시스템 (http://ecos.bok.or.kr/)
* 글로벌 IT 시장 조사 전문 기업 Gartner Group 도 눈여겨 볼만하다. (물론 비싸지만...)

★ 위 사이트는 아주 미약한 예일뿐, 중요한 것은 찾고자 하는 데이터에 맞는 통계 자료에 접근해야 한다는 것이다. 경제/금융 관련 자료인지 IT 관련 자료인지에 따라 조사하려는 각기 다른 통계 DataBase를 먼저 선정해야 한다. 



상황) 모 외국계 은행은 모바일 서비스 런칭을 준비하고 있다. 후발주자라는 약점을 극복하기 위해서는 타사보다 경쟁력 있는 서비스가 필요하다는 판단으로 전략을 수립중이며, 이를 논리적으로 뒷받침하기 위한 시장 조사를 진행하려 한다.  

1) 목표 및 방향 설정 : 리서치가 방향을 잃지 않도록 혹은 그 결과물의 적합성을 확보하기 위해서 목표와 방향 설정은 필수다. “국내 금융권의 모바일 서비스 현황” 라는 목표도 좋겠지만, 너무 포괄적이고 자칫하면 “타사보다 경쟁력있는” 이라는 사업의 목적과 조금 떨어져 표류할 가능성이 보이므로, 여기서는 “국내 모바일 금융 서비스의 취약점” 이라고 설정하겠다. 

2) 자료 수집 범위와 항목 설정 : 경험해 본 사람만이 알 것이다. 자료 수집을 하다보면 꼬리에 꼬리를 물어 걷잡을 수 없이 자료가 방대해지는 경우가 부지기수이다. 이는 범위를 미리 설정하지 않았기 때문이다. 이 사례의 경우 모바일 서비스의 취약점을 기술 관점과 사용성 관점으로 분류하고 ‘뉴스’ ‘보안성’ ‘모바일 사용층 통계’ 등 세부적인 범위와 항목을 설정하면 될 것이다. 

3) 자료 수집 : 이제 정해진 목표와 범위에 맞는 자료를 수집하는 단계이다. 주의할 부분은 “객관성”이 확보된 자료를 수집해야 한다는 점이다. 인터넷에 떠 도는 자료는 너무 믿지 않아야하며, 공신력이 있는 기관의 자료를 수집하는 것이 신뢰성 확보에 유리하다. 위의 추천사이트에 정리한 통계시스템의 데이터 정도면 신뢰할만할 것이다. 

4) 데이터 가공 및 정리 : 이제 수집된 데이터를 정리하고 편집하고 가공하는 단계이다. 보통 이 단계가 소요되는 시간이 가장 긴 편이다.  

5) 해석 : 앞의 Phase Basis 에서 통계학 부분(http://philosophiren.com/266)을 주의 깊게 읽었다면 이 단계의 주의점이 무엇인지 예상이 될 것이다. 속지도, 속이지도 말기 바란다. 


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나는 전략과 기획을 구성하는 10개의 구간을 제시했고, 이제부터 두번째 구간인 [분석]에 대해 이야기를 해보려 한다. 여러분이 진행하는 프로젝트나 추진하려는 사업 또는 대안을 제시하려는 컨설팅의 성격과 상황에 따라 내가 제시하는 10개의 구간 중 불필요한 구간이 있을 수는 있다. 충분히 그럴 수 있다.

그러나 분석이 빠진 기획, 분석이 부족한 전략이란 있을 수 없다. 전쟁에 임하는 장수가 상대편 군대가 몇 명인지, 우리측 군대는 무슨 무기를 가지고 있는지도 모르고 이길 수는 없는 법이다.

프로젝트 수주를 하기 위한 제안서의 환경분석이나 경쟁사 분석부터 사업기획서, 전략수립서 등 기획이나 컨설팅에 관련된 업무에서 절대적으로 필요한 것이 “분석”이다. 특히나 상대의 의중을 파악해야 하는 [기저]와 [분석] 구간은 거의 모든 상황에서 필요하고 또 중요하게 사용된다.

그러나 어디서부터 손을 대야하는지 막막한 것이 분석이기도 하다. 앞 [기저] 구간을 통해 기획자의 자질을 갖추고, 상대방의 의중을 파악했다면 이제 분석 Phase를 살펴 보도록 하자. 특히 제안서나 기획서의 보통 앞 부분을 차지하는 “분석” 파트 때문에 언제나 의욕차게 파워포인트를 실행시키고는 곧 멍하니 빈 화면을 바라만 보는 기획자가 있다면 여기서 전체적인 그림을 세심하게 보길 바란다.


분석 Phase는 크게 다시 3개의 구간으로 구분될 수 있으며, 아래의 Framework와 같이 각각의 구간들은 Business 관점과 Technical 관점에서 분석을 해야 한다. 




첫번째는 내적 분석이다. 제안서/기획서/전략서 모두 동일하다. 여러분이 이 작업을 할 때는 분명 여러분에게 이 작업을 요구하는 “고객사”가 있기 마련이다. (여러 상황이 있을 수 있지만, 여기서는 편의상 고객사로 통칭하겠다.)  그 고객사의 Needs를 분석해야 한다.

두번째는 시장(Market)에 대한 분석이다. 분석의 대상과 방법은 수도 없이 많지만, 여기서는 [통계분석] [선진사례분석] [경쟁사분석] [기술분석] 의 네 가지 항목을 살펴보고 분석툴로 잘 알려진 SWOT 분석의 업그레이드 된 형태인 Diamond SWOT 분석을 함께 살펴 본다.

세번째는 사업 혹은 프로젝트 자체에 대한 분석이다. 위험성은 무엇인지, 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필요한 핵심 수행 과제는 무엇인지 등을 분석하는 단계이다.

이제 각각의 항목들마다 하나의 게시물로 글을 올릴 예정이다. (기술 관점의 Hardware/Software/Interface 는 별도의 Phase에서 설명하므로 여기서는 생략한다)


IT Philosopher Justin from Philosophiren



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IT 전략과 기획을 이야기하는데 통계학의 등장이 의외라고 생각하는 분들은 너무 멀리 온거 아니냐고 물을지도 모르겠다. 허나 전략을 이야기할때 통계는 필요충분조건이다. 온갖 수치와 멋들어진 그래프로 사람들을 혼란스럽게 만들기도 하고, 때로는 모두가 방향을 잃고 허공을 헤매일 때 방향성을 제공해 주기도 한다.

웹기획이나 프로젝트 수주 제안서에서는 상대적으로 그 사용 빈도나 중요도가 조금 낮을 수 있으나 사업계획서나 전략수립서 그리고 특히 BPR/ISP(Business Process Restructuring / Information Strategy Plan) 에서는 준비된 자료의 많은 부분이 통계에 의지된다. 그렇기에 여러분이 “전략”이란 단어에 깊은 관심을 가지고 있다면 결코 간과할 수 없는 분야이다.

통계나 확률을 이야기하면 ‘숫자’를 떠오르기 쉽지만, 사실 거기에는 보이지 않는 힘이 작용한다. 미국 월스트리트의 합법적 사기꾼들이 온갖 수치와 그래프로 미국 경제는 물론 전세계 경제에 먹구름을 드리운 이야기는 많이 들어보았을 것이다. 일반인은 몇 년이 걸려도 절대 이해 못할 계산식을 통해 돈이 돈을 벌 수 있다는 파생 상품이나 펀드 상품들도 문제는 있지만, 이 과정에서 숫자들은 결코 거짓을 말한 적이 없다. 모두 그 숫자들을 모으고, 배치하고, 해석했던 월 스트리트의 ‘사람들’이 문제였다. 정직한 ‘숫자’들을 원하는대로 재그룹하여 특정한 의중을 그 위에 얹은 사람들의 의도가 결국 보이지 않는 힘이다.

이제 작은 속임수를 하나 보자. 아래 그래프에는 8개 회사의 년간 수익률이 그래프로 표시되어 있다.


여러분은 어떤 회사의 IT 전략을 수립중이고, 몇몇 이유로 인해 특정 사업 분야를 가지고 있는 회사를 인수해야 한다고 가정해보자. 여기 8개의 회사의 년간 수익률이 나와있다. 여러분은 위 자료는 바탕으로 인수할 회사를 선정해야 한다. (E사의 데이터는 의도적으로 누락시킨 것이다)
 1. 여러분이 2개의 회사를 선정해야 한다면, 즉 [그래프1]에서 회사를 하나 택하고, [그래프2]에서도 하나를 택해야 한다면 각각 어느 회사를 선택하겠는가?
 2. 여러분이 A에서 H 중에 단 하나의 회사를 선정해야 한다면 어느 회사를 선택하겠는가 ?

수익률이 높은 회사를 선택하는 것이 당연하니, 2개를 선택해야 한다면, C와 G를 선택했을 것이고, 하나만 선택해야 한다면 당연히 G사를 선택했을 것이다.

위의 이제 각각 그래프의 수치를 다시 한번 한번 보자.




물론 설명을 위해 극적인 예를 든 것이지만, 어떤가? 실상 A=E, B=F, C=G, D=H 이고, 각 회사의 수익률을 수치를 살펴보면 [그래프3]과 [그래프4]는 같다. 그러나 누가봐도 C 보다는 G가 매력적으로 보인다.
극적인 예를 든김에, 이 간단한 두 개의 그래프만으로도 다음과 같이 억지스러운 해석들이 가능하다.  (여러분이 일반적인 사람들처럼 진실을 모른다는 가정 하에 )

(1) A ~ D 사의 수익률은 그다지 큰 차이가 없으므로 수익률보다는 경영진이나 부대적인 다른 요인들로 인수할 회사를 선정하는 것이 바람직한것으로 판단됨.
(2) G사는 동종 업계 타 사에 비해 압도적으로 높은 수익률을 보여주므로 G사를 인수하는 것이 바람직한것으로 판단됨.

(1)번의 해석에는 수익률보다는 다른 요인(가령 경영진이나 기술력)으로 인수할 회사를 결정하겠다는 의도가 보인다. 이를 위해 좌측의 수치를 7%, 8%와 같이 1% 단위로 설정하였다.
(2)번의 해석은 의도적으로 소수점 단위로 그래프를 그려 G사의 수익률을 매력적으로 보이게 하였다.


물론 실제 사업계획서에서 이렇게 심플한 데이트로 이렇게 극적인 결과를 내놓는다면 그것은 절대적인 아마추어일것이다. 하지만. 분명히 이와 같이 동일한 데이터를 놓고도 그래프를 어떻게 표현하는지에 따라 전혀 다른 해석을 내 놓을 수 있다는 사실을 잊어서는 안된다. 이것이 통계학이 가진 어두운 이면이고 통계학이 가진 힘이다. (사실 ‘통계학’이라기 보다는 자료 해석과 표현이 더 정확할지 모르겠으나 이를 뒷받침하는 것은 “통계학”이라 이렇게 표현한다.)


여러분은 기획자로서 사업계획서를 쓸 때나 컨설턴트로서 전략서나 BPR/ISP를 작성할 때 이처럼 수치와 그래프의 임의 설정을 통해 본의 아니게 왜곡된 데이터와 해석을 전달할 수 있다. 혹은 여러분이 이런 데이터를 제공받는 발주사의 입장일수도 있다. 보고서를 검토하는 입장이라면 이런 통계 자료들이 난무할 때, 어떤 의중(기저)을 가지고 작성되진 않았는지 의심해 볼 수 있어야 한다.

속이지 않기 위해서 또는 속지 않기 위해서는 몇몇 노하우가 필요하다. 통계를 포함한 [자료 수집과 해석]의 전체적인 흐름은 아래의 그림과 같다. 가장 중요한 것은 [Data 수집 방향성과 수집 항목 설정] 구간과 [Data의 해석] 구간에 특정한 의도가 내포되어 있거나 해석이 편향적이지 않는지 신중하게 검토해야 한다는 사실이다.




개인적으로 나는 이 Part 1. 기저(Basis) 구간에서 그나마 이 “통계학”이 가장 여러분이 쉽게 접하고 빠르게 익힐 수 있다고 생각한다. 지금 즉시 서점으로 달려가보길 바란다. 일반인을 위해 쉽게 풀어쓴 통계나 확률에 대한 책들을 손쉽게 찾아볼 수 있다. 속이지도, 속지도 않는 기획자가 되길 바란다.



Justin의 추천 서적

* 촘스키처럼 생각하는 법 (노르망 바야르종 지음)



Point !

검색 엔진에서 “통계 왜곡” 이라고 검색을 해 보거나, “통계, 거짓말” 등의 키워드로 서적을 검색해 보라. 우리가 얼마나 왜곡된 통계 속에서 살고 있는지 놀랄 것이다.



Part 1. 기저(Basis): 기저를 파악하라.

  • 철학(Philosophy). 철학자처럼 생각하라. (바로가기)
  • 심리학(Psychology) 논리학(Logic) 언어학(Linguistics). 유희 (바로가기)
  • 경영학(Business Management). 최소한의 기본기 (바로가기)
  • 통계학(Statistics). 속지도, 속이지도 말라.


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