데이터 분석 & 미래예측

방향과 목적이 없다면 노력과 용기만으로는 충분하지 못할 것이다. 

맺음말에 쓰인, JF케네디의 말이다.

최근, '범죄정보 분석'에 관심을 키워가고 있고, 그 한 종류인 '범죄통계' 등 각종 데이터를 분석하는 것에 대해 시도해보고 있다.

하지만, 무얼 어찌해야 할지, 답답함이 있던 차에 눈에 띄어 꺼내 읽었다.

눈에 띄는 말이, "'일단 뭐라도 분석하다보면 어떻게든 되겠지'라는 태도는 좋지 않다"는 것이다.

목적과 방향성을 선명하게 가져야 한다는 것

데이터 분석의 가장 보편적인 목표는 '최적화'인 듯 하다.

조직의 투입, 산출, 성과를 분석하여, 가장 성과를 높힐 수 있는 예측모델을 만들고 이를 검증-적용시켜야 한다는 것

그러기 위한, 순서와 예시들을 읽어나갈 수 있어 좋았다.

분석 도구의 연수 - 분석 목적(목적/가설) 입안 - 핵심 데이터 추출 - 모델 수립 / 검증 등이 그것이다.

그 과정에서 데이터 처리 기반 / 조직을 만든다거나, 필요하다면 '아웃소싱'을 선택할 수 있다

그리고 아웃소싱 형태도 완전 외부 / 부분 외부 / 어드바이저 형으로 나뉠 텐데, 아직, '어떻게 분석을 해야 하는지, 무엇을 위해 해야하는지'도 모호한 우리 조직으로서는 어드바이저를 두고, 목적/방법/수단 등에서 다양한 시행착오를 직접 겪어보며, 숙련시키는 투자가 필요할 것이다.

(부디 그런 시행착오를 겪어볼 투자 사업을 해보고 싶건만)

최적화에 대한 선택 여부

저자가 예시로 든 '음료회사'는 전체 조직의 판매/유통 성과를 분석하여, '제품엔 문제가 없음', '매출량을 갉아먹고 있었던 것은 유통/재고 관리였음'라는 문제를 파악, 모델을 수립하고, 성공시켰다.

우리 경찰에 있어, 문제는 무엇인가를 계량적으로 파악해볼 수는 없는 것일까?  그리고 문제 요인을 선명하게 알게 되면 이를 해결하기 위한, 조직 변경은 불가능할 것인가?  모두 어려울것이다.

비관적으로 말하면, 조직이 그러한 '진짜 문제 파악에 관심이 있는가?', '그리고 그 해법 도입에 관심이 있는가'가 의문이다.

경쟁이 없으니, 최적화, 효율 추구의 필요를 느끼지 않는다는 비판을 들어도 할 수 없는 것

같은 날 훑어 읽은 대한민국 2030에 대한 미래예측 책이다.

저자는 앞으로 10년을 낭비하면, 2030년에 헤어나기 어려운 늪에 빠질 수 있다는 주장이었다.

다양한 데이터를 근거로 미래를 추론하는 사고의 틀-문제를 마인드맵하는 방식이 인상적이었다. 

미래의 예측은 다양한 변수를 넓은 시야, 치밀한 연계시키는 것이 필요하다는 것을 느꼈다.

두 권을 같은 날 훑어본 결론

분석의 효용은 미래를 위한 것이라는 것.  그러나 관심이 없는 리더들은 앞으로 올 위기를 극복하기 어려울 것이라는 다소 비관.  별 수 없는 개인들의 노력과 연마가 필요할 것이라는 소감