최근 많은 기업이 데이터를 활용해 의사결정을 내리고 있지만, 잘못된 해석으로 인해 의도치 않은 문제를 겪는 사례가 늘고 있다. 특히 상관관계를 인과관계로 착각하거나, 데이터의 맥락과 신뢰도를 간과하는 경우가 대표적인 문제로 지적된다. 

1. 데이터 활용의 함정

데이터 기반 의사결정에서 흔히 발생하는 문제는 다음과 같다.

첫째, 상관관계와 인과관계의 혼동이다. 분석 결과를 실제 원인과 결과로 착각하는 경우가 많다. 예를 들어, 이베이(eBay)는 광고 효과를 과대평가하며 고객 유입의 주된 원인으로 해석했지만, 실험을 통해 자연 발생적 수요를 광고 효과로 잘못 해석했음을 발견했다.

둘째, 샘플 크기와 일반화의 오류이다. 작은 샘플로부터 얻어진 데이터를 과도하게 신뢰하거나 특정 환경에서의 결과를 다른 상황에 적용하면서 잘못된 결론에 도달하는 경우가 많다. 이는 데이터 신뢰도를 떨어뜨리고 의사결정의 정확성을 저하시킬 수 있다.

셋째, 심리적 안전성 부족이다. 조직 내에서 반대 의견이나 비판적 분석이 억압되면 그룹 싱크(Groupthink)가 발생한다. 이는 데이터에 대한 다각적인 해석을 막고, 편향된 결정으로 이어질 수 있다.

2. 데이터 활용을 위한 개선 방안

데이터 활용의 문제를 해결하기 위해 전문가들은 다음 네 가지 방안을 제안한다.

첫째, 인과관계 검증 프로세스를 도입해야 한다. 데이터 분석 시 모든 결과는 실험적 근거를 철저히 검토하고, 잠재적 혼란 변수(Confounding Variables)의 영향을 통제하여 결과의 신뢰성을 확보해야 한다.

둘째, 샘플 크기와 신뢰 구간을 고려해야 한다. 데이터 해석 과정에서 샘플 크기와 신뢰 구간을 명확히 평가하는 체계를 구축함으로써 결과의 변동성을 파악하고, 분석의 신뢰성을 높일 수 있다.

셋째, 결과의 적합성과 장기적 관점을 검토해야 한다. 단기적인 성과에만 집중하지 않고, 장기적으로 조직의 목표에 부합하는 데이터를 우선적으로 분석해야 한다. 이를 통해 단기적 성과와 지속 가능한 장기적 결과 사이의 균형을 맞출 수 있다.

마지막으로, 심리적 안전성을 강화해야 한다. 조직 내에서 팀원들이 데이터를 자유롭게 비판하거나 새로운 아이디어를 제안할 수 있는 문화를 조성함으로써, Groupthink를 방지하고 다양한 시각에서의 논의가 가능하도록 해야 한다.

3. 앞으로의 과제

데이터 기반 의사결정은 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 기업들은 데이터를 신중히 해석하고, 이를 활용하기 위한 체계를 갖추는 것이 필수적이다. 올바른 데이터 활용은 조직의 신뢰도와 경쟁력을 높이고, 지속 가능한 성과를 가능하게 할 것이다.

출처: https://hbr.org/2024/09/where-data-driven-decision-making-can-go-wrong