Digital Transformation 시대의 KPI, 그게 뭐가 중헌디?

셜록 홈즈의 작가 Conan Doyle은 말했다. "데이터를 얻기 전에 이론을 세우는 것은 중대한 실수이다."

반면에 그리스의 철학자 Plato는 현명한 의사결정은 숫자(numbers)가 아니라 지식(knowledge)에 근거한다고 역설했다.

이른바 Data가 대세인 디지털 세상에서 누구 말이 더 맞을까?

"대부분의 조직은 Data의 바다에 허우적되고 있다."

IBM에 따르면, 2017년에 매일 약 250경의 데이터가 쏟아져 나왔다. 불과 2년이면 지금까지 인류가 쌓아온 양 만큼의 데이터가 만들어진다.

이런 상황에서 데이터에 기반한 의사결정이 중요해지고 있다. 급속히 범람하는 데이터의 바다에 진공상태처럼 몸을 내맡기는 회사도 있다. 데이터 스스로 말하게끔 하고 이에 따라 흘러가는 것이다.

그런데 문제는... 데이터(KPI) 자체에는 그 지표가 도출된 맥락(context)과 의미(meaning)가 빠져있다.

"Data에 앙꼬가 없다."

KPI는 회사의 성공과 실패를 가늠하기 위한 지표이다. 통상적으로 회사의 전체 전략이나 목표를 달성하기 위한 하부 지표들로 쪼개져 있다.

그런데 이 KPI에는 문맥, 즉 수치로 나타난 결과 뒤의 Why가 결여되어 있다. 처음에 KPI를 도출할 때는 그 전략적 배경과 선정 이유가 있었을 텐데, 막상 KPI를 활용하는 과정에서는 KPI는 그저 공허한 수치 지표로 바뀐다. 숫자(data) 뒤에, 이 숫자가 의미하는 바(story)가 잊혀지는 것이다.

"Data가 아니라 문맥 데이터(Contextual Data)"

가뜩이나 엄청난 속도와 양으로 데이터가 불어나는 상황에서, 데이터의 맥락을 고민하기 보다는 데이터 자체에 함몰되기 쉽다. 하지만 파편화된 데이터에 빠져 의미 없이 떠다니지 않기 위해선 데이터의 맥락과 의미를 늘 상기해야 한다.

처음엔 고심해서 만들고, 이후에는 고민 없이 맡겨 버리는 "Set it and forget it" 접근법은 정적인 경영환경에나 적합하다. KPI 관리도 다르지 않다.

우선 KPI에 어떤 전략적 의도가 담겨 있는지 늘 살펴봐야 한다. 이 데이터를 읽는 이유는 무엇이며, 내가 얻고자 하는 것을 달성하는 데 이 KPI는 어떤 의미를 지니는가? KPI를 정적인 모니터링 지표로 측정(measure)만 하는 게 아니라, 시시각각 변화하는 상황을 이해하고 학습(learn)하는 데 활용해야 한다. 그리고 새로운 데이터와 인사이트가 쌓이면, 지표도 끊임없이 시의 적절하게 조정(adapt)해야 한다.

이런 반복적인 과정(iteration)을 통해 끊임없이 KPI에 생동감을 부여하고 데이터의 의미와 데이터를 읽으려는 맥락을 곱씹을 때, 비로소 데이터의 바다에서 정처 없이 표류하는 것을 멈출 수 있다.

Source: Justin Grossman (Dec 2018), "What Story Does Your Data Tell?", Forbes