관리 및 의사 결정이 데이터와 정보에 의해 지원되어야 한다고 말하는 것은 행정부에서 거의 진부한 표현입니다. 그러나 이러한 자명함에는 종종 눈에 띄지 않고 회사에 심각한 결과를 초래할 수 있고 때로는 되돌릴 수 없는 미묘함이 있습니다.

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결국 정보가 없는 것보다 더 나쁜 것은 나쁜 정보를 갖는 것 또는 "허위 정보"입니다. 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 발표된 연구에 따르면 미국에서만 저품질 데이터로 인한 경제 피해가 미화 3조 달러로, 해당 국가의 연간 GDP의 약 16% 또는 세계 생산량의 4%에 해당합니다. 1년 동안의 재산.

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사실은 풍부한 컴퓨팅 리소스가 이점과 함정을 모두 가져왔다는 것입니다. 일반적으로 BI(비즈니스 인텔리전스)라고 하는 수많은 데이터 시각화 도구가 있습니다. 이 도구는 정보를 그룹화하고 그래프 및 요약 테이블 표시를 통해 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

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그러나 상업 부문의 행동을 평가하기에 월평균 매출의 간단한 그래프가 충분합니까? 영업 사원의 작업이 유일한 변수입니까? 이러한 질문과 기타 질문은 적절한 분석과 추론 없이 종종(또는 거의 항상) 이러한 도구를 부적절하게 사용하는 위험에 대한 것입니다. 이러한 결함을 해결하기 위해 때때로 잊혀지고 배경에 남겨진 과학이 가장 적절한 치료법인 통계입니다. 결국, 결론을 검증하고 다양한 유형의 데이터 및 견해에 대한 적절한 해석을 지원할 수 있는 이론적 및 방법론적 프레임워크를 제공하는 것과 관련이 있습니다.

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매우 간단한 예를 들어, 평균과 같은 중심 경향의 측정값에는 항상 평균 또는 표준 편차와 같은 분산(이 데이터가 얼마나 많이 퍼져 있는지)이 수반되어야 한다고 결정합니다. 우리는 병원에 있는 20명의 환자 중 10명이 매일 1.5kg의 식사를 받고 나머지는 전혀 먹지 않는다고(0kg) 상상해 보면 이를 이해할 수 있습니다. 평균적으로 1인당 750g이며 결국 만족스러워 보일 수 있지만 며칠 안에 그 중 절반이 사망합니다.

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그러나 통계가 그렇게 큰 잠재력을 가지고 있다면 왜 의사 결정에서 그토록 자주 뒤처지는가? 첫째, 일반적으로 부정확하게 행해지는 선거 투표, 특히 최종 결과가 여론 조사에서 제시된 것과 크게 다를 때 주로 발생하는 "효과가 없다"는 일반적으로 일반화된 견해가 있습니다. 게다가, 조직적 맥락에서 이론의 실제 적용과 최신 기술 도구의 사용에 거의 중점을 두지 않는 학부 과정의 구식 학업 커리큘럼으로 오랫동안 살았습니다. 좋은 소식은 최근 몇 년 동안 비록 늦었지만 이 업데이트가 전국의 교육 기관에서 더 강력하고 빠르게 발생했다는 것입니다.

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회사에서는 정보에 대한 갈증이 너무 커서 때때로 데이터 측면에서 오는 모든 것이 맹목적으로 취해집니다. 그러나 신중한 관리자는 무엇보다 자신 앞에 있는 것이 독이 아닌 물, 잘못된 정보가 아닌 정보인지 확인해야 한다는 점을 명심해야 합니다. 이를 위해 통계보다 더 나은 것은 없습니다.

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Jeanfrank Sartori, 정보 관리 석사, 비즈니스 인텔리전스 전문가 및 관리 학사. 학업 관리 및 품질 부문에서 근무  쿠리치바(PR)의 Grupo Positivo.