참고: 이 내용은 ComputerWorld에 처음 게재되었음.

누구나 한 번쯤은 '왜'라는 질문을 끊임없이 해대는 호기심 많은 꼬마를 본 적이 있을 것입니다. 하지만 정작 그러한 자세가 필요한 곳은 비즈니스 세계라는 것을 생각해 보신 적이 있나요? 이는 아이, 저널리스트, 과학자, 관리자, 데이터 분석가 등을 막론하고 단지 '무엇'이라는 질문만으로는 성공할 수 없기 때문입니다.

부진한 매출, 높은 비용, 저조한 리소스 활용도의 문제가 있다고 가정해 보겠습니다. 모두에게 익숙한 시나리오이죠? 이러한 문제들을 파악하는 것 자체는 어렵지 않습니다. 사실 어렵지만 중요한 부분은 조치를 취할 수 있도록 문제의 근본 원인을 알아내는 것입니다.

어떻게 해야 할까요? 끊임없이 질문해야 합니다.

'5 Whys' 기법에 대해 들어보신 적이 있을 것입니다. 5 Whys는 '일본 발명계의 왕'으로 알려져 있는 Toyota Motors의 창립자 Sakichi Toyoda가 창안한 기법입니다.

간단히 말해 파악된 문제에 대해 '왜'라고 질문한 다음 얻어진 각 대답이나 설명에 대해 계속해서 '왜'인지를 질문하는 방식입니다. 이 기법의 기본 목표는 결함을 해결할 수 있도록 결함의 근본 원인을 파악하는 것입니다.

이 기법을 활용하지 않아 손해를 보는 회사들이 많습니다. 대부분의 회사들은 대시보드 또는 보고서를 사용합니다. 대시보드나 보고서에서는 '무엇'을 묻는 질문에 대한 답은 잘 구할 수 있지만 데이터가 나타내는 바에 대해 자세히 알고자 할 때는 어떻게 해야 할까요? '5 Whys' 기법을 적용하려면 대시보드의 한계를 넘어 데이터를 탐색할 수 있어야 합니다. 그렇게 해야 예상치 못한 질문에 대한 답을 구할 수 있습니다.

즉 대시보드는 시작이 되어야지, 끝이 되어서는 안 됩니다.

예를 살펴보겠습니다. 현재 대형 소매업체를 운영 중이며 매출과 수익을 보여 주는 멋진 대시보드를 사용하고 있다고 가정해 보십시오. 아래 그림에서 볼 수 있듯이 막대 차트는 '회사의 주요 범주에서 매출과 수익은 어떠한가?'라는 질문에 대한 답을 보여 줍니다. 즉 '보시다시피 가구 범주의 수익 목표 달성률이 매우 저조합니다.'라는 문제를 확인해 줍니다.

그렇다면 이제 어떻게 해야 할까요? 왜 그런지 물어야 합니다.

예를 들면 다른 지역으로 필터링하거나 범주를 클릭하여 하단의 라인 차트와 맵에 더 자세한 내용을 표시해 볼 수 있습니다.

그러면 위에서 본 바와 같이 정보를 좀 더 자세히 확인할 수는 있지만, 여전히 '왜 가구 수익이 낮은가?'라는 질문에 대한 답은 얻지 못합니다. 여기에서 핵심이 명확해집니다. 드릴다운이나 필터링으로 질문에 대한 조사를 시작할 수는 있으나 그러한 단계를 수행하여 실제로 얻게 되는 것은 동일한 질문에 대한 새로운 시각뿐입니다. 대시보드 데이터를 직접 분석해야만 필터나 상호 작용의 한계를 넘어 근본 원인을 알아낼 수 있습니다.

그러면 질문에 대한 답을 구할 수 있도록 새로운 형식으로 데이터를 조정해 보겠습니다. 예를 들어 판매 중인 다양한 종류의 가구의 매출과 수익을 살펴볼 수 있습니다.

테이블에서 실제로 손실이 발생하고 있음을 알 수 있습니다. 그래서 왜 그런지 다시 질문해 봅니다.

테이블 제조업체들의 매출과 수익을 확인해 보는 것이 좋겠습니다.

보시다시피 두 업체만 수익을 내고 있음을 알 수 있습니다. 그렇다면 왜 많은 제조업체들이 손실을 발생시키고 있는 것일까요? 그 답을 찾을 수 있도록 데이터를 다시 조정해 보겠습니다.

제조업체의 모든 테이블 매출을 세분화한 다음 배송 모드별로 살펴봅니다. 특이사항이 발견되지 않습니다. 그러면 고객 세그먼트별로 데이터를 조정해 봅니다. 마찬가지입니다. 계속해서 질문을 던져봐야 합니다.

할인 상품을 확인하여 판매 사원들이 지나치게 높은 할인율을 제공하여 그로 인해 수익 마진이 크게 악화되고 있는지 확인해 볼 수 있습니다.

보시는 바와 같이 할인을 실시하면 손실이 발생합니다. 이제 문제의 근본 원인을 찾았습니다. 왜 그런지 계속 질문함으로써 실행 가능한 단계(할인 전략 처리)를 도출하였고, 대시보드에서 부각되었던 최초의 문제(가구 수익 저조)를 해결할 수 있었습니다.

수익성이 저조한 테이블 매출 예시 또는 Aer Lingus의 실례에서 볼 수 있듯이 이러한 기법은 실제로 수익에 영향을 끼칠 수 있습니다. Aer Lingus의 생산 기획 관리자인 Jonathan Capper는 'Aer Lingus 승객에게 좌석당 최저가를 제공한다'는 임무를 보다 효율적으로 수행하기 위해 이러한 조사 방식의 데이터 분석을 수행해 왔습니다.

Jonathan은 많은 사람들이 평상 시에는 그저 회사가 잘 운영되는 것으로 믿다가 막대한 손실이 발생한 다음에야 그 이유를 묻는 수많은 질문들을 쏟아낸다는 흥미로운 사실을 지적합니다. Jonathan은 데이터를 시각적으로 탐색하면서 월별 평균, 일일 평균 등을 살펴보면서 질문을 계속했습니다.

"이틀 안에 전체 지침을 말 그대로 전면 수정하여 전달했고 그 후 완전히 달라졌습니다. 금전적으로 큰 효과를 보는 결과를 가져다 주었습니다."라고 말합니다.

그러한 발견은 심도 깊게 분석하고, 끊임없이 '왜'라는 질문을 던질 때에만 가능합니다. 사실 그 호기심 많은 꼬마도 '왜'라는 질문을 계속하다 보면 데이터 분석 전문가로 성장할 수 있습니다.

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