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지표 믿다 발등 찍힌다··· 흔한 KPI 실수 7가지

2022.06.29 John Edwards  |  CIO


기술 및 디자인 스튜디오 엘플러스알(L+R) 공동 창업주 알렉스 레빈은 목표가 완전히 규정된 후 개별 지표의 변동 요인 파악에 충분한 시간을 할애할 것을 권장했다. 그 다음으로는 개별 지표의 상호 연계 방식을 조사하라는 주문이다. 아울러, 계획 또는 프로젝트의 생애주기 내에서 추적 중인 KPI에 직접적인 영향을 줄 만한 다양한 단계 도중에 발생할 가능성이 높은 사건도 조사하라고 그는 조언했다.

한편, 결론을 감추거나 모아두는 방식으로 직원 시간을 낭비해서는 안 된다. 레빈은 개인마다 지표로 도출된 인사이트를 성과 또는 결과 개선에 활용할 수 있도록 조사 결과를 팀과 공유할 것을 당부했다.

혼자 하는 것
지표 연구 및 조사 업무를 혼자 해서는 안 된다. 애널리틱스 및 데이터 통합 플랫폼 개발업체 클릭(Qlik) CEO이자 전직 CIO 마이크 카포네는 귀중한 세부 맥락 정보를 수집하고 적용하기 위해 처음부터 담당자와 협력할 것을 권장했다. 

그는 “이러한 조언과 관계를 통해 CIO와 IT 팀은 실제 사내에서 일어나는 일을 적정 수준으로 이해할 수 있다. 이는 장단기 운영 목표 달성에 도움이 된다”라고 설명했다. 카포네는 최고 임원진 등 핵심 기업 리더들과 강력한 자문 협력관계를 구축할 것도 권장했다.

숫자 과신
건전한 수준의 회의적인 시각은 잘못된 결론으로 빠지는 일을 막아줄 수 있다. 통계가 거짓말의 일종이라고 꼬집은 마크 트웨인의 말을 기억한다. 수집된 데이터 자체에 어떤 결함이 있을 가능성은 늘 있다.

데이터의 결함을 초래한 원인이 다양할 수 있다. 표본 크기나 너무 작거나 기간이 어긋나는 경우가 있고 데이터를 수집한 주체가 누구든 나름대로의 결론을 미는 경우도 있다. ERP 소프트웨어 개발업체 ECI 소프트웨어 솔루션즈(ECI Software Solutions) CTO 브라이언 윈터스는 “데이터의 의미를 판단하기에 앞서 데이터 수집 방식과 범위에 포함된 대상을 완전히 파악하는 것이 매우 중요하다”라고 강조했다.

사실 그 어떤 지표도 오해의 소지가 있다. 데이터에 대해 전체적으로 제대로 파악하지 못한 경우 특히 그렇다. 윈터스는 “시스템 지표는 복잡한 대형 시스템 중에서 매우 작은 부분에 대한 지표를 제공하는 경우가 많아서 특히 오해의 소지가 있다”면서 “그 좁은 시야 때문에 쉽게 토끼굴에 빠질 수 있다”라고 경고했다.”

통계 이상의 것을 보지 못하는 것
지표는 대개 인사이트와 가치가 풍부한 반면 전체적인 이야기는 전해주지 않는다. 사실 어느 지표라도 액면 그대로 받아들이면 완전히 엉뚱한 결론에 도달하는 경우가 종종 있다. 데이터베이스 소프트웨어 개발업체 스피드비(Speedb) CEO 이자 공동 창업주 아디 겔반은 “실상을 파악하려면 상대적으로 명백하지 않은 다른 지표도 깊게 파고들어야 할 때가 있다”라고 설명했다.

예를 들어, 메모리 활용 수준이 높다는 것은 애플리케이션에 메모리 과부하가 일어나고 있음을 의미한다. 겔반은 “그러나, 전혀 다른 것이 문제일 수도 있다. 예를 들면, 부품의 메모리 정리 속도가 부족한 경우이다”라고 말했다.

그는 이어 ”추가로 조사하보면 사실은 메모리 안에 없는 병목 원인을 찾아낼 수 있다. 예를 들어, I/O 소비량은 높은데 스토리지 엔진이 데이터를 디스크에 효과적으로 버리지 못하면 메모리는 빠르게 가득 차고 시스템 성능에 영향을 미친다”라고 말했다.

오해를 일으키는 인사이트로 피해를 입지 않으려면 비판적인 사고 방식을 키워야 하고 성급한 결론을 즉각 내리지 말아야 한다. 비즈니스 프로세스와 아키텍처가 점점 커지고 복잡해지면서 많은 것이 잘못될 수 있고 근본 원인은 찾기 어려울 수 있다. 겔반은 “최선의 방법은 의사 결정을 내리기에 앞서 주위에 자문을 구할 다양한 주제 전문가 팀을 두는 것”이라고 조언했다. ciokr@idg.co.kr

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