Studyenthusiast

시스템적 사고(Systems thinking)란 어떻게 부분들이 서로 영향을 미치어 하나의 전체로서 작동하는가를 이해하는 프로세스입니다.

시스템적 사고에서는 다양한 문제들의 연관성과 피드백 과정을 파악함으로써 각각의 문제들을 개별적으로 바라보지 않고 전체 시스템의 관점에서 바라보려고 노력합니다. 

피드백(Feedback)이란 원래의 발신자(입력물, 프로세스 또는 출력물)에게 응답하여 발신자의 행동을 수정하는 정보입니다. 피드백은 시스템이 안정성을 유지하는데 도움이 됩니다. 예를 들어 자동차의 시스템은 끊임없이 연료량을 확인하며 기름이 떨어지게 될 경우 경고등을 키는 작업을 합니다. 시스템적 사고는 어떻게 작업들이 협동하여 제품이나 서비스를 만들어 내는지에 대한 전체적 이해를 제공합니다. 시스템적 사고를 이해하고 있는 경영학도들은 기업에게 귀중한 자원입니다. 왜냐하면 이러한 사고를 할 줄 아는 사람들은 문제가 발생할 경우, 한 가지 요소만이 아닌 전체 과정을 고려한 해결책을 실행할 수 있기 때문입니다.

MIS는 회계나 인적 자원과 같이, 의사결정과 문제 해결을 촉진시키기 위해서 사람, 제품 그리고 프로세스에 대한 정보를 회사 내에서 유통시키는 비즈니스 기능입니다. MIS는 시스템적 사고를 결합하여 회사가 범 기능적으로 운영될 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 제품 주문을 충족시키기 위해 영업을 위한 MIS는 하나의 주문을 판매, 배송 준비, 배송, 청구서 발부, 그리고 마지막으로 고객 서비스까지 진행시킵니다. 서로 다른 기능별 영역들이 영업의 각기 다른 부분들을 담당하고 있다고 해도 MIS 때문에 소비자에게 구매는 하나의 연속적인 과정입니다. 그러나 만약 회사의 한 부분이 문제에 봉착하면, 마치 운전대가 없는 자동차처럼 전체 시스템이 작동하지 못하게 됩니다. 만약 배송 준비 단계에서 잘못된 상품을 포장한다면 배송이나 청구서 발부, 그리고 고객 서비스 부서가 그들의 작업을 올바르게 수행한다 해도 소비자가 그 상품을 받았을 때 만족하지 않을 것입니다.

MIS는 성공정 경영과 혁신을 위한 중요한 기폭제가 될 수도 있습니다. 그러나 이 말은 절대로 MIS가 성공적 경영과 혁신 그 자체라는 말도 아닐뿐더러 MIS가 성공적 경영과 혁신을 대변한다는 말도 아닙니다. MIS는 그것을 사용할 줄 알고 효과적으로 관리할 줄 아는 사람의 재능을 보조해주는 도구일 뿐입니다. MIS 기능을 효과적으로 수행하기 위해서 거의 모든 회사들은 내부적으로 MIS부서를 따로 두고 있습니다. 이러한 부서들은 보통 정보 기술(IT), 정보 시스템(IS), MIS라고 불립니다. 

최근에 4차 산업혁명을 필두로 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷(I0T), 핀테크, 스마트 팩토리&팜, AR&VR 등을 필두로 최첨단 기술들이 등장하였습니다.

​

그중에서도 사물인터넷에 대해서 설명하려고 합니다. 왜 대기업 및 IT기업에서는 사물인터넷(IoT)을 미래 먹거리 산업으로 삼았으며, 어떻게 우리 실생활에 적용이 되고 도움이 되는지 또한 알아보겠습니다.

​

※ 먼저 IOT 혹은 사물인터넷이라는 단어를 들었을 때 어떤 이미지가 떠오르고 인식이 드나요?

※ 또 IOT가 어떤 의미를 가지고 있을까요?

IoT는 Internet of Things를 줄인 약자로 우리나라에서는 '사물인터넷'이라고도 불립니다.

​

우리가 흔히 아는 '사물'과 어떤 관계가 있는 걸까요? 위의 문맥에서 가리키는 '사물'은 네트워크에 연결할 수 있는 주변의 모든 가전제품 및 물건을 다 포함하고 있습니다. 예를 들어 작게는 우리가 차는 시계, 옷 등 액세서리부터 시작해서 크게는 일상생활에서 쓰이는 가전제품, 자동차, 집까지 포함됩니다. 이러한 '사물'들이 네트워크에 연결된다면 IoT에서 말하는 사물인터넷이 되는 것입니다.

​

IoT는 우리가 일상생활에서 인터넷(웹) 및 메신저(모바일 앱) 등을 통하여 서로 정보를 주고받는 것처럼 네트워크에 연결된 '사물'들끼리 정보를 공유하여 유익한 정보를 생산하며, 사람의 개입 없이[조작 X, (ex) 리모컨으로 티브이를 키지 않는다] 할 수 있습니다.

단적인 예로는 우리가 실생활에서 자주 사용하는 애플워치 및 갤럭시 워치 등 디지털 기기들은 웨어러블 디바이스라고 불리고 있습니다. 이러한 웨어러블 디바이스 또한 IoT 기능을 가지고 있습니다. 우리가 이러한 웨어러블 디바이스를 착용하였을 때 센서를 통해 별도의 조작 없이 측정되는 걸음수, 수면시간 등은 모두 기기 내에 기록이 되어, 데이터로 변환이 되며 다른 기기에도 데이터(걸음수, 수면시간)들이 전송 및 연동되는 것 또한 사물인터넷의 원리 중 하나입니다. 물론 클라우드를 기반으로 스토리지에 저장 및 연동되어서 정보를 공유하는 원리하고도 헷갈릴 수도 있습니다.

회사들은 보통 다음과 같이 부서별 혹은 기능별 영역으로 조직되어 있습니다.

1. 회계 (Accounting)

- 금전 거래를 기록, 측정 보고합니다.

2. 재무 (Finance)

- 자금, 금융, 신용, 투자 그리고 자산 등을 포함한 전략적인 재무적 과제들을 다룹니다.

3. 인사 (Human Resource)

- 직원들의 효율적인 관리를 위한 정책, 계획, 절차 등을 다룹니다.

4. 마케팅 (Marketing)

- 제품과 서비스의 판매 촉진과 관련된 활동을 담당하며, 회사 상품의 판매를 촉진함으로써 영업 부서를 지원합니다.

5. 운영/생산관리 (Operation/Supply Management)

- 자원을 상품이나 서비스로 전환시키거나 변형시키는 과정을 관리합니다.

6. 영업 (Sales)

- 상품이나 서비스를 판매하는 기능을 담당합니다.

각 부서들은 각자 그들이 해야 할 일들을 수행합니다. 영업과 마케팅은 상품이나 서비스를 소비자에게 전달하는데 초점을 마추고 거래 자료를 유지하는데 중점을 둡니다. 재무와 회계는 회사의 자원을 관리하고 금전 관련 자료를 유지하는데 집중합니다. 운영/관리는 제조와 생산 관련 자료를 유지하고, 인사는 사람들을 고용하고 훈련하며 직원 자료를 유지합니다. 

비록 각각 부서들이 집중하는 분야와 자료가 있지만 회사가 제대로 돌아가려면 안됩니다. 한 부서에서 내린 결정은 다른 부서에 영향을 미치게 됩니다. 마케팅은 생산과 판매 자료를 분석해야 하고 제품 홍보 전략을 짜야합니다. 생산은 회사의 제품 생산량을 결정하기 위해 판매량이 어느 정도 될지 예측할 수 있어야 합니다.

영업은 재고를 파악하고 주문을 하고 소비자의 요구를 예상하기 위해서 운영 관리에서 보내주는 정보가 있어야 합니다. 회계와 재무 담당 부서에는 제공되는 정보는 모든 부서가 잘 이해하고 있어야 한는데, 그것이 예산과 관련된 정보들이기 때문입니다.

지식 (Knowledge)은 정보와 지능을 결합함으로써, 개인의 지적 자원을 만들어낼 수 있는 기술, 경험, 그리고 전문성을 포함합니다.

지식 노동자 (Knowledge Worker)는 자신의 가치를 정보를 해석하고 분석하는 능력에 의해서 평가받는 사람들을 말합니다. 오늘날의 노동자들은 일반적으로 지식 노동자들입니다. 그들은 모든 회사에서 공통적으로 귀중한 자원인 정보와 직감에 근거한 결정을 내리기 위해서, 개인적인 경험과 BI를 동시에 사용합니다.

리처드가 그의 데이터를 분석해서 이번 분기의 가장 저조한 판매원이 누군지 알아냈다고 가정합니다. 만약 이 정보만 가지고 리처드가 고려했다면 가장 저조한 판매원을 해고하고 그것이 그의 사업에 유리한 결정이라고 생각할 수 있습니다. 이 시나리오의 요점은 모든 상황에 대한 정보를 수집하는 것은 불가능하지만, 그럼에도 불구하고 그렇게 하지 않으면 문제점을 잘못 이해하기 쉽다는 것입니다. 데이터 정보, BI, 그리고 지식을 이용해 결정을 내리고 문제를 해결하는 것이 성공적인 경영의 핵심이자 비즈니스의 시작입니다.

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)는 공급자, 소비자, 경쟁자, 동업자, 산업 같은 다양한 원천에서 구해진 정보로서, 전략적 의사결정을 위해 패턴, 추세 그리고 관계를 분석한 것을 뜻합니다.

BI는 여러 개의 변수들(어떤 경우에는 이자율이나 날씨, 심지어는 유가까지 포함한 수백 가지의 변수)을 다룹니다. 리처드는 회사의 판매량과 같은 회사 내부의 데이터 뿐만이 아니라 경쟁자들, 금융, 날씨, 공휴일, 심지어는 스포츠 행사 같은 회사 외적인 데이터들을 분석하는 데 BI를 사용할 수 있습니다.

내적인 변수와 외적인 변수 모두 스낵 판매량에 영향을 미치기 때문에 이러한 변수들을 분석하는 것은 리처드가 앞으로 얼마나 제품을 만들어야 하고 얼마나 팔릴지 등을 예상하는데 있어 도움이 됩니다. 예를 들면 홈팀이 경기를 하고 평균 온도가 20도 이상이며 주식 시장이 순조롭게 돌아가고 있다는 조건 하에서, BI는 리처드의 회사가 필요한 슈퍼볼 전 일주일 간의 필요량을 예측할 수 있습니다. 이러한 것이 모든 타입의 내적인 변수와 외적인 변수를 통합하여 사업 실적을 예상해 보는, BI를 가장 잘 사용하는 경우의 예라고 할 수 있습니다.

BI의 하나의 중요한 부분은 예측분석(Predictive Analysis)이라는 영역인데, 이것은 데이터로부터 정보를 추출하고 미래의 추세를 예측하거나 행태적 패턴을 규명하기 위해 추출된 정보를 사용하는 것입니다. 최고 경영자들은 사업의 미래를 예측하고 시장, 산업, 경제를 분석하고 수익을 유지하고 생존하기 위한 전략을 수립하기 위해서 예측분석을 사용합니다.  

정보 (Information)는 데이터가 의미 있고 쓸모 있는 문맥으로 변환된 데이터를 말합니다.

적절한 정보를 적절한 순간에 가지고 있는 것은 엄청난 도움이 됩니다. 그러나 부적절한 정보를 적절한 순간이라든지 적절한 정보를 부적절한 순간에 가지고 있다면 그것은 대 참사를 불러 올 수도 있습니다.

정보에 대한 진리는 정보를 사람이 어떻게 사용하느냐에 따라 그것이 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있다는 것입니다. 같은 정보를 가지고 있더라도 그것을 어떻게 분석하느냐에 따라 다른 결정을 내릴 수도 있습니다. 리처드는 그의 데이터를 분석해서 앞에 주어진 질문들에 답할 수 있는 정보로 만들어 그의 사업이 어떻게 돌아가고 있는지 파악할 수 있습니다. 

변수(Variable)는 시간이 지남에 따라 값이 변화하는 데이터의 특성을 말합니다.

예를 들어 리처드의 데이터에서 주문량과 가격은 바뀔 수 있습니다. 이 변수를 바꾸어 봄으로써 경영자들은 미래의 가능성에 대한 가상의 시나리오들을 만들어 볼 수 있습니다. 리차드는 매출이나 비용이 오름에 따라 이익이 어떻게 변하는지 알아봄으로써 사업에 많은 도움을 받을 수도 있을 것입니다. 

20%의 가격 인상이 이익에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위해서는 단지 가격 변수를 바꾸어보면 됩니다. 10%의 비용

상승이 이익을 얼마나 해가 되는지를 알기 위해서는 비용 변수의 값을 바꾸면 됩니다. 모든 사업에서 변수를 조정해보는 것은 매우 중요합니다.

데이터 (Data)는 어떤 사건이나 물건의 성격을 설명하는 가공되지 않은 사실들 입니다.

정보화 시대 이전에는 경영자들이 정기적으로 데이터를 모으고 분석했습니다. 이것은 오랜 시간이 걸리는 복잡한 작업이었지만 이것을 하지 않으면 자신의 사업을 어떻게 경영해 나가야 할지를 알 길이 없었습니다. 

데이터가 부족한 경우에 경영자들은 직감에 따라 상품을 얼마나 만들어야 하는지, 재료는 얼마나 주문해야 하는지, 직원은 몇 명이나 고용해야 하는지 등을 결정해야 했습니다. 그러나 정보화 시대에서는 성공적인 경영자들은 매일 엄청난 양의 데이터를 모으고 분석하고 이해할 수 있습니다. 이러한 과정은 그들이 더욱 성공적으로 비즈니스 의사결정을 할 수 있게 해주었습니다.

위의 표는 간식류를 파는 리처드의 가상 회사의 영업 데이터를 보여주고 있습니다. 이 도표에서는 주문일자, 고객, 판매원, 제품, 수량, 그리고 이익을 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 각각의 판매를 이해하는 데 도움을 줍니다. 그러나 리처드의 사업이 전체적으로 어떻게 돌아가고 있는지 파악하는 데에 그리 큰 도움을 주지 못합니다. 사업을 경영하는데 있어서 필요한 질문들이 무엇인가 생각을 해보고 그것에 대한 답을 찾을 필요가 있습니다. 

* 나의 가장 우수한 고객은 누구인가?

* 나에게 가장 잘 팔리는 상품은 무엇인가?

* 나에게 가장 적은 이익을 가져다주는 고객은 누구인가?

* 가장 저조하게 팔리는 상품은 무엇인가?

* 가장 실적이 뛰어난 판매원은 누구인가?

* 가장 실적이 저조한 판매원은 누구인가?

즉, 리처드에게 정말 필요한 것은 데이터가 아니라 정보입니다.

하나의 사실(fact)은 하나의 이벤트 혹은 사물에 대한 확인 혹은 검증입니다. 과거에 사람들은 사실을 주로 책을 통하여 배웠습니다. 오늘날 사람들은 언제 어디서든 단지 버튼을 누르는 것만으로도 어떤 것에 대해서든 알아낼 수 있습니다.

우리는 현재 정보화 시대(information age)에 살고 있고, 무한한 양의 정보가 컴퓨터를 사용할 줄 아는 모든 사람에게 제공되고 있습니다. 세계 비즈니스 환경에 정보 기술이 미친 영향은 출판업계에 인쇄술이 미친 영향과 제품 생산에 전기가 미친 영향과 견줄 수도 있습니다.  

경제를 이끌어나가는 수많은 리더들은 정보화 시대의 힘을 전통적인 경영 기술에 접목시킴으로서 성공을 향한 커다란 기회들을 만들어 냈습니다. 

예를 들면 아마존(Amazon)은 기술지향적 회사가 아니었습니다. 애초에 아마존의 경영 목표는 책을 파는 것 이었습니다. 그러나 이제는 거의 모든 상품을 판매한다고 봐도 무방합니다.

넷플릭스(Netflix)또한 기술지향적 회사가 아니었습니다. 애초에 이 회사의 경영 목표는 비디오 대여였습니다.

아마존의 창업자인 제프 베조스는 처음에 사람들이 책을 구매하는 방식을 바꿀 수 있는 가능성을 보았습니다. 정보화 시대의 힘을 빌려 상품을 소비자 개인에게 전달하고 지불 과정을 더욱 신속하게 하는 과정에서 그는 사실상 수십만 개의 작은 가상 서점을 열었는데 이 작은 상점들은 전통적인 서점들보다 훨씬 다양한 상품을 가지고 있었고 저렴한 가격으로 제품을 공급해주었습니다. 

이 독창적인 비즈니스 모델의 성공은 아마존을 단지 책만 다루는 회사에서 다양한 제품들을 파는 회사로 거듭나게 만들었습니다. 넷플릭스의 창립자도 비디오를 가지고 같은 일을 했습니다. 창업자들은 특정 비즈니스에 기술을 접목시킬 정도로는 정보화 시대에 대해 이해를 하고 있었고 전체 사업 분야를 이끌어 나가는 혁신적인 기업을 일구어 냈습니다.

오늘 날 대부분의 기업들은 그들의 사업을 운영하기 위하여 다양한 측면에서 경영 정보 시스템(MIS : Management Information Science)에 크게 의존을 하고 있습니다. 기업들이 상품을 주문하고 운송할 때, 고객들에게 응대할 때, 혹은 다른 비즈니스 기능들을 수행할 때 MIS는 기업 활동들을 수행하는 기본적인 인프라가 됩니다.

MIS는 빠르게 돌아가는 오늘날의 세상에서, 특히 인터넷을 이용해 사업을 할 경우 기업들이 경쟁력을 유지할 수 있도록 해줍니다. 조직들은 오늘날의 빠르게 변화하는 환경에 적응하기 위해 기술의 발전과 혁신에 적응해야 합니다.

성공적인 기업들은 기술들을 그저 흥미롭다는 이유만으로는 사용하지 않을 것입니다. 기업들이 어떤 기술을 사용할 때에는 확실한 사업적 이유가 있어야 합니다. 단지 기술적 해결책이 가용하다는 이유로 그것을 사용하는 것은 좋은 사업 전략이라고 할 수 없습니다.

비즈니스 중심적 MIS는 사업과 기술을 밀접하게 연관시킴으로써 수많은 기회들을 만들 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 어떠한 기술을 선택할 때에 언제나 경영 전략과 프로세스가 그 근거가 되야합니다. 새로운 기술이 새로운 전략적 방향을 제시할 수도 있지만, 대부분의 경우에서 정보 시스템 (Information System)의 역할은 기존에 존재하는 경영 전략과 프로세스를 지원하도록 하기 위한 것입니다.

알고리즘이 주어진 경우에는 알고리즘의 연산 수행 횟수를 파악해 함수로 표현할 수 있어야 합니다. 연산 수행 횟수란 선언 및 초기화 문이난 조건문, 반복문을 제외한 순수한 실행문으로, 산술연산 뿐만 아니라 출력문이나 return문이 수행되는 횟수를 포함합니다. 

특히 산술연산은 하나의 식 내에 포함된 연산자의 수만큼 실행된다고 가정하고 연산횟수를 파악합니다. 예를 들어

a= (a+b) / c + 1 의 경우 연산 과정이 다음과 같습니다.

x = a + b,                     y = x / c         ,            a = y + 1

그러므로  a = (a+b) / c + 1의 연산 실행 횟수는 3이 됩니다.