(책) "맥킨지 논리력 수업" Part.2 논리적 사고

 

출처: yes24

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■. Intro

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전 파트에서는 전략적 사고의 첫 번째 기둥인 '분류하기'를 다뤘다.

이번 파트에서는 전략적 사고의 두 번째 기둥인 '논리적 사고'를 다룰 것이다.

효과적인 전략을 도출하기 위해 필요한 두 기둥을 자세히 살펴본 후, 본격적으로 전략적 사고를 다뤄볼 것이다.

 

 

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■ 논리적 사고 4원칙 - 데이터 해석

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논리적 사고는 데이터 해석 과정과 전략 도출 과정 두 단계로 구분할 수 있다.

우선 데이터 해석 과정에서 중요한 원칙 두 가지는 아래와 같다.

 

1. 숫자가 나타내는 사실에 근거한다.

2. 표상보다 통찰을 우선시 한다.

 

두 가지 명제 모두 당연한 말들인데 구태여 원칙으로 명명한 이유는 무엇일까.

우리가 흔히 범하는 오류들과 함께 부연설명을 해보겠다.

 

 

1. 숫자가 나타내는 사실에 근거한다.

 

디지털이 만연한 시대가 되며 매일같이 데이터의 중요성에 대해 듣는다.

그러다보니 때로는 데이터 그 자체를 신처럼 여겨 무차별적으로 수용하기도 한다.

하지만 데이터는 그 자체로는 아무 의미가 없고, 기준과 논리를 덧붙인 해석을 통해야만 유의미한 자료가 된다.

즉, 검증을 거치지 않는 숫자는 모두 속임수이다.

 

예시를 위해 책에서 언급된 사례를 차용했다.

 

"당사는 판매수입이 3년 연속 20% 이상 증가했으며,

건강하고 안정적으로 성장하는 하이테크 기업이다"

 

이 문장만 봤을 때, 문장 속 기업은 비전있는 스타트업처럼 보인다.

저 문장과 함께 투자 제안이 온다면 나는 망설임없이 투자했을 것이다.

하지만 저 문장의 사실 관계를 파악하기 위해서는 우리가 고려해야할 것들이 9가지 이상 있다.

 

1) 수입과 이윤: 매출은 증가했지만, 순이익은 감소하는 - 지표일 수도 있다.

2) 업계 현황: 산업의 호황으로 평균 수입 성장률이 20% 이상일 수도 있다.

3) 기준: 3년 연속 20% 씩 성장하는 수입의 기준 수입, 즉 3년 전 수입은 얼마였을까?

4) 주 사업 vs 부가 사업: 하이테크 기업의 주 사업이 아닌, 코인 투자를 통한 수입 확대일 수도 있다.

이 외에도 5) 현금 흐름, 6) 부채 상황 등 사실확인을 위해 고려해야 할 상황들이 무수히 많다.

 

'숫자'라는 데이터를 해석하기 위해서는 보여진 숫자 외에도 '숨겨진 않은 숫자'에도 관심을 가질 필요가 있다.

우리는 숫자를 파악할 때 주로 최대, 최소값인 양 극단 값에 초점을 맞추는 경향이 있다.

하지만 양 극단값 외에도 사잇값과 사잇값들의 관계도 한번 쯤 눈여겨봐야 한다.

눈에 잘 띄는 숫자에서는 찾지 못했던 다른 지표들의 관계성을 찾아낼 수도 있기 때문이다.

 

 

2. 표상보다 통찰을 우선시 한다.

 

두 번째 원칙은 첫 번째 원칙과 맥락이 비슷하다.

데이터는 숫자 외에도 문자, 행동 등 다양한 언어적/비언어적 데이터가 있다.

복합적으로 사용되는 일상의 데이터를 해석할 때,

표상 그 자체가 아닌 그 뒤의 맥락을 연결할 수 있는 근본적인 원인을 찾는 통찰적 시각이 필요하다.

 

맥킨지 출신 작가가 쓴 책이라 그런지 작가는 논리적 사고를 위한 원칙과 함께

그 사고를 기를 수 있는 방법도 단계별로 알려주었다.

통찰적 해석 능력을 기를 수 있는 방법은 아래와 같다.

 

1) 숫자 속 규칙과 패턴을 찾는다.

2) 극단적인 숫자가 의미하는 바를 찾는다.

3) 참조 데이터를 비교하여 차이를 분석한다.

4) 기타 관련 정보를 찾는다.

5) 통찰한 것을 추론하여 다듬는다.

 

1,2 번까지는 표상 자체에 대한 해석이라 바로 적용할 수 있지만

외부에서 비교 대상을 가져와야 하는 3,4 번에 대한 기준이 모호할 수 있다.

'참조 데이터'나 '기타 관련 정보'를 가장 단순하게 나눌 수 있는 방법은 '내부', '외부'이다.

'내부'란 표상의 '과거-현재-미래'처럼 표상 자체에 대한 정보를 뜻하고,

외부는 '외부 경쟁자', '연계 상품' 등 관계가 있는 외부 표상을 뜻한다.

기준이 없어 모호하다 싶을 때는 지난 번에 배운 MECE 원칙을 활용해

가장 단순하게 구분하고 접근하는 것이 방법일 수도 있다 :)

 

통찰을 활용하는 일은 구조화 사고 전반에 등장한다.

프로젝트 초기, 문제를 정의하는 것은 통찰의 경계선을 찾아내는 과정이며

프로젝트 중/후반, 가설제기와 검증은 과학적 분석 방법을 통해 통찰을 발견하는 단계이다.

그리고 마지막, 오랜 시간 다뤄왔던 통찰을 공유함으로써 문제 해결책을 전달한다.

 

문제를 해결하기 위해서 가장 기본이 되는 데이터를 해석하는 방법을 알아보았다.

다음시간에는 객관적으로 다듬은 흩어진 데이터들을 전략 도출을 위해 어떻게 활용할 것인지

활용 방법에 대해 알아보겠다 :)