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[금요 칼럼] 장동철 회계사가 보는 데이터와 정보 분석기준의 중요성

“지금 우리는 빅데이터 시대에 살고 있다” 또는 “정보의 홍수 속에 살고 있다”라는 말을 많이 듣는다. 그런데 데이터(data)라는 말과 정보(information)라는 말이 혼용되어 쓰이는 것 같다라는 생각이 든다. 사전적인 의미로 데이터는 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값으로, 자료라고도 한다. 정보는 데이터를 의사결정에 유용하게 활용할 수 있도록 처리하여 체계적으로 조직한 결과물이다.

요즘 많은 자료가 인터넷이나 방송에서 쏟아지고 있는데 이것이 데이터일까? 아니면 정보일까? 한번쯤 고민해 봐야하지 않을까? 라는 생각이 든다.


이렇게 정보의 홍수 속에서 올바른 의사결정을 하거나 이 정보를 올바르게 이용하려면 우리는 어떻게 해야 할지 한번 고민해 봤다.

첫째, 데이터를 정보라고 생각하고 추가적인 데이터에 대한 분석없이 판단해서는 안된다. 

특히 통계적으로 나와 있는 자료의 경우 데이터로 보느냐, 정보로 보느냐에 따라 완전히 다른 결론을 내릴 수 있다. 예를 들면 감기에 걸릴 확률 1%, 폐렴에 걸릴 확률 1% 라는 자료가 나왔을 경우 이것을 정보로 보는 “갑”은 더 이상의 데이터를 보지 아니하고 폐렴과 감기를 1%의 발병률로 보고 동일한 위험군으로 분류할 수 있다. 그러나 이것을 데이터로 보는 “을”은 이 데이터를 이용하여 어떤 정보를 만들어 낼 것인가에 따라 추가적인 데이터를 수집하려고 할 것이다. 즉 감기와 폐렴이 일상생활에 미치는 영향이라는 정보를 얻고자 한다면 이 발생확률에 사망률이나 치료비에 대한 데이터를 더 수집할 것이다. 아니면 이것을 보고 감기와 폐렴의 발생 원인이라는 정보를 얻고자 한다면 감기나 폐렴에 걸린 1% 환자의 생활수준, 연령, 사는 곳 등에 대한 데이터를 더 수집할 것이다.


둘째, 동일한 데이터인데 너무나 다른 결론을 내는 정보가 너무나 많이 나오고 있는 요즘 이렇게 서로 다른 결론의 정보를 보고 어떠한 것이 진실된 정보인가를 분별하기 위해서는 주어진 데이터를 내가 필요로 하는 정보로 만들려는 고민이 필요하다.  

최근 팩트체크라는 프로그램이 많이 방송되고 있다. 왜 이러한 프로그램이 나왔을까? 개인적으로는 너무 안타까운 현상이라고 생각된다. 왜냐하면 뉴스는 정보이용자가 올바르게 판단할 수 있게 팩트만 전하면 되는데 전달자의 의도가 가미되어 전달되고 있기 때문이 아닐까 라는 생각이 들기 때문이다. 


데이터를 어떻게 설명하느냐에 따라 정보이용자의 판단이 달라질 수 있는 예를 들면 다음과 같다.








A 보도자는 위의 자료를 이렇게 표현했다.

각 지역별 감기발생비율을 보면 지역1 10.0%, 지역2 15.0%, 지역3 20.0%, 지역4 16.7%입니다. 평균 14.1%로서 지역3이 가장 높게 발생하였습니다.


B 보도자는 위의 자료를 이렇게 표현했다.

각 지역별 감기발생자를 보면 지역1 10명, 지역2 15명, 지역3 6명, 지역4 10명입니다. 총 발생 41명 중 지역2가 36.6%로서 가장 많이 나왔습니다.


이러한 보도를 들을 때 A 보도를 들은 사람은 지역3이 감기발생자가 많구나 생각할 것이며 B 보도를 들은 사람은 지역2가 감기발생자가 많다고 생각할 것이다.


양측의 보도를 들은 정보이용자는 이러한 자료를 어떻게 해석해야 할 것인가? A 보도도 맞는 말이며 B 보도도 맞는 말이다. 그럼 정보이용자는 양 보도를 듣고 입체적으로 분석할 수 있어야 올바른 판단을 할 수 있다. 먼저 양 보도를 데이터라고 생각하고 이 데이터를 이용하여 어떠한 정보를 얻어낼 것인가를 항상 생각하는 습관이 필요하다.


만약, 가족과 함께 놀러 가고 싶은데 감기로부터 상대적으로 안전한 곳을 가고 싶다고 하면 인구대비 감기발생률이 적은 지역이 어디인가를 찾아야 한다. 즉 감기발생률이 가장 낮은 지역1를 선택해야 한다.


만약, 감기환자를 도와주고 싶은 곳을 가고 싶다면 전체 감기환자 중 가장 많은 환자가 있는 지역을 찾아야 한다. 즉 총감기발생자 대비 비율이 가장 높은 지역2를 선택해야 한다.

만약, 감기환자 발생률을 낮추고자 한다면 상대적으로 발생률이 높은 지역을 찾아야 한다. 즉, 감기환자 발생률이 가장 높은 지역3을 집중적으로 관리하여야 한다.


셋째, 중요성이라는 잣대를 정보에 대입해 봐야 한다.

감기 발생률 1%와 위암 발생률 1%를 동일하게 취급할 수 있는가?

감기 완치율과 위암 완치율을 동일하게 취급할 수 있는가?

발생률이 동일하더라도 감기는 완치율이 높고 위암은 완치율이 낮다. 완치율이 동일하더라도 감기는 비용이 적게 발생하며 위암은 비용이 많이 발생한다. 중요성이라는 잣대로 볼 때 이러한 단순 비교는 왜곡된 정보가 된다.

중요성이라는 잣대도 사람마다, 지역마다, 시대마다 다를 수 있다.

집 소유 비율이 동일하더라도 A국민은 집 소유를 중요하게 생각하고 B국민은 중요하게 생각하지 아니 한다면 주택공급에 있어서 어떤 국가가 더 잘 했다고 할 수 있을까?

A국민은 집 소유를 중요하게 생각하고 있기 때문에 가능하면 집을 소유하려고 함에도 불구하고 B국과 동일하다면 B국의 주택공급정책이 상대적으로 A국보다 더 좋다고 판단해야 되지 않을까?


정보의 홍수 속에 필요한 것은 입체적인 분석능력인 것 같다. 현재 우리는 인터넷이나 핸드폰으로부터 무수히 많은 정보를 접하고 있다. 우리 아이들이 이러한 정보 바다에서 잘 순항하며 살아가게 하려면 무엇을 가르쳐야 할까 다시 한번 고민해 본다.




▣ 칼럼니스트

장동철 한국경영자문원 마케팅 이사, M&A, 가치평가 자문위원




▣ 경력

한영회계법인

신한회계법인 Valuation팀 상무(현)

M&A : 두산, 삼성, 현대, 삼양사, 한진그룹 등

기업가치평가 : 연 30건 이상 평가수행

소송관련 손해배상 또는 배임금액 산정


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출처 : 데일리경제(http://www.kdpress.co.kr)

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