문제 정의

1. 문제 정의란

• 데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석이다.
• 분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술이다.
• 프로젝트의 목표를 설정을 분석하고, 분석 방향을 설정한다.
• 모든 것을 시작하는 첫걸음이다.    

 

 

2. 문제 정의 예제

- 예제를 통해 알 수 있던 것

• 문제를 정의할 때 문제인 것인지, 근본적인 문제인 것인지에 대한 구분이 중요하다. 
• 근본적이거나 중요한 문제인 경우 어떤 것을 의미하는지 명확하게 하는 것이 필요하다. 
• 문제 정의는 더 복잡하고, 시간이 많이 소요된다.
• 항상 '문제를 올바르게 정의하였는가'라는 물음을 가지고 임해야 한다. 

 

 

3. 문제 정의 방법론

• MECE
  - 문제 해결과 분석에서 널리 사용되는 접근 방식이다.
  - 문제를 상호 배타적이면서 전체적으로 포괄적인 구성 요소로 나누는 것이다.
  - 복잡한 문제를 체계적으로 분해하고, 구조화된 방식으로 분석할 수 있다. 
  - MECE 정의는 중복과 누락 없이 해야 한다.  
• 로직트리
  - MECE 원칙을 기반으로 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는 데 사용된다.
  - 상위 문제에서 하위 문제로 계층적 접근이 가능하다.
  - 도표 형식으로 표현되어 쉽게 파악이 가능하다. 

 

 

4. 문제 정의 정리와 관련 팁

• 문제 정의는 왜 하는 것일까?
  - 풀고자 하는 것을 명확하게 정의하기 위해서다.
  - 해결하기 위한 데이터 분석의 방향성을 정하기 위해서다.
  - 결과를 정리하고 해석하기 위해서다.
  - 더 나아지기 위한 새로운 액션 플랜을 수립하기 위해서다.
• 문제 정의의 핵심은 so what? why so?
  - so what과 why so는 상호적으로 질문을 계속 주고받는 형식이다. 
  
  • so what?
    - 수집한 정보와 소재에서 '결국 어떻다는 것인지' 알아내는 작업이다.
    - 앞에 오는 정보나 소재에서 과제의 답변에 맞는 중요한 핵심을 추출하는 작업이다.
    - 나타난 현상을 바탕으로 과제에 비추어 말할 수 있는 내용의 핵심을 추출하는 작업이다.
  • why so?
    - 왜 그렇게 말하는 지를 검증한다.
    - 구체적으로 무슨 뜻인지 검증과 확인한다.
    - 자료 전체 혹은 그룹핑한 요소로 타당성을 증명할 수 있다는 사실을 검증 및 작업한다.   
• 문제 정의 팁
  - 결과를 공유하고자 하는 사람이 누구인지 정의해야 한다.
  - 결과를 통해 원하는 변화를 생각해야 한다.
  - 결영자의 입장에서 보려고 노력해야 한다.
  - 많은 사람과 의견을 나눠야 한다.
  - 혼자서 오래 고민해 보는 시간을 필수로 가져야 한다.