한국은행 강릉본부장
과학적인 의사결정은 미래를 예측하고 설계함에 있어 ‘감’,‘주먹구구식’의 경험기반이 아닌 객관적인 데이터와 모형(model)에 근거하는 것이다.의사결정과학화의 시초는 1990~2000년대에 크게 유행했던 의사결정지원시스템(decision support system)이다.비구조적이고 반구조적인 문제를 컴퓨터시스템으로 풀려고 하였으며 급격하게 변화하는 경영환경에서 시행착오를 최소화하는데 목적이 있었다.최근에는 ‘빅데이터’가 의사결정 과학화의 수단으로 부각되고 있다.빅데이터를 다루는 분야를 Data Science(데이터 과학)라고 하고 그 전문가를 Data Scientist(데이터 과학자)라 하는데 이러한 사람을 의사결정전문가라고 이해하면 되겠다.이들은 경제,통계,IT,수학 등의 다양한 지식을 겸비한 개인 또는 집단이다.미국,유럽 등 선진국에서는 이미 데이터과학을 학문의 부류로 분류하고 대학에서는 학과 또는 전공으로 신설하여 전문가를 배출하고 있다.
그렇다면 어떻게 사회전반에 과학적 의사결정이 보편화되도록 할 것인가? 다양한 의사결정을 함에 있어 프로페셔널의 역할이 중요하다.의사결정을 전문으로 하는 사람들이 하나의 직업군을 형성하도록 해야 한다.그 형태는 컨설팅 전문회사,각 지역에 존재하는 과학기술 전문기관,지방자치단체를 포함한 정부기관일수 있다.이 기관들이 범국가적인 차원에서 의사결정지원 역할을 해야 하고 기능을 확대해야 한다.한편,수요자들,특히 개인 사업자,창업희망자들이 쉽게 이용할 수 있도록 접근성을 높여야 한다.학계,전문기관을 중심으로 의사결정전문가(데이터과학자)를 양성할 수 있는 시스템을 갖추는 것도 시급하다.과학적인 의사결정제도는 실패를 줄여 젊은이들의 창업성공률을 높일 수 있으며 궁극적으로 고용률 제고에도 기여할 것이다.실패가 성공의 어머니라고 하나 실패를 하지 않은 것이 최선이다.경제에 있어 제한된 시간과 자원으로 최적의 결과를 얻기 위해서는 의사결정프로세스를 과학화하는 것이 무엇보다 중요하다.
