▷ 아티클 스터디

[내일배움캠프_QA/QC 5기] 8일차 _ 아티클 스터디 "데이터 기반 의사 결정의 장점"

qc-standard 2026. 3. 18. 20:30

2026/03/18

  • 아티클 스터디
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  • 파이썬 3강
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⊙ 아티클 스터디

주제 : 데이터 기반 의사결정의 장점 ( https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1051/ )

 

요약

'직관'에 대한 가치, 의존도가 높아지며 그로 인한 의사결정의 위험도가 높아짐에 따라

데이터 기반 의사결정(DDDM)의 중요성이 커지고 있다.

DDDM은 변화하는 시장에 맞춘 의사결정을 할 수 있으며 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다

이러한 이유들로 데이터 기반 사고 방식을 갖추도록 노력하자

 

 

주요포인트

  • 직관의 한계 : '직관'의 가치, 신뢰가 부풀려지며 '천재성'까지 논하게 되었다. 이로인해 직관력에 대한 의존도 또한 높아지며 실수를 범하게 된다. 직관을 영감의 바탕에 두되, 주어진 정보를 꼼꼼히 따져보고, 이해하고, 객관적으로 수량화 해야한다.
  • 데이터 기반 의사 결정 : 의사 결정 내리기 전, 데이터를 활용해 무리가 없는지 체크하여 행동 방침을 승인하는 과정. 변화하는 시장에 발맞출 수 있으며 위험성을 인지하여 효과적인 의사결정을 가능하도록 해준다
  • 패턴 찾기 : 데이터 포인트 사이의 패턴, 연관성을 찾으므로 문제 원인, 결과, 새로운 통찰, 추론이 가능하다.미래를 예측할 수 있다
  • 데이터 시각화 : 데이터를 빠르게 파악할 수 있게 도와 보다 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다

 

 

핵심 개념

데이터 기반 의사 결정 - Date-Driven Decision-Marking, DDDM
- 의사결정을 내리기 전, 데이터를 활용해 진행에 무리가 없는지 체크하여 행동 방침을 승인하는 과정을 의미

- 데이터 기반 의사 결정의 이점
 1) 더 확실한 결정을 내릴 기회
   : 미래에 내릴 의사결정에 영향을 끼치는 기반이 됨
 2) 진두지휘적 통솔력 탑재 가능
   : 상황에 맞는 적합한 유형의 데이터 및 적정량의 데이터를 분석하여 변화하는 시장에 대처할 수 있음
   : 데이터 분석 과정에서 위험성을 인지할 수 있으며 이로 인해 효과적인 의사결정 가능
 3) 비용 절감 효과
   : 비용 절감을 위한 데이터 활용
패턴 찾기 - 데이터 분석의 목적
- 데이터 포인트 사이의 패턴, 연관성 발견
- 패턴, 연관성 분석을 통한 문제 원인, 결과, 새로운 통찰, 추론 가능
- 데이터 기반 업무 처리의 첫 단계
시각화 빠른 의사결정을 위해 방대한 데이터의 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 정리한 작업

 

 

용어정리

직관 - 어떤 대상의 옳고 그름을 곧바로 판단하는 행위
빅데이터 - Big Data
- 디지털 환경에서 생성되는 데이터
- 생성주기가 짧고 수치,문자,영상 등의 데이터를 포함해 규모가 큰 데이터를 말한다
데이터 포인트 - Data Point
- 도표에서 그래프가 지나가는 점 / 측정값의 쌍
- 분석에 가장 기초가 되는 단위 / 패턴 인지에 기초가 되는 단위

 


+ (선택) 실무 적용 사례 (도메인_제약)

◎ 실무 적용  
패턴 찾기 안정성 시험(Satability Test) 추이 분석
: 보관 조건에서 분해산물이 증가하는 패턴을 파악하고 유통 기한/유통 여부 결정
 
비용 절감 재시험율 감소
: 과거 실험 데이터를 분석해 오류가 잦은 부분을 개선함으로써 비용 절감
 
데이터 시각화 관리도(Control Chart) 활용
: 타정 공정 중 무게 변화를 그래프로 그려 공정이 안정한지 한눈에 감시
 

 

◎ 가상 시나리오
가상 시나리오 신규 생산된 진통제에서 불순물 수치가 기준치인 0.1%를 초과한 0.15% 검출
데이터 분석(패턴 찾기) 원료 입고 데이터, 제조기록서(LIMS), 공정 내 온도, 습도 로그 전수조사
연관성 발견 =전수 조사 결과
원료 제조사가 바뀐 시점부터 불순물 수치가 미세하게 상승하고 있다는 패턴 발견
시각화 최근 6개월 간의 불순물 수치 변화를 그래프(Trend Chart) 시각화하여 QC 부서에 보고
최종 결정 기기 문제가 아닌 원료 품질 문제임을 '데이터'로 증명
- 해당 제품 부적합(Reject) 처리
- 원료 공급처 재심사