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MECE와 서브타입 MECE


 MECE (Mutually Exclusive and Colletively Exhaustive)란 논리적 사고를 하기 위해 제시되는 키워드 중의 하나로 그 뜻은 '어떤 내용을 중복없이, 그러나 빠지지 않도록 파악하는 것' 정도로 설명할 수 있다. 예를 들어, 어떤 기업의 성공요인을 탁월한 기술력,  미래지향적인 임원진, 안정적 고객 확보라 표현한다면 세 가지 표현이 그런대로 서로 겹치지 않고 굵직한 성공요인을 모두 도출한 것이라 할 수 있다.  그런데, 경험많은 직원, 첨단 생산기기, 고품질의 상품으로 정리한다면 좀 문제가 있다. 왜냐하면 고품질의 상품은 경험많은 직원과 첨단 생산기기와 직접적인 인과관계가 있는 항목이기 때문이다. 만약 상품이 하나의 성공요인으로 나열된다면, 나머지는 품질의 우수성과는 직접 관련이 없는 최선의 유통구조, 상승하는 시장수요 등과 같은 요소가 도출되어야 할 것이다.

 

예를들어 다음은 고품질의 상품을 만드는데 영향을 미치는 중요한 요소들이다.

 

장비성능, 작업자의 경험, 작업자의 컨디션, 작업장의 물리적 환경, 작업장 견학자수, 부품의 품질

 

위 요소들을 MECE 어프로치를 통해 나열하는 방법은 다음과 같이 매우 다양할 수 있다.

 

담당부서별 ---- 구매부서 ---- 부품의 품질

                   ㄴ 설비부서 ---- 장비성능, 작업장의 물리적 환경

                   ㄴ 인사부서 ---- 작업자의 경험, 작업자의 컨디션

                   ㄴ 홍보부서 ---- 작업장 견학자수

 

영향도별 -----  매우큼 ---- 부품의 품질

                 ㄴ 중간 ---- 장비성능, 작업자의 경험, 작업장 견학자수

                 ㄴ 작음 ---- 작업자의 컨디션, 작업장의 물리적 환경

                 

개선용이성 ----- 개선불가능 ---- 작업자의 경험, 작업자의 컨디션

                  ㄴ  개선가능    ----  쉬움 ---- 작업장의 물리적 환경, 작업장 견학자수

                                          ㄴ 어려움 ----  장비성능, 부품의 품질

 

 위와 같이 나열된 요소들을 MECE하게 나열하는 과정은 상당히 고통스러운 작업이 되기 쉽다. 왜냐하면, 기본적으로 주어진 요소들에 대한 명확한 이해를 해야하고, 누락된 요소도 찾아야 하기 때문이다. 그러나, 반대로 생각해 보면 그 고통스러운 과정을 통해 알게된 지식은 우수한 결과를 만들기 위해서는 당연히 필수적으로 알아야 했던 것이고, 분류를 도출한 이후에도 그 지식을 활용하여 중요한 결정을 내릴 때에도 사용될 것이다.

                       

 한편, 위의 MECE의 결과는 데이터 모델에서 표현될 수 있다. 장비성능, 작업자의 경험, 작업자의 컨디션 등의  요소는 영향요소 엔터티의 인스턴스가 되고, 각 인스턴스는 각각의 서브타입(부분집합)에 포함될 것이므로 아래와 같이 간단하게 표현될 수 있다.

 

MECE_영향요소.JPG

 

  의미적으로도 엔터티의 부분집합을 표현할 때 사용하는 서브타입과 완전히 동일한 의미가 된다. 각 서브타입 간에는 교집합이 없어야 하는 것은 중복이 없어야 한다는 의미이고, 서브타입의 합집합이 전체집합이 되어야 하는 것은 빠지지 않도록 파악하는 것을 의미한다. 데이터 모델링에서의 서브타입과 논리적 사고 테크닉에서 제안하는 MECE 어프로치가 왜 이렇게 동일할까? 그것은 무엇인가를 결정하거나 활용하기 위해서는 정확히 분석된 정보가 제공되어야 하는데, 정확한 분석을 위해서는 위와 같이 '중복없이, 빠짐없이' 해석이 이루어져야 하기 때문이다.

 '중복없이, 빠짐없이'에 한 가지 사족을 붙이자면 '쓸만하게'가 될 것이다. 위의 영향요소의 예에서는 담당부서, 영향도, 개선용이성의 3가지 시각으로 접근했는데, 개선 작업의 실시를 위해서는 개선용이성을 더 중요하게 판단한다면 나머지 2개의 분류는 삭제할 수 있을 것이다. 이렇게 중요하지 않은 기준은 지양하고, 필요한 시각만으로 보다 상세하게 분석하고 앞으로의 결정을 도와주는 것이 '쓸만하게'의 의미이다. 이것 역시 데이터의 규칙의 정확한 표현이나 엔터티의 특정 부분집합만을 표현하기 위해서만 서브타입을 그리는 것과 매우 유사하다.

 

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