디자인 씽킹

▣ 출판사서평

빠르고 정확하게 의사를 결정하고, 더 나은 대답을 찾으려면 빅데이터를 활용하라
빅데이터라는 표현이 세상에 나온 것은 21세기 초반이지만, 실제로 대중적인 공감을 얻기 시작한 것은 2012년에 발표된 빅데이터에 대한 가트너의 정의(Gartner’s definition)를 통해서다. 가트너는 “빅데이터란 의사 결정에 활용할 수 있도록 새롭게 가공?처리해야 하는 수많은 양의 정보자산, 그리고 빠른 속도로 처리해야 하는 다양한 정보자산이다”고 말했다. 이후 끊임없이 쏟아지는 거대한 데이터에 어떻게 새로운 가치를 부여할 것인가, 이를 현실에서 어떻게 활용할 것인가에 대한 탐색전이 분야를 불문하고 활발하게 전개되었다. 더불어 경제경영 연구가들과 정보 분석가들이 저마다의 연구 결과를 바탕으로 안내서를 집필하기에 이른다. 저자는 이에 대해 “빅데이터의 정체에 대한 생각은 일정 부분 맞지만, 활용 개념에 대한 판단은 옳지 않다. 빅데이터란 자금과 인력이 충분한 국가기관이나 기업이 정치나 행정, 사업을 해나갈 때 중요한 결정을 내리기 위해서만 사용하는 게 아니다. 그보다는 개인 구성원들이 자신의 삶 속에서 스스로의 삶을 좀 더 잘 이해하고 보다 나은 대답을 찾아가기 위해 매 순간 맞닥뜨리는 중요한 일들을 바르고 빠르게 결정할 수 있도록 돕기 위한 것이기 때문이다”라고 말한다. 그러면서 빅데이터의 개념을 리셋할 필요가 있다고 강조한다. 그러지 않으면 많은 사람들이 우려하듯 빅데이터가 빅브라더의 먹잇감으로 전락하거나 특정인의 무기가 될 가능성이 높다고 지적한다. 이 책이 기존의 빅데이터 안내서와 비교하여 특장과 차별성을 획득하는 첫 번째 지점이다.

빅데이터 다음은 디자인 씽킹이다
더 나아가 그는 “빅데이터의 유용성과 실효성, 혹은 활용성을 논할 시기는 이미 지났다”고 말한다. 아무리 정보가 많다 한들 그것이 실제 기업이나 개개인의 업무, 그리고 실생활에 적용되어 변화와 혁신을 꾀하지 못한다면 무용지물이 되거나 일부 전문가의 전유물이 되기 십상이라고 보는 탓이다. 따라서 자신에게 혹은 기업에게 꼭 필요한 데이터를 취사선택하여 이것을 ‘가장 실용적으로 구조화하고 시각화할 수 있는 능력’을 갖추어야 한다고 강조한다. 이 과정을 그는 ‘디자인 씽킹’이라 부른다. 사실 디자인 씽킹이라는 개념은 1990년대 말부터 조심스레 입에 올리게 되었다. 그러던 중 “오늘날 가장 혁신적인 디자인 기업으로 꼽히는 IDEO의 대표적인 방법론이 디자인 씽킹이다”는 기사와 함께 지난 10년간 미국에서 큰 유행을 탄 용어로 대중의 이목을 끌게 되었다. 게다가 2011년 5월 정용진 신세계 부회장이 이마트 웨이를 강조하면서 디자인 씽킹을 언급하여 다시 한 번 국내에서 주목을 받게 된다. 하지만 새로운 패러다임이 국내에 소개될 때마다 한바탕 소용돌이가 일어나듯 디자인 씽킹에 관한 의견도 제각각이다. 제대로 정립되지 않았다는 뜻이다. 그것은 역으로 이 방식이 기업, 문화, 정치, 개인의 삶 등 다양한 분야에 변용?적용될 수 있다는 뜻이기도 하다. 저자는 “빅데이터 분석을 통해 준비한 메시지는 이미 알고 있는 대상―숨겨진 대상―을 정확히 찾아내서 제대로 된 전달 방법과 루트를 통해 상대의 심중에 정확하게 전달해야 한다. 이러한 일련의 과정 전체를 나는 ‘디자인 씽킹’이라 부른다”고 말한다. 그러면서 “생명체인 정보들을 모아놓은 것이 바로 빅데이터이며, 이 안에서 내게 필요한 정보들만을 추려내어 메시지로 만드는 과정이 바로 디자인 씽킹이다”라고 강조한다. 그에 따르면 빅데이터 다음 단계는 곧 디자인 씽킹이다. 이 책의 두 번째 특장이 잘 드러나는 대목이다.

변화와 혁신을 이룬 여러 가지 사례들
이쯤에서 독자는 “그렇다면 나도 빅데이터를 마음대로 쓸 수 있다는 건가? 하지만, 어떻게, 어디에?”라고 물을 법하다. 저자는 이 같은 독자의 궁금증에 답하기 위해 여러 가지 사례를 제시한다. 저자가 수행한 수많은 프로젝트 가운데 가장 접근성이 높고 실제 적용이 가능한 사례들만 추려서 소개하는 것이다. 국내 중소기업의 ‘중국 수출용 소형 정밀 부품 시장 개척’, ‘면포 멀칭제 프로젝트’를 비롯하여 ‘중국 보안시장 진출’, ‘치킨집 개업’, ‘민속예술 대중화 접근법’, ‘소매 금융 프로젝트’, ‘스크린골프 시장 개척’, ‘데이터 활용 사례_GPS 송신 장치’, ‘공개 데이터 활용 사례_한국은행’, ‘빅데이터 분석 사례_Pizza in China’, ‘베트남 모터사이클 시장 개척’ 등이다. 이런 사례들을 통해 독자들은 빅데이터에 접근하여 정보를 선택하고 이를 시각화하여 고객을 설득할 수 있는 자료들을 충분히 만들어볼 수 있을 것이다. 또한 더 나아가 이를 개인의 삶에 적용하여 인생에서 더 나은 길을 찾는 데 활용할 수 있게끔 가정이나 회사 안에서 나의 위치와 문제점을 분석하는 데 유용한 방법도 함께 소개한다. 따라서 이 책은 기업의 혁신을 꿈꾸는 사람뿐만 아니라 특별한 성과를 내고 싶은 사람, 자신의 가치를 확인하고 싶은 사람, 새로운 가능성을 열어가고 싶은 사람, 자신을 믿고 싶은 사람, 무엇인가에 다시 도전하고 싶은 사람에게도 정교한 나침반이 되어줄 것이다.

이 책의 구성
이 책은 모두 12개의 장과 2개의 부록으로 구성되었다. 1장에서는 ‘디자인 씽킹이란 무엇일까?’를 탐색한다. 개념의 정의와 더불어 디자인 씽킹에서 왜 시각화가 중요한지, 데이터가 메시지가 되는 근거가 무엇인지를 설명한다. 그리고 아이디어를 내놓은 것만이 아니라 아이디어를 자체 검증하는 작업이 왜 중요한지도 아울러 설명하고 있다. 2장은 말 많고 탈도 많은 ‘빅데이터의 본질’을 꿰뚫어보는 작업이다. 따라서 빅데이터의 개념을 리셋하고, 이를 실생활에서 적용하는 쉬운 방법을 소개한다. 3장은 ‘데이터 발굴하기’에 집중한다. 데이터 발굴 과정이 일종의 여행과 같다는 전제 아래 접근법을 다룬다. 4장은 ‘목표 정하기’에 대한 것이다. 일반적인 목표(targeting)의 의미와 다른 저자의 개념 설정, 그리고 브레인스토밍을 역으로 이용한 데이터 스토밍 과정을 중국 보안 시장에 진출한 외국계 기업의 사례를 들어 친절하게 설명한다. 5장은 데이터에 ‘접근’하는 방법을 다룬다. 빅데이터를 활용할 때는 (유효기간이 이미 끝난) 가설을 적용하지 않고 차라리 백지상태에서 접근하는 것이 낫다는 그의 주장이 신선하고 설득력 있다. 6장은 ‘공간 설계(space architecting)’에 대하 이야기다. 이 장에서 예로 든 서구의 소매 금융 프로젝트 사례는 매우 흥미진진하다. 우리나라 은행에서 차용할 만한 아이디어가 특히 많이 소개된다. 7장과 8장은 ‘키워드 디자인(key word designing)’에 대한 이야기에 할애한다. 데이터 마이닝 결과로 얻은 키워드를 가지고 어떻게 스토리를 만들 것인지, 왜 스토리 만들기가 중요한지 등을 키워드 디자인 실례와 함께 보여준다. 9장은 ‘데이터 프라이싱(data pricing)’에 관한 내용이다. 정보가 어떻게 자산이 되는지, 벌크 데이터와 서브 셋 데이터의 개념은 어떤 것인지, 데이터의 가치를 평가하는 요소들은 무엇인지를 안내한다. 10장은 ‘소통’에 대한 이야기다. 이 장은 특히 우리 개개인이 자신의 가치를 발견하여 스스로 빅데이터로 환골탈태하는 길을 보여준다. 여타 경제경영서가 도전하기 힘든 매우 의미있는 작업이라 하겠다. 11장과 12장은 앞의 과정을 거치는 동안 나타난 다양한 ‘문제 해결(problem solving)’ 방법과 이를 통해 궁극적으로 이루고자 하는 ‘혁신(innovation)’에 대해 탐색한다. 따라서 혁신의 전제 조건이나 기업의 혁신 요소, 그리고 혁신 프로그램 활용 사례 등이 다루어진다. 이 책이 마지막 특장이자 백미는 두 가지 부록에 있다 해도 과언이 아니다. 부록1은 다양한 분야의 ‘빅데이터 기반 디자인 씽킹 활용 사례’들을 담았고, 부록2는 창의성을 개발하는 데 유용한 ‘어린이를 위한 디자인 씽킹 교육 매뉴얼’을 담았다. 구체적인 빅데이터 분석 & 디자인 씽킹 적용 사례를 알고 싶어 하는 분, 이 방법을 교육에 적용하고 싶어 하는 분들에게 안성맞춤일 것이다.

▣ 작가 소개

저자 : 김수웅
한국에서 청소년 시절을 보내고 독일로 유학을 떠났다. 공부보다 사업에 소질이 많다고 판단, 과감하게 학업을 중단하고 사업을 시작했다. 덕분에 독일에서 의사로 활동 중인 누님에게 야단도 많이 맞았다. 프랑스계 [Accor 그룹] 동남아 현지 법인인 [Accor Asia Pacific]을 거쳐 싱가포르, 중국 등지에서 컨설턴트 업무를 맡아 기대 이상의 성과를 냄으로써 주목을 받았다. 인도 등지에서 만난 디자인 씽킹 관련 기관과 전문학교들과의 교류를 통해 디자인 씽킹의 중요성을 절감했다. 이후 다양한 컨설팅 경험을 바탕으로 빅데이터 분석과 디자인 씽킹을 접목시킨 새로운 패러다임을 제시하여 업계에 신선한 바람을 일으켰다. 현재 중국 북경에서 중국 투자자문회사인 HU JUN의 고문으로 일하고 있다.

▣ 주요 목차

추천사 4
저자의 말 17
프롤로그 29

디자인 씽킹이란 무엇일까? Design thinking
왜 시각화인가? ……… 42 / 데이터는 메시지다 ……… 43
아이디어를 검증하라 ……… 45 / 디자인 씽킹에서의 시각화 과정 ……… 46

빅데이터 Big data
빅데이터, 기지개를 펴다 ……… 52 / 빅데이터의 개념을 리셋하라 ……… 54
동네 미장원에서 만나는 빅데이터 ……… 56

데이터 발굴하기 Data mining
데이터 마이닝은 여행이다 ……… 60 / 데이터 마이닝, 이렇게 접근하라 ……… 63

목표 정하기 Targeting
목표(targeting)의 의미 ……… 66 / 데이터 스토밍(data storming) ……… 67
데이터 스토밍 사례_외국계 기업의 중국 보안시장 진출 …… 69

접근법 Approaching
지식에 접근하는 방법 ……… 76 / 기능과 감성에 먼저 다가서라 ……… 77
백지 상태의 접근법 ……… 78 / 사전 지식이 있는 경우의 접근법 ……… 79
치킨집을 개업한다면 ……… 79 / 민속예술 대중화 접근법 ……… 81

공간을 설계하라 Space architecting
주제별 공간 설계의 의미 ……… 86 / 소매 금융 프로젝트 ……… 87
커뮤니티 점포(community branch) ……… 90 / 빅데이터로 알아보는 소매 금융 ……… 96
미래의 소매 금융 ……… 100 / 디자인 씽킹 기반의 서비스 디자인 성공 사례 ……… 104
시간 보존 공간(time saving zone) ……… 111

키워드 디자인 Key word designing
키워드 중심의 스토리 만들기 ……… 116 / 키워드 디자인 실례 ……… 117

키워드 순서 Key word ordering
핵심 키워드 찾아내기 ……… 122

데이터 가격 산정 Data pricing
정보는 어떻게 자산이 되는가? ……… 126 / 벌크 데이터 vs. 서브 셋 데이터 ……… 130
데이터의 가치를 평가하는 요소들 ……… 132

소통의 기술 Communication
당신의 가치를 발견하라 ……… 138 / 당신도 빅데이터다 ……… 140
빅데이터로 소통하는 방법 ……… 142

문제 해결 Problem solving
불안은 의욕을 잠식한다 ……… 146 / 문제를 시각화하라 ……… 147
문제 해결 사례1 ……… 148 / 문제 해결 사례2 ……… 150
문제 해결 사례3 ……… 152

혁신 Innovation
혁신의 전제 조건 ……… 158 / 왜 개인의 문화 정립이 필요한가? ……… 159
기업의 혁신 요소 ……… 161 / 혁신 프로그램 활용 사례 ……… 162

부록1_ 빅데이터 기반 디자인 씽킹 활용 사례
목표 정하기(Targeting) 사례_스크린 골프 시장 개척… 172 / 데이터 활용 사례_GPS 데이터 ……… 182 / 공개 데이터(Open data) 활용 사례_한국은행 ……… 194/ 빅데이터 분석 사례_Pizza in China ……… 204 / 빅데이터 분석 사례_베트남 모터사이클 ……… 216
부록2_어린이를 위한 디자인 씽킹 교육 매뉴얼
부모와 교사가 활용할 수 있는 디자인 씽킹 활동지 … 224 / 시각화 매뉴얼(visualization manual) ……… 225 / 태도 매뉴얼(attitude manual) ……… 228 /본문 이미지 출처 ……… 231