[글또 9기] PDCA와 STAR 프레임워크

출처 : safetyculture

 

서론

어떤 주제로 먼저 글을 써야할지 고민이 많았습니다. 이러니 저러니 해도 저는 컨설팅업에 종사하는 데이터 컨설턴트이기 때문에 첫 번째 글로 제 일을 가장 잘 표현할 수 있는 주제로 선정하는 게 좋겠다 싶었습니다.

데이터 기술을 다루긴 하지만, 본질적으로 '고객의 비즈니스 문제를 해결하는 것'에 방점이 찍혀 있기 때문에 조금 더 전략기획이나 오퍼레이션에 가까운 주제를 말하는 게 좋지 않을까 생각 했습니다.

기본적으로 컨설턴트는 프레임워크와 친해야 합니다. 문제를 풀어가는 과정이나 결론을 도출해서 정리할 때 또는 C레벨에게 보고를 할 때, 프레젠테이션을 진행할 때 등 컨설팅 업무 대부분에서 '프레임워크(Framework)'를 사용하기 때문입니다.

 

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PDCA를 선정한 이유

Simple is the Best

사실 여러 프레임워크가 많습니다. 세계적인 Top-tier 컨설팅펌인 맥킨지, BCG, Bain(소위 MBB)에서 개발한 유명한 7S, BCG matrix, NPS 등이 있지만, 어렵죠. 그래서 가장 단순하고, 쉽고, 어디에나 사용할 수 있는 프레임워크를 소개하는 게 좋지 않을까 생각했습니다.

그래서 PDCA를 소개하려고 합니다. 단순하면서 강력한 도구이기 때문입니다. 추가로, 글또 9기 자기소개를 쭉 보다보면 꽤 많은 취준생이 있는 것 같습니다. 자기소개서나 면접에 조금이라도 도움이 되었으면 하는 바램에서 이 세 가지를 소개합니다.

 

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PDCA (Plan-Do-Check-Action)

1. 개념

PDCA는 지속적인 제품이나 서비스 품질 관리나 프로세스 개선를 위한 반복적인 진단 방법론입니다. 여러 산업 분야에서 사용되는 데, 거의 모든 컨설팅 프로젝트에서 과업 관리에도 적절히 사용될 수 있습니다.

4가지 단계로 구성되어 있는데, Plan(계획) > Do(실행) > Check(점검) > Action(조치)로 이루어져 있고, 각 단계를 지속적으로 반복하면서 품질이나 프로세스 수준을 향상시켜 나가는 방법론입니다. 지속적으로 반복한다는 게 핵심입니다.

 

2. 단계별 내용

Plan(계획): 문제를 식별하여 목표를 선정하고, 해결방안을 계획하는 단계입니다. 구체적으로, 현재 주어진 상황/환경을 분석해서 문제를 식별하고, 문제에 대한 정의를 내리고, 목표나 기대 결과를 설정하고, 문제해결을 위한 전략이나 방법론을 고안하고, 필요한 시간, 비용, 인력 등 자원을 계산합니다.

Do(실행): 계획된 해결방안을 실행하는 단계입니다. 계획단계에서 설정한 문제해결을 위한 전략이나 방법론을 그대로 수행합니다. 그 과정에서 소규모 테스트를 통해 계획한 해결방안(전략이나 접근방법 등)을 검증합니다. 그리고, 수행의 결과 데이터를 수집합니다.

Check(점검): 수집한 수행의 결과 데이터를 바탕으로 평가하고, 계획대로 진행되고 있는지, 해결방안은 문제가 없는지를 확인하는 단계입니다. 실행 과정에서 발견되는 예상치 못 한 문제점 또는 이슈를 식별하고, 해결방안이 적절했는지 판단해야 합니다.

Action(조치): 점검 결과에 근거하여 프로세스를 수정하거나 추가 조치 등 피드백(Feedback)을 하는 단계입니다. 만약 접근 방법론이 성공적이었다면, 전체 내용을 표준화하기도 합니다.

위의 4가지 단계는 한 번만에 끝나는 것이 아닌 지속적으로 반복하면서 수행합니다.

 

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실제 적용

보안 문제 때문에 구체적으로 밝히긴 어렵지만, 현재 수행하고 있는 프로젝트에서 제가 맡은 파트에서 AI 기반 업무모델 개발 과업이 있습니다.

(1) 계획 단계에서 '수행계획서'를 작성하면서, Chat-GPT와 머신러닝 모델을 사용하겠다, 투입인력은 OOO이고, 추진 일정(안)은 어떻게 된다 등 전반적인 개발 과정을 계획합니다.

(2) 실행 단계에서 데이터를 수집하고, 전처리하고, 모델링하고, 테스트하고 계획한대로 수행을 했습니다.

(3) 점검 단계에서 중간중간 모델링이 적합했는지, 테스트 결과는 어떠했는지를 보면서 Chat-GPT와 머신러닝 모델이 적합했는지 확인했습니다.

(4) 조치 단계에서 Chat-GPT는 적용 불가능 판단을 내렸습니다. 그리고, 머신러닝 모델을 사용하는 것으로 다시 테스트 계획을 수립하고 실행하고 확인하고를 반복합니다.

 

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적용 이슈

분명히 PDCA 프레임워크를 적용하는 과정에서 문제가 생길 수 있습니다. 그러면, 다음과 같은 관점에서 각 단계를 확인해봐야 합니다.

Plan - 현실적으로 적절한 계획을 수립했는지

계획단계에서 수립한 목표 자체가 너무 높은 계획을 세웠다면, 그것을 실행하는 게 어렵기 때문에 기획만 주구장창 하고 끝나버릴 수 있습니다. 이런게 반복되면, '기획은 현장을 잘 모른다', '현장 모르는 소리한다' 등 싫은 소리를 듣게 됩니다ㅠ

PDAC는 한 번만에 끝나느 게 아니라 계속 반복적으로 여러 사이클을 돌리는 개념이기 때문에 작은 목표부터 설정해서 실행하고, 조금씩 개선해 나가야 합니다.

Do - 계획한대로 정확하게 실행하고 있는지

수립한 계획대로 실행되고 있는지 확인해봐야 합니다. 만약 제대로 실행되고 있지 않다면, 그 원인을 찾아 해결해야 됩니다. 실행 자체의 현실적인 조건이 안 맞는다던지, 너무나 루즈한 업무 체계라던지, 또는 불합리하거나 비효율적인 업무 프로세스로 인해 어디에선가 병목현상이 나타난다던지 등 이유로 제대로 실행이 안 된다면, Plan-Do를 함께 재검토 해야 합니다.

Check - 점검이 충분하게 되고 있는지

최근 떠오르는 Lean 생산 방식으로 소수 조직이 빠르게 테스트 하고 출시하여 시장 수요에 대응하면서 개선하는 생산 프로세스를 가져가는 데, 빠르게 업무를 수행하다 보니, 충분하게 검증이 이뤄지지 않는 경우가 많습니다. 제대로 검증이 안되고 있다면, 잘못된 가설을 받아들인 채 의사결정을 하게 되고, 그러면 큰 손실을 볼 수 있게 됩니다. 또는 제대로 점검이 이뤄지지 않을 경우, 출시한 제품이나 서비스에서 발생하는 장애를 식별하지 못 할 수 있습니다.

빠르게 하는 것도 중요하지만 정확한 것도 중요합니다.

Action - 피드백 조치가 미뤄지고 있는지

계획-실행-점검까지 모두 끝낸 후 발굴한 어떤 인사이트, 시사점, 개선포인트, 이슈를 그대로 방치하고 있다거나 다른 일이 바쁘다는 이유로 미뤄지고 있다면, 결국 문제를 가진 상품이 유지되거나 프로세스/조직이 그대로 퇴화할 수 있습니다. 그래서 발굴한 포인트는 빠르게 반영해서 개선해 나가야 합니다. 그러기 위해 PDCA 프레임워크를 사용하는 것이니까요.

 

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번외. 취준생을 위한 STAR

STAR는 주로 면접이나 구체적인 경험을 정리하고 설명하는 데 사용합니다. 개인의 역량이나 성과를 체계적으로 표현하는 데 최적화 되어 있습니다. START는 Situation(상황) - Task(과제) - Action(행동) - Result(결과)로 이루어져 있습니다.

쉽게 말하면, 어떤 상황에 있었는 데, 해결해야 될 문제는 이런 것이었고, 그것을 위해 저는 어떤 행동을 취했고, 그래서 그 결과가 이랬습니다. 라고 말하는 방법입니다. 각 단계별 설명할 내용은 다음과 같습니다.

Situation (상황) : 문제가 발생한 상황이나 배경을 설명합니다.

Task (과제) : 해결해야 했던 구체적인 문제와 방안을 설명합니다.

Action(행동) : 과제를 해결하기 위해 조치한 행동을 설명합니다.

Result(결과) : 행동한 결과와 그것이 미친 영향력을 설명합니다.

한 가지 더 팁을 드리자면, R-STAR로 말하는게 좋습니다. 결론(결과)부터 먼저 말하고, 그 다음에 STAR 순서대로 말하면 좋습니다. 일단 질문에 대한 답변(결론)을 먼저 말하는 습관을 들이면 도움됩니다.