《비즈니스 및 산업 문제 해결을 위한 시스템 분석》, S. 옵트너
시스템 분석은 성공의 정도는 다양하지만 이미 군사 및 산업 문제 해결에 널리 적용되고 있다. 일부의 견해에 따르면, 시스템 분석을 통한 문제 해결의 성공 또는 실패는 문제가 얼마나 능숙하게 정식화되었는가가 아니라, 문제 전체를 대상으로 실험할 수 있는 능력에 달려 있다. 시스템 분석 적용의 성공과 그로부터 도출된 해법의 생존력은 또한 실험자가 문제의 현실 세계를 기호적 형태로 표현할 수 있는 능력에도 영향을 받는다.
문제 해결 방법의 일반화가 시스템 분석가의 필요성을 없애는 보편적 방법을 만들어냈다고 생각해서는 안 된다. 대안에 대한 반복적 검토가 이 방법의 본질을 이루는 한, 이 방법은 여전히 발견적(heuristic)이다. 시행착오는 형식적 절차의 틀 안에서 계속 존재한다. 문제 해결 방법은 분석의 주요 요소들을 문제와의 올바른 관계 속에서 고정한다. 이는 문제를 해결하는 사람에게 문제 각 부분의 구조가 무엇이며, 그 구조와 일치하는 해를 어떻게 얻을 수 있는지에 대한 이해를 사전에 제공한다. 본질적으로 불명확한 구조를 가진 문제를 해결하기 위해, 이 방법은 구조를 규명하는 과정을 용이하게 하는 일련의 기법을 갖추고 있다.
문제 해결에 관한 일반 이론을 비즈니스 세계의 문제에 적용하는 것이 적절한가에 대해 의문이 제기될 수 있다. 일부 비판자들은 비즈니스 세계가 과학적 방법의 사용에 적합하지 않다고 믿는다. 비즈니스 세계가 과학적 연구가 수행되는 환경과 다른 환경에서 자신의 과제를 해결한다는 주장은 타당하다. 비즈니스 세계의 문제가 과학적 문제보다 훨씬 덜 정의되어 있다는 주장 역시 타당할 수 있다. 그러나 비즈니스 세계의 문제가 과학적 방법에 의한 분석에 적합하지 않다는 주장은 타당하지 않다.
"과학적 방법"이라는 명칭 자체는 아무것도 말해주지 않는다. 정밀과학과 비정밀과학 사이의 경계는 긋기 어렵다. 예를 들어, 정밀성은 어떤 활동을 과학적이라고 분류할 수 있는 여러 기준 중 하나일 뿐이다. 아마도 가장 본질적인 기준은 대상에 대한 분석이 순전히 서술적인 용어 없이 이루어지는가일 것이다. 추상화와 일반화가 사용된다면, 여러 학문 사이의 차이는 주로 정도의 차이가 된다. 반면 논증이 비논리적이고, 개념이 모호하며, 결정이 직관적이고, 요구사항이 정확하지 않고 산만하다면, "학문들" 사이의 차이는 본질의 차이가 된다. 그러나 이러한 특성은 비즈니스 세계의 특징이 아니다. 어떤 경우든, 의사결정자가 현실을 표현하는 데 사용하는 논리, 명확성, 확정성, 정확성은 그들이 자신의 업무를 수행할 수 있게 하는 수준에 이른다.
추상화는 목적이 아니라 수단이다. 그것은 보편적 언어이며, 그 발전된 형태에서조차 문외한에게는 거의 아무것도 말해주지 않는다. 특정 조건 하에서 추상화는 그 명료함이라는 엄청난 이점을 지닌다. 현실 세계에서 다양한 기호적 표현으로 이동함으로써, 시스템 분석가는 자신이 관찰하는 것을 분석할 수 있는 능력을 얻는다. 이러한 전환의 목적은 현실 세계의 세부사항이나 완전성을 그 기호적 표현에서 배제하려는 것이 아니다. 시스템 분석가는 반복적이고 순환적인 과정을 통해 기호적 방법으로 얻은 문제의 표현에서 현실 세계로, 그리고 다시 되돌아가는 과정을 체계적으로 진행할 것이다. 이러한 반복 과정은 문제의 추상화가 현실 세계의 대응물과 유사해지도록 만드는 수단이다.
문제 해결은 시스템의 특성을 보존하거나 개선하는 활동으로 정의된다. 시스템은 문제 해결 과정이 수행되는 수단이다. 시스템의 보존이나 개선은 자원 활용의 효과성을 높이는 변화를 도입함으로써 이루어진다. 여기서 자원이란 인력, 자재, 장비, 기기, 자본, 시간을 말한다.
자원 활용 효과성의 변화는 다음과 같이 측정된다:
- 가치 및 이익의 규모에 상응하는 변화 없이 자원 수요가 증가하거나 감소하는 것;
- 위험에 대한 노출이 증가하거나 감소하는 것;
- 기준에 의해 측정되는 어떤 상대적 가치의 변화.
문제 자체보다 더 복잡한 문제 해결 방법을 적용해서는 안 된다. 분명히, 비즈니스 및 군사 문제 해결에서 정보 처리는 매우 복잡해질 수 있다. 따라서 문제 해결에 대한 접근법을 종합할 때, 방법론의 실패를 초래할 수 있는 시스템 개선의 어려움을 인식하는 것이 매우 중요하다. 이러한 문제들은 내가 질적(정성적) 또는 비구조화된 문제 그룹이라고 부르는 그룹에 속하는데, 이는 이들이 기지의 요소와 미지의 요소를 모두 포함하며, 미지의 요소가 우세한 경향이 있어 특히 정밀한 분석 방법의 필요성을 낳기 때문이다.
이러한 종류의 전형적인 문제는 다음과 같다:
- 미래에 해결이 예정되어 있는 문제;
- 광범위한 대안에 직면하는 문제;
- 대규모 자본 투자를 필요로 하고 위험 요소를 포함하는 문제;
- 현재의 불완전한 기술적 성과에 의존하는 문제;
- 비용이나 시간에 대한 요구사항이 완전히 정의되지 않은 문제;
- 해결에 필요한 자원의 조합으로 인해 본질적으로 복잡한 문제.
문제에 대한 체계적 해법을 제공하는 방법론은 무엇보다도 바로 이러한 대규모의 복잡한 문제를 겨냥한 것이다. 이러한 문제들은 해결하기가 매우 어려우며 양적 요소와 질적 요소를 모두 포함할 수 있다. 혼합적이고 불확실한 성격을 지닌 이러한 문제의 해결은 오늘날 우리 세계에서 가장 중요한 과제이며, 경영자와 시스템 분석가의 능력이 적용되는 가장 중요한 영역을 대표한다.
특히 흥미로운 것은, 그 운용은 미래에 계획되어 있지만 해결을 위해서는 오늘 시스템을 설계해야 하는 중대형 규모의 문제이다. 이러한 문제 해결에서의 위험은 크게 나타나는데, 그 해결을 위해서는 미래를 충분히 상세하게 예측해야 하기 때문이다. 미래로 더 멀리 나아갈수록 위험은 더 커지며, 문제 해결자는 더 큰 모험을 감수해야 한다. 큰 위험은 여러 영역에서 발생하는 회복 불가능한 손실이나 불건전한 성장으로 나타날 수 있다. 이는 막대한 자금 지출, 제품 개발의 중복, 인력·기기·장비의 이중화, 부당한 시간 낭비, 또는 성공 정도에 대한 불확실성의 형태를 취할 수 있다.
문제 해결 방법론은 원하는 성공 수준이 정확히 정의되어야 한다거나, 해법을 비교할 수 있는 시스템이 처음부터 존재해야 한다는 것을 요구하지 않는다. 문제가 완전히 이해되거나 명확하고 완전하게 정식화될 필요조차 없다. 이러한 문제의 해결은 시스템 분석가의 과제이며, 그는 불완전하게 정의된 문제와 그 대안 및 해법의 누락된 모든 요소와 구조를 재구성해야 한다. 문제를 해결하는 전문가는 문제가 발생하게 만드는 상태를 지닌 연구 대상 시스템을, 문제가 원래 정의된 방식과는 다르게 식별할 수 있다. 만약 그가 문제의 원래 정식화에 불필요하거나, 모순되거나, 만족스럽지 못한 무언가가 있다는 것을 발견한다면, 그는 이러한 결함을 제거하고 문제 자체를 올바르게 제기할 수 있다. 따라서 문제 해결 전문가의 과제는 특히 문제를 정의하는 것 자체도 포함한다.
비즈니스 문제 해결에서 목표는 문제 자체에 내재한 정밀성을 가지고 분석과 해결을 수행하는 것이라 할 수 있다. 문제의 규모나 복잡성에 관계없이, 목표는 문제가 평가되고, 해법이 발견되며, 그 실행이 이루어지는 기존 방법을 개선하는 것이다. 문제 해결 방법론은 상황 분석에 객관성을 도입하기 위한 추가적인 수단을 제공한다. 문제는 사람과 컴퓨터에 의해 해결되고, 해법을 찾기 위한 컴퓨터 프로그램은 사람이 작성하지만, 해법을 찾는 데 있어 가장 중요한 점은 여전히 객관성과 논리이다. 객관성은 관찰에 있어 가장 근본적인 요구사항이다. 합리성(논리)은 논리적 추론의 사용에 기반한 사고 과정으로 정의된다. 관찰에 의해 널리 확증된 지식의 체계는 증거가 된다. 관찰이란 이후 그 시스템을 설명하기 위해 데이터를 시스템과 결부시키는 과정이다. 설명이란 확고히 확립된 사실로부터 어떤 명제를 논리적으로 추론하는 것으로 정의된다. 설명의 과정은 합리적이어야 하며, 즉 논리적으로 수행되어야 한다.
식별된 많은 산업 문제는 양적-질적 문제로 판명된다. 양적 문제란 미리 정해진 숫자 조작 방법을 사용하여 해법을 얻을 수 있는 문제이다. 질적 문제는 비수치적이며, 미래의 또는 잘 정의되지 않은 자원 및 그 속성이나 특성을 상세히 열거하는 것과 관련이 있다. 양적 측면과 질적 측면을 모두 지닌 문제에 대한 이해가 향상됨에 따라, 그 양적 측면은 더 쉽게 포착되고 정밀한 양적 해법이 더욱 실현 가능해진다. 경영과학은 이미 수학을 비즈니스, 국방, 정부의 문제 해결에 적용함으로써 많은 유용한 진전을 이루어 왔다.
그러나 아직 질적 상태에서 벗어나지 못한 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어서는 양적 방법의 적용 가능성이 제한적이다. 따라서 질적 문제를 합리적으로 해결할 수 있게 하는 다른 방법들을 동원할 필요가 있다. 질적 측면과 양적 측면을 모두 지닌 문제는 혼합 문제라고 부를 것이다.
시스템 분석은 이러한 혼합 문제에 대처할 수 있게 해주는 가장 새로운 방법이다. 가장 다루기 어려운 것은 질적 문제인데, 이는 이들이 불완전하게 구조화되어 있기 때문이다. 게다가 질적 문제는 그 논리적 구성요소로 쉽게 표현될 수 없다. 이 넓은 영역에서 판단, 직관, 경험, 그리고 때로는 단순한 신중함이나 무모함이 주된 역할을 한다는 것은 놀라운 일이 아니다. 시스템 방법론의 목적은 이러한 어려운 문제를 해결하기 위한 실행 가능한 구조를 만드는 것이다.
이로부터 비즈니스 및 산업 문제 해결을 위한 방법론은 다음을 가능하게 해야 한다는 결론이 나온다:
- 전체 문제 해결 과정을 기능적으로 조직하는 시스템을 규정하는 것;
- 문제 해결에 필요한 구조를 제공하는 시스템 매개변수를 명시하는 것;
- 시스템과 그 역량의 모델을 기술함으로써, 문제 해결 과정에서 출력 대안을 반복적으로 도출할 수 있게 하는 것.