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2009.06.01 14:50 Business관련

업무(業務)는 어떤 집단에서 어떤 대상자가 맡아서 하는 일을 말합니다. 직장이라면, 해당 직장에서 맡아서 하는 일을 말하죠. 그럼 효율이란 무엇일까요. 효율은 백과사전이 다음과 같이 정의되어 있습니다.
출력과 입력의 비를 백분율로 나타낸 것. 입력으로부터 손실을 뺀 것이 출력이므로 효율은 [출력/(출력+손실)] 또는 [(입력-손실)/입력]의 백분율과 같다.
즉, 입력 대비 출력이 크면, 효율이 높은것이고, 낮으면 효율이 떨어지는것입니다. 그러면 업무에서 효율이란 입력(자원투입-인력,장비,시간) 대비 출력(산출물가치)을 뜻하는데, 이것을 어떻게 평가해야 효율이 높다고 할수 있을까요?


비지니스에서 효율을 높인다는것은 단순히 입력 대비 출력 가치가 약간 더 높다고 해서 '효율이 높다' 라고 말하기엔 무리가 있습니다. 업무 효율을 높이기 위한 계획을 세울때, 현재의 효율보다 높이기 위해서 전략을 세우고, 이를 실행하기 위한 다양한 방법을 고민하게 됩니다. 제가 생각하는 업무효율화를 위한 방법은 대략 다음과 같습니다.

먼저, 업무를 측정 가능한 상태로 만든다.
보통은 효율화를 위한 전략이라는 제목하에 목표치를 설정하는게 일반적인 진행방법입니다. 이는 해당 회사가 어느정도 업무 프로세스가 표준화 되었거나, 검증된 상태에서 보다 높은 목표를 향해 전략적인 사고를 할때 사용하는 방법입니다. 이미 회사엔 년평균 목표치에 대해서 어느정도 달성율을 보이고, 분기별 달성 목표를 수치로 환산 가능한 산업분야에 익숙한 방법 입니다. 그러나 소프트웨어 개발처럼, 정량적인 결과물이 CTQ를 대변한다고 단언할수 없을때는 결과 수치로 그것을 판단하기엔 오류의 소지가 내포할 확률이 있습니다. 어쨌든, 현재 업무을 분석하기 위해서는 분석할만한 데이터를 확보해야만 합니다. 단순히 업무 효율을 위해서는 '이러이러 할것이다' 라고 추축하거나, 자신의 경험치로 짐작해서는 안됩니다. 오직 사실(fact)에 입각해서 정확하고, 객관적인 기술만이 필요합니다. 업무에 대한 객관적인 데이터 없이는, 어떠한 계획도, 분석도, 전략도 모두 모래의 성에 불과 합니다. 이것은 개발업무 개선에서 그 어떤 단계보다 중요하고, 파장효과도 높습니다. 지금 당장 해당 업무에 대해서 측정 가능한 상태로 만들고 어떤식으로든 데이터를 기록해야 합니다. 만약 현실에서 이를 실천하려면 여러가지 제약이 수반되기 마련입니다. 향후 양질의 분석을 생각해서 기록방법 정밀하게 설계해야 겠다는 생각을 할수도 있고, 현재 업무의 특성상 측정할수 없다는 저항을 만날수도 있고, 실무자들의 귀찮이즘에 누락이나 외곡이 발생할수도 있습니다. 그러다 보면, 차일피일 미뤄지고, 급기야 저번 분기에도 이번분기에도 측정할수 있는 상태를 만들어지지 못하고, 업무효율화는 구호만으로 남을수 있습니다. 그래서 지금 당장해야 할것은 업무를 측정가능한 상태로 만들고, 실제 측정을 해야만 합니다. 이것이 Wher are we now?, Where are we going? 보다 더 우선해야할 이유 입니다.

주의할것은 철저하게 사실만을 기록할수 있도록 모든 조치를 취해야 합니다. 미리 사실에 대해서 개선점을 념두해 두거나, 분석을 생각해서는 안됩니다. 예를 들어, 측정하면서 어떤 개발자가 특정 기능 개발에 늦춰지는 이유를 따지거나, 측정결과가 팀별 성과(팀 능력치 반영)와 관련지어서 생각해서는 안됩니다. 이렇게 되기 시작하면, 사실의 외곡 현상은 겉잡을수 없을만큼 커지게 되며, 결국 사실과 관련없는 데이터를 분석하게 되는 일이 발생합니다. 사실이 아닌것을 철저하게 차단할수 있는 모든 방법을 도입해야 합니다. 이것이 측정단계에서 가장 중요 포인트 입니다.

개발자의 업무를 측정할수 있는 편리한 툴로는 이슈트랙커를 사용하는 방법입니다. Trac 같은 툴은 티켓을 통해서 업무의 흐름을 파악뿐 아니라, 단위별 시간 측정도 가능합니다. 물론 좀 큰기업은 ITSM 같은 것으로 모든 업무를 측정가능한 상태로 운영할수 있습니다. 지금 여기선 시스템화 되지 않은 조직에서의 측정 툴을 말하고 있으므로, 작은업체라도 무료툴을 이용해서 업무를 측정할수 있는 상태를 만들어야 합니다. 측정은 최소한 한달이상 그 누적분을 가지고 있어야 분석이 가능합니다. 이때 가장 고민되는것은 과연 어느정도의 기간을 대상으로 분석 데이터의 기초로 삼느냐 인데, 기간이 길수록 좋긴한데, 많은시간 측정에만 시간을 할애할수는 없습니다. 마치 쎔플링의 딜레마와 비슷합니다. 쎔플링은 좀더 디테일하게 하면, law데이터와 일치할 확율이 높지만, 쎔플링이 적게 측정될수록 정확성이 떨어지기 때문입니다. 중요한건, 정확한 100% 보다 적당한 80%가 지금의 기회를 살리는 선택이라면, 한달의 측정 데이터라도 얻어서 다음 단계인 분석에서 관련 기법을 통해서 분석에 들어가는것이 좋다고 생각됩니다.

요약하면, 작은 기업에서 업무효율을 높이기 위해서는 현재의 업무를 측정 가능한 상태로 만들어 측정을 해야 합니다. 측정엔 사실만 기록되어야 하며, 비전과 목표 그리고 분석에 대해서는 측정되는 동안 생각해도 늦지않습니다.

측정 가능한 상태가 되거나, 측정이 이루어지고 있다면, 이제 분석을 위한 준비를 해야합니다. 분석을 하기 위해서는 사전에 목표를 분명히 인식하고 있어야, 어떤 분분, 어느 정보를 어떤식으로 분석해야 할지 정의 할수 있습니다. 이때, 여러가지 분석기법들을 이용해서 분석을 하게 되는데, 보통 우리가 말하는 일반적인 통계적 분석 기법들이 이때 나타납니다. 이부분은 다음에 간단하면서도 효과적이고, 보편적인 툴을 몇개 알아 보도록 하겠습니다.

(일반화 오류를 피하기 위해서 위 경우는 제가 몸담고 있는 회사에서 현재 조직문화와 관련이 깊으며, 특수해에 속합니다. 이론적인 절차에 의하면, 측정단계 이전에 정의단계에서 여러가지 STEP을 통해서 목표를 정의하는 것이 이론적인 절차이고, 이것이 더 일반적임을 알립니다.)
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posted by Max.