[센스메이킹] 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다! 본문

읽고/경제경영

[센스메이킹] 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다!

부산남자 B_City_Boy 2017.09.12 18:30

[센스메이킹] 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다!



 내가 [센스메이킹]을 선택한 이유 


<하버드 비즈니스 리뷰> 추천 화제작!

<파이낸셜타임즈> 이달의 비즈니스 북!


<센스메이킹>이라는 책이 쉽게 읽어 넘어 갈 수 있는 책은 아닐거라 생각했지만,


이런 장르의 책들도 읽어두면 도움이 되지 않을까 싶어서 선택했어요.


필립 코틀러의 <마켓 4.0> 같은 책도 읽어보려고 구매해서 반쯤 봤네요.


역시나 이런 종류의 책은 속도도 잘 나지 않고, 한 번 읽어서는 잘 모르겠고...


그래도 다방면으로 읽는게 좋다고 해서 뿌리치지는 않으려고 하고 있어요.


 




 책에 대해서


저자 : 크리스티안 마두스베르그


레드 어소시에이츠의 공동창립자이자 뉴욕 지국장, 코펜하겐과 런던에서 철학과 정치학을 공부했으며 런던 대학교에서 박사 학위를 취득했다. 인류학자, 사회학자, 예술사학자와 철학자가 소속된 레드 어소시에이츠는 인간 과학에 기반한 전략 컨설팅으로 포춘 300대 기업이 직면한 비즈니스 과제를 해결해왔다. 2004년 사상 최대의 적자에 시달리던 레고에 '아이들이 어떤 장난감을 좋아하는가?'가 아닌 '아이들에게 놀이는 무엇인가?'라는 질문을 던진 것이 대표적인데, 아이들의 생활 속에 잠입해 심층 인터뷰를 진행한 결과 레고의 원점인 '블록'에 집중한다는 전략을 도출해냈다. 레고에 새로운 중흥기를 맞이하게 한 이 컨설팅 사례는 비즈니스 전략에서 인문학적 통찰의 힘이 관여된 대표적인 케이스로 회자되고 있다.

<센스메이킹, 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다>는 레드 어소시에이츠의 핵심 전략인 '센스메이킹'을 집대성한 책으로 피상적인 데이터가 아닌 느낌, 사실, 경험, 관찰을 종합해 패턴을 발견하고 현실과 연결하는 능력의 중요성을 논한다. 방대한 데이터들의 혼합물을 해석하고 결론을 도출해내는 비범한 능력인 '센스메이킹'은 압도적 기술의 시대에 비즈니스에서 살아남기 위한 생존전략과 데이터가 놓치고 있는 숨겨진 기회까지도 포착할 수 있는 승부수이다.


데이터는 완벽하다.

하지만 인간을 설명하는 데는 적합하지 않다.


수치와 모형만이 유일한 진실이 된 시대.


충동적이고 본능적인 인간 행동에 대한 인문학적 통찰을 담은 책.


 책에 대한 주관적 해석 


제가 생각했던 센스와는 다른 장르였어요.


<센스메이킹>은 인문학에 기초해 실용적 지혜를 얻는 방식이라고 해요.


빅데이터 시대를 살아가는 비즈니스 리더, 기업가, 개인에게 필요한 단 하나의 무기가 바로


'센스메이킹'이라고 저자는 말하고 있어요.


※ 센스메이킹의 다섯가지 원칙


  1. 개인이 아니라 문화를 살핀다.
  2. 피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다.
  3. 동물원이 아니라 초원으로 나간다.
  4. 제조가 아니라 창조한다.
  5. GPS가 아니라 북극성을 따라간다.

아직 100% 이해는 안되지만 센스메이킹의 다섯가지 원칙에 맞춰서,


생각하고 분석하는 연습을 해봐야 겠어요.




 책에 대한 리뷰를 마무리하며 


솔직히 쉽지 않았다고 말하고 싶네요.


책을 좀 빨리 읽는 편인데, 4시간 정도 걸렸어요.


그만큼 내용이 촘촘했던 것이라고 볼 수도 있겠네요~ ^^


다 읽은 지금도 센스메이킹이 이런거다 라고 딱 꼬집어 설명은 못하겠어요.


약간의 느낌은 오는 중이라 잠시 뒀다 한 번 더 읽어봐야겠어요. ^^



센스메이킹
국내도서
저자 : 크리스티안 마두스베르그(Christian Madsbjerg) / 김태훈역
출판 : 위즈덤하우스 2017.07.25
상세보기



저작자 표시 비영리 동일 조건 변경 허락
신고
Comments 0
댓글쓰기 폼
Total
65,265
Today
48
Yesterday
417
«   2017/11   »
      1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30    
Statistics Graph