온톨로지 구축의 가장 큰 난관

데이터 기반 의사결정의 함정

(상관관계와 인과관계 구분하기)

여름철이

 여름철이 되면 아이스크림 판매량이 급증합니다. 동시에 수영장과 해변에서 익사 사고도 증가합니다. 데이터를 보면 두 현상 사이에는 명확한 상관관계가 있습니다. 그렇다면 아이스크림이 익사 사고를 유발하는 걸까요?

물론 아닙니다. 이것이 바로 상관관계와 인과관계를 혼동할 때 발생하는 전형적인 오류입니다. 실제 원인은 '더운 여름 날씨'라는 제3의 요인입니다. 그리고 이러한 혼동은 제조 현장과 기업의 의사결정 시스템에서도 똑같이 발생하고 있습니다.

최선의 의사결정이란 무엇인가?

최선의 의사결정은 단순히 데이터를 분석하는 것이 아닙니다. 문제의 가장 핵심 원인을 찾는 과정입니다. 핵심 원인을 안다는 것은 곧 문제의 본질을 파악하는 것과 같으며, 이를 통해 명확한 우선순위 기준을 세울 수 있습니다.

그런데 여기서 중요한 질문이 생깁니다. 어떻게 하면 모든 이해관계자가 납득할 수 있는 우선순위 기준을 만들 수 있을까요? 답은 온톨로지(Ontology) 구축에 있습니다.

온톨로지는 단순한 데이터 구조가 아닙니다. 기업의 지식 체계를 체계적으로 정리하고, 개념 간의 관계를 명확히 정의하는 프레임워크입니다. 제대로 구축된 온톨로지는 문제의 본질을 파악하고 최선의 의사결정을 내리는 기반이 됩니다.

온톨로지 구축의 가장 큰 난관

온톨로지를 처음 구축할 때, 많은 기업이 같은 어려움에 직면합니다. 바로 우선순위 기준에 대한 의견 불일치입니다.

"우리는 지난 5년간 이 방법으로 성과를 냈어요." "데이터를 보면 이 요인이 가장 중요합니다." "우리 업계에서는 항상 이렇게 해왔습니다."

이런 주장들이 난무하고, 합의점을 찾기 어렵습니다. 왜 그럴까요? 대부분의 경우 상관관계와 인과관계를 혼동하기 때문입니다.

상관관계 (Correlation)

상관관계는 데이터 간의 연관성을 의미합니다. 과거 데이터를 관찰하여 패턴을 찾는 관찰 연구(Observation Studies)를 통해 발견할 수 있습니다.

특징:

• 두 변수가 함께 움직이는 경향을 보여줌
• 인과관계를 의미하지 않음
• 제3의 변수가 영향을 줄 수 있음

예시: 아이스크림 판매량과 익사 사고가 동시에 증가한다고 해서, 아이스크림이 익사를 유발하는 것은 아닙니다. 더운 여름이라는 제3의 요인이 두 현상에 모두 영향을 미치는 것입니다.

인과관계 (Causation)

인과관계는 원인과 결과의 명확한 관계를 의미합니다. 이는 다른 변수들을 모두 통제하고 특정 요인에만 변화를 주어 결과를 관찰하는 중재 연구(Intervention Studies)를 통해서만 확인할 수 있습니다.

특징:

• 원인이 결과를 직접적으로 발생시킴
• 통제된 환경에서 검증 필요
• 관찰 연구보다 높은 수준의 근거

예시: 공장에서 특정 공정 온도를 변경했을 때 불량률이 감소한다면, 이는 반복적인 실험을 통해 입증된 인과관계입니다.

레거시 시스템의 문제점

기존 제조 기업의 시스템은 오랜 기간 축적된 경험과 데이터로 구성되어 있습니다. 하지만 이 시스템에는 상관관계와 인과관계가 뒤섞여 있습니다.

"A 설비를 먼저 점검하면 생산성이 높았어." "B 자재를 사용하면 품질이 좋았어."

이런 과거의 경험들이 모두 인과관계로 포장되어 있지만, 실제로는 단순한 상관관계인 경우가 많습니다. 만약 이러한 상관관계를 핵심 우선순위 기준으로 삼아 온톨로지를 구축한다면, "아이스크림 판매를 줄이면 익사 사고가 감소한다"는 주장을 회사의 공식 정책으로 삼는 것과 다르지 않습니다.

결과는 명백합니다. 온톨로지가 엉망이 되고, 의사결정의 신뢰성이 무너집니다.

팔란티어 온톨로지: 인과관계 확립의 해법

그렇다면 어떻게 제대로 된 온톨로지를 구축할 수 있을까요? 답은 중재 연구 방식으로 접근하는 것입니다.

팔란티어 온톨로지의 차별점

팔란티어(Palantir) 온톨로지 시스템은 기업 내부에서 다음과 같은 프로세스를 수행하도록 최적화되어 있습니다:

1. 다른 변수 통제: 영향을 줄 수 있는 다른 요인들을 통제
2. 특정 요인 변화: 알고 싶은 특정 요인만을 변화
3. 결과 관찰: 변화에 따른 결과를 체계적으로 관찰

이는 실험실에서 하는 통제된 실험을 기업 환경에서 구현하는 것과 같습니다.

의사결정 캡처 메커니즘

온톨로지의 핵심 기능은 의사결정을 캡처(포착)하는 것입니다.

프로세스:

1. 데이터 계층: 사용자가 데이터(명사)를 확인
2. 액션 계층: 데이터 기반으로 액션(동사)을 수행
3. 디시전 계층: 의사결정 과정을 고유한 개체(Decision)로 캡처

예를 들어, 제조 현장에서:

• 데이터: 설비 A의 온도가 85도, 불량률 3%
• 액션: 온도를 80도로 조정
• 디시전: "2025년 1월 15일, 홍길동이 설비 A 온도를 85도→80도로 조정"

이 의사결정은 단순히 기록되는 것이 아니라, 추적 가능한 개체로 시스템에 저장됩니다.

로직 형성과 검증

캡처된 의사결정을 지속적으로 추적 관찰하면 무슨 일이 일어날까요?

가설 설정 "설비 온도를 80도로 유지하면 불량률이 감소할 것이다."

결과 관찰

• 10회 실험: 불량률 2.8%, 2.9%, 2.7%...
• 20회 실험: 평균 불량률 2.8%
• 통계적 유의성 확인

인과관계 입증 가설과 일치하는 결과가 반복적으로 나타나면, 이는 더 이상 단순한 상관관계가 아닙니다. 온톨로지의 로직(논리)이 형성됩니다.

이 로직은 테스트를 통해 명확하게 입증된 인과관계이기 때문에, 모두가 납득할 수 있는 공식적인 핵심 우선순위 기준이 됩니다. 더 이상 "우리는 원래 이렇게 해왔어"라는 주장이 아닌, "이렇게 하면 이런 결과가 나온다"는 검증된 사실이 됩니다.

지속적인 개선: 완벽은 없다

여기서 중요한 깨달음이 있습니다. 완벽한 솔루션은 없습니다.

제조 환경은 끊임없이 변화합니다:

• 새로운 설비 도입
• 자재 공급업체 변경
• 작업자 숙련도 향상
• 외부 환경 변화

따라서 온톨로지도 정적인 구조가 아닌, 살아있는 유기체처럼 진화해야 합니다.

지속적인 추구:

• 새로운 가설 설정
• 중재 연구 방식의 테스트 수행
• 인과관계 검증
• 로직 업데이트

이러한 반복적인 프로세스를 통해 온톨로지의 로직은 점점 더 정교해지고, 의사결정의 품질은 계속 향상됩니다.

결론: 데이터를 넘어 인사이트로

데이터는 넘쳐나지만, 진정한 인사이트는 부족합니다. 그 이유는 우리가 데이터 간의 관계를 제대로 이해하지 못하기 때문입니다.

상관관계는 출발점일 뿐입니다. 진정한 가치는 인과관계를 밝혀내고, 이를 검증하고, 체계화하는 과정에서 나옵니다. 팔란티어 온톨로지는 이러한 과정을 체계적으로 수행할 수 있는 강력한 도구입니다.

핵심 메시지:

• 상관관계와 인과관계를 구분하라
• 가설을 세우고 통제된 방식으로 검증하라
• 의사결정을 캡처하고 추적하라
• 검증된 인과관계를 온톨로지의 로직으로 만들어라
• 지속적으로 개선하고 진화시켜라

아이스크림이 익사를 유발하는 것이 아니듯, 단순히 과거에 효과가 있었다고 해서 그것이 미래에도 올바른 선택은 아닙니다. 제대로 된 온톨로지 구축을 통해, 진정한 원인을 파악하고, 모두가 납득할 수 있는 의사결정 체계를 만들어가시기 바랍니다.

"In God we trust. All others must bring data." - W. Edwards Deming

하지만 우리는 한 걸음 더 나아가 말할 수 있습니다.

"Data shows correlation. Testing proves causation."