의사결정 나무

사용 방법을 이해할 수 있도록 간단한 의사결정 나무 다이어그램의 예시를 살펴보겠습니다.

의사결정 다이어그램이 모두 그렇듯 각각 장점과 단점이 있으며 업무에 모든 도구가 어울리는 것은 아닙니다. 의사결정 나무를 사용할 때의 장점과 제한 사항을 살펴보세요.

의사결정 나무는 개인, 팀, 회사에서 다용도로 활용하기 아주 좋은 도구입니다. 앞의 예시와 같이 간단하고 일상적인 결정을 구상하는 데 이용할 수 있습니다. 또는 다층 결정, 복잡한 데이터 세트, 머신 러닝 알고리즘을 시각화하는 데에도 사용할 수 있습니다.

의사결정 나무의 가장 큰 장점 중 하나는 이해하고 분석하기가 쉽다는 점입니다. 의사결정 나무가 복잡한 의사결정을 묘사하는 경우에도 단순한 그래픽 레이아웃 덕분에 모든 팀원이 직관적으로 살펴볼 수 있습니다.

의사결정 나무는 숫자 데이터나 범주 데이터를 폭넓게 나타낼 수 있습니다. 그래서 의사결정 나무는 머신 러닝부터 복잡한 의사결정에 이르기까지, 다양한 상황에 유용합니다.

의사결정 나무는 문제에 추가적인 선택지를 추가하는 경우 등 그 특성상 손쉽게 편집하고 업데이트할 수 있습니다. 고정적인 도구라기보다는 업데이트할 수 있는 동적인 도구이며, 이 점은 변화에 적응하고 최신 동향을 반영해야 하는 팀에 중요합니다. Miro의 온라인 의사결정 나무 메이커를 이용하면 모든 데이터 포인트를 쉽게 업데이트하고 다이어그램을 편집하여 정상적인 상태로 돌아올 수 있습니다.

의사결정 나무를 통해 다양한 선택에 따른 결과와 귀결을 세심히 고려할 수 있습니다. 발생할 수 있는 모든 시나리오를 고려한다면 결정을 내리기 전에 가장 이로운 행동 방침을 따져볼 수 있습니다.

의사결정 나무를 쉽게 업데이트하고 변경할 수 있긴 하지만, 특정한 의사결정 나무가 약간 변경되면 불안정해질 수 있습니다. 그리고 이로 인해 구조에 상당한 변화를 가져올 수도 있습니다.

의사결정 나무에 지나치게 의존할 때 내재하는 위험 중 하나는 실제 의사결정에서 미래와 결과를 예측하는 것은 거의 불가능하다는 점입니다. 의사결정 나무는 이러한 측면에서 약간 부정확할 수도 있습니다.

의사결정 나무는 간단한 다이어그램이며 복잡한 시나리오에 사용할 수 있을 뿐이므로, 변수가 수백 가지인 복잡한 계산에는 적합하지 않을 수도 있습니다. 지대한 영향을 미칠 복잡한 결정을 내리는 경우 실제와는 다르게 안도감에 빠질 위험성이 있습니다.

대부분의 의사결정 나무는 표준 도형과 기호 체계를 사용합니다. 그래서 다른 집단에 공유하기 쉽고 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있습니다. 일반적인 의사결정 나무 다이어그램 기호 몇 가지를 살펴보세요.

다이어그램의 사각형은 내려야 하는 결정을 나타냅니다

사건 마디는 불확실한 결과가 여러 개 나타나는 결정을 나타내는 기호입니다

다이어그램의 삼각형은 결과를 나타냅니다

의사결정 나무의 가지 각각은 발생할 수 있는 결과나 조치로 이어지는 경로를 나타냅니다

피쉬본 다이어그램이 의사결정 나무와 유사하긴 하지만 중요한 차이점이 있습니다. 의사결정 나무는 의사를 결정하는 도구인 반면 피쉬본 다이어그램은 “원인 및 결과 도구”입니다. 팀에서는 비즈니스 프로세스의 결함, 변형, 특정한 성공을 파악하는 데 피쉬본 다이어그램을 이용합니다. 이런 측면에서 피쉬본 다이어그램은 앞보다는 뒤를 더 많이 돌아봅니다. 피쉬본 다이어그램은 문제의 근본 원인일 가능성이 있는 요소를 분석하는 데 유용합니다. 반면 의사결정 나무는 더 미래 지향적입니다. 의사결정 나무는 프로세스나 결과에 따른 결과와 귀결을 예측하려고 합니다. 두 가지가 비슷하게 표현되더라도 나타내는 내용은 다릅니다.

영향 다이어그램은 피쉬본 분석에 비해 의사결정 나무와 훨씬 밀접하게 관련되어 있습니다. 의사결정 나무와 영향 다이어그램의 주된 차이는 영향 다이어그램은 여러 변수의 조건부 관계와 종속성을 보여준다는 점입니다. 또한 의사결정 나무는 가능한 선택과 결과를 각각 더 자세하게 표현합니다. 의사결정 나무에서 마디의 수는 기하급수적으로 나타나지만 영향 다이어그램은 가능성 있는 의사결정을 더 간결하게 표현합니다. 의사결정 나무가 더 자세하게 표현하므로 영향 다이어그램보다 더 복잡하고 어수선하게 나타날 수 있습니다. 의사결정 나무에 나타난 정보를 요약하는 데 영향 다이어그램을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 영향 다이어그램과 의사결정 나무가 같은 데이터를 나타내는 보완적 기법이 될 수 있습니다.

의사결정 나무의 장점은 유연성과 견고성입니다. 그래서 이 도구는 다양한 전문적 상황과 개인적 상황에서 자주 쓰일 수 있습니다. 여러 시나리오에서 의사결정 나무를 적용하는 방법을 살펴보세요.

누구든 일상적인 결정을 내리는 데 의사결정 나무를 사용해 도움을 받을 수 있습니다. 복잡한 의사결정이나 간단한 의사결정을 다루고 나타낼 수 있을 만큼 유연합니다. 의사결정 나무를 만들어보는 것은 시각적인 단서를 통해 깊이 사고하고 결과를 고려하도록 도와주는 귀중한 활동입니다. 일상 생활에서 나타나는 선택과 기회의 영향을 숙고해보려는 모두에게 유용한 다이어그램입니다.

의사결정 나무는 비즈니스를 넓히고 장기적 전략 계획을 결정하려는 기업에 유용할 수 있습니다. 이러한 기업은 시행 계획에 시간과 돈을 투자하기 전에 결정에 따른 결과를 예측해야 합니다. 비즈니스를 운영하는 데에는 계산된 위험을 고려하는 과정도 포함됩니다. 의사결정 나무를 이용하면 현명하고 안전하게 위험을 감수할 수 있습니다. 주식을 사고 파려고 하든, 투자자를 유치하려고 하든, 새로운 마케팅 캠페인을 시행하려고 하든, 경영자는 위험과 기회를 주의 깊게 평가해야 합니다.

의사결정 나무는 조건부 제어 문으로 알고리즘을 표현할 방법을 제공해주므로 머신 러닝에서 점점 더 많이 이용되고 있습니다. 머신 러닝 분야에서 의사결정 분석은 특정한 목표에 도달하려는 데이터 마이닝에서 주로 사용됩니다. 의사결정 나무는 지도 머신 러닝에서도 사용됩니다. 머신 러닝의 이 하위 범주에서는 입력을 상세히 설명하고 해당 출력을 트레이닝 데이터로 사용합니다. 이 의사결정 나무를 거치는 데이터는 특정한 매개변수로 계속 나뉩니다.

의사결정 나무는 Python 및 Javascript 등의 코딩 언어에서 분류 및 회귀 모델로 사용됩니다. 데이터 집합을 더 작은 하위 집합으로 나누어주므로, 긴 데이터 목록을 별도의 컨테이너로 정리하고 분류하기가 더 수월합니다. 이와 관련해 의사결정 나무의 가지는 각각 결과를 나타내고 잎에서 뿌리까지의 경로는 분류 규칙을 나타냅니다. 정보 기술 업계의 전문가는 코딩 프로세스를 간소화하고 시간을 절약하기 위해 분류 결정 나무를 사용합니다.

미리 만들어진 Miro의 의사결정 나무 템플릿은 의사결정에 따른 결과를 탐색, 계획, 예측할 수 있는 훌륭한 디지털 도구입니다. 의사결정 나무를 처음 사용해본다면 이 단계별 가이드가 다이어그램을 만드는 데 유용할 것입니다.

의사결정 나무를 만들기 전에 자신이 묻고 있는 질문을 이해하고 있어야 합니다. 모든 결정이나 선택은 시작 마디의 질문으로 시작해야 합니다. 간단한 의사결정 나무 다이어그램 에시를 아래에서 살펴보세요. “이 이니셔티브를 시작해야 할까?”라는 질문으로 다이어그램이 시작됩니다.

질문을 정해 시작 마디에 추가했다면 이 질문에 답하기 위해 수행할 수 있는 모든 조치를 고려해볼 차례입니다. 가능성이나 답은 모두 각각의 가지로 표현해야 합니다. 위의 예시는 '예'와 '아니요'라는 두 개의 초기 가지가 전부인 폐쇄형 질문입니다.

각 가지의 끝에는 잎/마디를 추가해야 합니다. 수행한 조치의 결과를 예측하는 것입니다. 다음과 같은 방식으로 스스로 질문해보세요. “가지 A를 따른다면 어떻게 될까?” 이 질문의 답은 문장이어야 하고, 가지의 끝에 있는 잎에 이 문장을 추가해야 합니다. 시작 질문에서 이 문장까지 도달하는 데 질문이 여러 개 필요하다면 가지를 더 추가해야 합니다.

가지에 질문이나 수행할 수 있는 조치가 더 없다면 최종 삼각형 마디로 의사결정 나무를 마무리할 차례입니다. 이 마디에 있는 문장은 따르기로 결정한 가지에 따라 예측된 결과입니다.