MECE를 활용한 분석 및 해결, 로직트리(Logic Tree)

로직트리란 우리가 잘 알고 있는 나무 형태의 분류를 뜻한다.

Root(뿌리)부터 시작해서, 나무가 잎까지 분류가 되듯, 로직트리 역시, 나무 모양 형태로 완벽히 분류를 한다.

이러한 나무 형태의 분류는 IT 쪽에서 상당히 많이 활용이 되는데, 데이터마이닝(의사결정나무)에서도 활용이 되고, 데이터의 저장소에서 쉽게 데이터를 찾기 위해서도 활용이 된다. (B-Tree, B+Tree 등)

MECE란, 데이터를 완벽히 분류한 형태를 뜻한다. 즉 교집합이 없이, A집합과 B집합의 합은 전체 집합이 나온다면, 이러한 분류를 MECE라고 한다. 로직 트리는 바로 MECE 방식으로 분류한 것이고, 경영 기법에서도 많이 활용이 된다.

1. MECE를 활용한 문제 해결 기법

가. 로직트리(Logic Tree)의 개념

- 주어진 문제에 대해 논리적 연관성이 있는 하부 과제들을 나무 모양으로 전개하여 분석을 하는 도구, 기법

- 주요 과제를 MECE의 사고방식에 기초하여 나무 모양으로 분해 정리하는 분석도구

나. 로직트리의 역할

• 이슈확인 : 문제 해결의 각 단계에서 풀어야 할 이슈가 무엇인지를 명확하게 알려준다.
• 체계화 : 가설 설정, 가설의 검증을 위한 분석 방법, 정보 소스, 담당자 선정 등 문제 해결 과정의 체계적인 진행이 가능하도록 도와준다.

2. 로직트리의 개념도 및 종류

가. 로직트리의 개념도

- 전체에 대해 Logic Tree를 수정 검토, 3~4회 반복하여 점검, 다른 사람의 시각을 통해 검증

source, http://www.dongabiz.com

나. 로직트리의 종류

1) MECE

Parallel 트리

- MECE 관계의 기준이 상호 배타적이고 동등한 요소로 구성된 경우 (ex: 남자 - 여자)

Sequential 트리

- MECE 관계의 기준이 시간의 흐름에 따른 요소로 구성된 경우 (ex: 단기-중기-장기)

2) 문제해결의 목적

이슈 트리 

- 이슈를 서브이슈로 세분화

- 문제 파악이 미비한 문제해결 초기단계에 도입

가설 트리

- 잠정적인 해결방안을 가정하고 검증에 필요한 논거 도축

- 확고한 가설을 수립할 수 있을 수준으로 문제가 파악되었을 때 도입

3. 로직트리 작성시 유의사항

- 한가지 과제에 대해 여러 가지 각도로 생각할 수 있는 유연적 사고가 필요함

- 진행 중 여러 번 반복될 경우 중단하고 다른 각도에서 시도해 보는 것이 효율적임

- 충분한 폭을 확보하기 위해서는 제 3자의 체크가 필요함