전략은 상상력으로 시작해서 검증으로 기획된다

다기준 의사결정(Multi-Criteria Decision Making, MCDM)을 위한 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 복잡한 문제를 해결하고 최적의 대안을 선택하는 데 널리 사용되고 있습니다. 그러나 AHP의 가장 큰 도전 과제 중 하나는 쌍대 비교(Pairwise Comparison)에서 발생하는 일관성(Consistency) 문제입니다. 잘못된 비교나 비합리적인 판단은 분석 결과의 신뢰도를 크게 낮출 수 있으므로, 의사결정 과정에서 일관성을 유지하고 개선하는 것이 매우 중요합니다. 본 글에서는 AHP 분석의 일관성 검토 방법과 이를 개선하기 위한 실무적 전략을 자세히 다룹니다.AHP 분석에서의 일관성의 중요성쌍대 비교 행렬(Pairwise Comparison Ma..

공공사업의 타당성 평가 과정은 정책 결정에서 매우 중요한 단계로, 경제적, 기술적, 정책적 요소를 고려한 객관적 의사결정을 요구합니다. 이 과정에서 AHP(Analytic Hierarchy Process)는 다기준 의사결정 기법으로 복잡한 문제를 계층적으로 구조화하고, 체계적인 분석을 통해 최적의 선택을 도출하는 데 매우 효과적인 도구로 인정받고 있습니다. 특히, 예비타당성 조사(Pre-feasibility Study)와 같은 대규모 프로젝트에서 정책적, 경제적 요인을 평가하기 위한 필수적인 방법론으로 활용됩니다. 최근에는 챗GPT와 같은 인공지능 도구의 지원으로 AHP의 적용이 더욱 간소화되고 효율화되고 있습니다. 이번 글에서는 공공사업 타당성 평가를 위해 AHP를 적용하는 방법과 실무적 활용 방안을 ..

데이터는 현대 비즈니스에서 가장 귀중한 자산 중 하나로 인식되고 있다. 데이터 분석은 단순한 수치의 나열을 넘어, 비즈니스의 전략적 결정과 혁신을 이끌어내는 중요한 역할을 한다. 그러나 방대한 데이터 속에서 의미 있는 통찰을 얻기 위해서는 효과적인 데이터 분석 과정이 필요하다. 이러한 과정에서 챗GPT와 같은 AI 도구의 도움을 받는 것은 매우 유익하다.이번 블로그 포스트에서는 데이터 분석의 핵심 단계인 데이터 인지, 전처리, 분석, 시각화, 인사이트 도출까지의 과정을 챗GPT를 활용하여 어떻게 효율적으로 진행할 수 있는지를 살펴보겠다. 이를 통해 독자들은 AI 도구를 사용하여 데이터 분석을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 이해하게 될 것이다. 1. 데이터 인지데이터 분석의 첫 단계는 데이터 인지..

전통적으로 시제품 제조는 CNC 가공을 중심으로 진행되었으나, 3D 프린팅 기술의 발전으로 인해 제조 방식이 다변화되고 있습니다. 이러한 변화는 제조업체가 필요로 하는 인프라와 마케팅 전략에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 제조 인프라의 변화와 마케팅의 중요성시제품 제조업체를 방문해보면 넓은 공간과 고가의 기계 등 다양한 인프라가 필요함을 알 수 있습니다. 이러한 고가의 인프라를 구축한 기업들이 마케팅에 어려움을 겪는 모습은 흥미롭습니다. 반면, 직접 제조시설 없이 고객의 주문을 받아 외주에 제조를 의뢰하는 스타트업이나 소기업들이 더 많은 구매 건수를 처리하는 경우도 많습니다.애플 같은 글로벌 IT기업도 넓은 제조 인프라 없이 핵심 기술과 파트너와의 협업을 통해 비즈니스를 성장시키고 있습니다. 이는 제조 ..