데이터 공백이 데이터 기반 조직 학습에 미치는 영향: 마치(James March)의 탐색-활용 모델을 중심으로

• 영문명: The Effect of Data Gap on the Organizational Learning based on Data: Focusing on the Exploration and Exploitation Process
• 발행기관: 한국인사조직학회
• 저자명: 안혜림(Hyerim Ahn)
• 간행물 정보: 『인사조직연구』제33권 제1호, 55~81쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.02.28

국문 초록

데이터화의 시대에 조직은 그 어느 때보다 많은 데이터를 확보할 수 있게 되면서 의사 결정을 데이터에 의존하는 경향이 커지고 있다. 하지만 조직과 개인의 연결성에 따라 존재할 수 있는 데이터 공백에 주목해 데이터 공백이 조직의 성과에 미치는 영향을 분석하려는 접근은 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 데이터세트에 특정한 요소나 사회적 집단이 누락되어 있는 데이터 공백을 (1) 연결성을 제공하는 조직의 역량에 한계가 있어 구성타당도의 측면에서 의도한 바를 측정하는 데 필요한 데이터의 특정 요소가 누락되어 있을 때, (2) 특정 구성원에 대한 연결성이 상실되어 대표성의 측면에서 대상 모집단 중 일부의 데이터가 누락되어 있을 때의 두 가지 양상으로 모델링하였다. 그리고 탐색과 활용을 중심으로 조직 학습을 파악한 마치(March, 1991)의 모델에 두 가지 데이터 공백을 적용하여 조직 관점의 성과인 조직의 지식과 구성원들의 평균 지식 그리고 개인 관점의 성과인 유사도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 두 데이터 공백은 탐색을 제한하여 조직 관점의 학습 성과를 떨어트렸으며 특히 구성타당도 데이터 공백의 영향이 더 큰 것으로 확인되었다. 개인 관점의 성과는 데이터 공백의 존재에 큰 영향을 받지 않았으나, 구성타당도 데이터 공백이 매우 크고 조직의 학습 속도도 매우 느릴 때는 탐색은 물론 활용까지 불가능해져서 성과가 대폭 떨어졌다. 한편 대표성 데이터 공백은 학습 도중 조직의 데이터세트에 포함된 구성원과 포함되지 않은 구성원 간에 유사도 격차를 유발하여, 대표성 데이터 공백이 클수록 조직의 데이터세트에 포함되지 않은 구성원에게 부정적인 영향을 미쳤다. 따라서 조직 학습이 데이터를 기반으로 이루어질 때는 데이터 공백이 존재할 가능성을 인식하고, 학습의 목표에 따라 특정한 양상의 데이터 공백을 줄이거나 보완책을 마련하여야 한다.

영문 초록

In the age of datafication, organizations have access to more information than ever before and increasingly rely on data to make decisions. However, few approaches analyze the impact of data gaps on organizational performance, specifically focusing on the data gaps that may arise due to differences of connectivity among organizations and individuals. In this study, I modeled data gaps -instances where a dataset is missing a specific element or social group- in two ways: (1) when an organization's ability to provide connectivity is limited, resulting in missing data needed to measure the intended outcome in terms of construct validity, and (2) when connectivity to specific members is lost, leading to missing data from a portion of the target population in terms of representativeness. March's (1991) model of organizational learning, which emphasizes exploration and exploitation, was applied to analyze the impact of these two types of data gaps on organizational knowledge and the average knowledge of members, both of which are outcomes from the organizational perspective, as well as on similarity, an outcome from the individual perspective. The results showed that both types of data gaps restricted exploration and reduced learning performance from the organizational perspective, with the construct validity data gap having a particularly strong impact. On the other hand, representativeness data gaps created a similarity gap between those included in the organization's dataset and those excluded from it during learning.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 데이터 공백과 조직 학습

2.1 데이터화

2.2 데이터 공백

2.3 조직 학습에서 탐색-활용 과정

Ⅲ. 연구 방법

3.1 마치 모델의 재현

3.2 마치 모델의 수정

Ⅳ. 결과

4.1 구성타당도 데이터 공백의 영향

4.2 대표성 데이터 공백의 영향

4.3 구성타당도 데이터 공백과 대표성 데이터 공백의 영향

Ⅴ. 논의

Ⅵ. 결론

참고문헌

키워드

데이터 공백, 데이터화, 연결성, 조직 학습, 탐색과 활용 data gap, datafication, connectivity, organizational learning, exploration and exploitation