경영통계학(經營統計學)은 기업경영이 이루어지는 범위를 모집단으로 하는 통계학으로, 경영학과 통계학이 접목된 응용 학문이다. 경영 통계 자료를 바탕으로 기업 방침을 수립하고 경영 관리를 수행하는 방법을 연구하는 학문으로, 기본적인 통계 개념을 학습하고 실제 통계 기법을 활용하여 자료를 분석하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다.
개요
경영통계학은 경영수학, 운용 과학(OR), 경영과학, 기업경제학 등을 응용하여 기술통계와 추측통계를 위한 확률이론, 추측통계, 비모수통계, 통계분석, 계량분석, OR분석 등을 통하여 연구·조사·분석하는 학문으로 정의된다. 예를 들어 자재 재고관리의 경우, 자재 수요를 파악하기 위해 표본추출을 통한 자재수요의 통계분포를 작성하는 것이 경영통계의 한 응용 사례이다.
주요 방법론
경영통계학에서 사용되는 주요 방법으로는 모수 또는 모집단 분포 추정 및 검정에 관한 기법, 회귀이론, 실험계획과 변량분석, 다변량 해석(다중회귀이론, 주성분 분석, 요인분석, 판별함수 등)이 있다. 이 외에도 표본조사법, 시계열 분석법 등이 경기변동 분석에 활용된다. 이들 기법 중 경영통계학에서 실적이 가장 축적된 것은 회귀이론(다중회귀이론 포함)이며, 수요예측 등에 널리 사용된다. 표본조사법에 의한 시장조사나 실험계획법에 의한 시장실험을 통해 고객 구매요소의 효과 검정이 시도되고 있으며, 검정이론에 기반한 품질관리와 발취조사도 중요한 기법으로 활용된다.
응용 범위
경영통계학의 수법이 응용되는 범위는 경영정보시스템(MIS)의 설정과 밀접한 관련성을 갖는다. 경영정보시스템은 제품수요 예측시스템, 재고-생산-수송시스템 등 예측-계획-생산-수송 간의 상호관련성을 중시한 기업경영 모델의 형태로 파악되며, 기업에 정착되어 경영 관리에 이용된다. 이러한 모델을 구성하기 위해서는 모델의 인풋(input), 아웃풋(output), 내부변환기능의 파악과 함께 경영 관리에 영향을 주는 파라미터(parameter)의 추정이 중요하다.
빅데이터 시대와 정보처리
경영통계학은 빅데이터 시대를 맞아 분석경영학, 통계학, 빅데이터분석학 등 다양한 분야의 지식을 포괄하는 융합 분야로 발전하고 있다. 데이터 기반의 경영과 의사결정을 위해 엑셀, SPSS 등의 도구를 활용한 통계자료 처리는 경영정보시스템 운영에 있어 매우 중요하다. 빅데이터 처리 기술(하둡 등)과 모바일 혁명, 클라우딩 컴퓨팅의 발전에 따라 경영통계학의 범위는 지속적으로 확장되고 있다.
데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트(데이터 과학자)는 빅데이터 전문가로 불리며, 통계학, 경영학, 수학, 경제학, 산업공학, 심리학 등 다양한 전공 배경을 가진다. 이들은 방대한 양의 데이터를 다루기 위해 여러 대의 서버를 활용하고, 상관관계 분석, 회귀분석, T검증 등을 통해 원하는 패턴을 도출한다. 데이터 시각화의 중요성이 증가하면서 시각화 과학자(visualization scientist)의 수요도 함께 늘어나고 있으며, 이는 경영학과 통계학이 접목되는 새로운 패러다임을 형성하고 있다.
참고 문헌
- 김성욱, 김영화, 김충영, 이형재 (2008). 《경영통계학》. 자유아카데미. ISBN 9788973386901.
- 글로벌 세계대백과사전 (다음커뮤니케이션/카카오, GFDL 및 CC-SA 라이선스)
