BSC의 모순과 한계, 그리고 새로운 대안 BSC, AHP, DEA, 성과예산, 최적화 방법론을 통합 활용

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1 BSC의 모순과 한계, 그리고 새로운 대안 BSC, AHP, DEA, 성과예산, 최적화 방법론을 통합 활용
카플란과 노튼의 BSC의 모순과 한계, 그리고 새로운 대안 BSC, AHP, DEA, 성과예산, 최적화 방법론을 통합 활용 [주]디시전사이언스 [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!

2 주요 내용(1) 카플란(Kaplan)과 노튼(Norton)의 프레임 웍에도 장점과 함께 단점이 있다는 것을 반드시 인식해야 한다. 따라서 BSC를 활용하고 있는 각 조직의 성과향상 노력이 목적을 달성하려면 BSC에 내재된 모순과 한계를 인식하고 이를 극복하려는 노력이 함께 이루어져야만 한다. 이런 관점에서 BSC의 장점과 모순과 한계를 살펴보고 특히 BSC의 창안자인 Schneiderman의 프레임웍과 절차 이외에 AHP(Analytic Hierarchy Process), 성과예산(Performance Budgeting) 등을 살펴봄으로써 성과측정/관리/향상에 대하여 보다 과학적이고 종합적인 접근을 추구해야 한다. [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!

3 주요 내용(2) 제1부에서는 “조직의 성과향상과 BSC”라는 제목으로 BSC의 핵심 내용을 살펴보고 BSC가 우리 조직에 도움이 될 것인가에 대해 살펴본다. 제2부에서는 “BSC의 장점, 모순과 한계”라는 제목으로 BSC의 장점을 살펴보는 동시에 BSC의 모순과 한계에 대해 구체적으로 살펴본다. 제3부에서는 “올바른 성과측정 및 향상 방안”이라는 제목 아래 성과측정관리의 큰 그림을 그려보고, BSC의 창안자인 Schneiderman의 프레임웍과 절차에 대해 살펴본다. 제4부에서는 “BAHPB의 활용”라는 제목으로 AHP를 활용하여 BSC의 모순과 한계를 극복하고 성과예산과 최적화를 통합하는 새로운 성과측정/관리/향상 도구를 활용하는 방법에 대해 살펴본다. 마지막으로 부록에서 BSC 등과 대별되는 성과 측정/평가/향상 방법론인 “DEA(Data Envelopment Analysis)”를 살펴본다. 현재 BSC를 운용하고 있거나, 운용을 검토하고 있는 정부기관, 공공조직, 민간기업 등에 커다란 참고가 될 것으로 기대된다. 끝. [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!

4 본문 내용(발췌) “카플란과 같은 Harvard Business School의 교수인 Michael Jensen은 BSC(Balanced Scorecard)에 정작 balance도 없고 scorecard도 없을 뿐만 아니라 오히려 측정 시스템의 효과성을 떨어트린다며 BSC의 가치에 근본적인 회의를 표시했으며, 덴마크의 Hanne Nørreklit 교수 같은 사람은 BSC 모델이 제공하는 것은 특별히 혁신적인 것도 없고 신뢰할만한 이론적 근거도 없을 뿐만 아니라 과학적 근거 없이 수사(修辭)를 사용하여 프로모션하고 있을 뿐이라고 평가절하하기도 하였다.” _본문 내용에서 인용 [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!

5 목 차 (1) 제 1 부 조직의 성과향상과 BSC BSC의 핵심내용은 무엇인가? BSC의 성과와 조직의 성과가 일치하는가?
목 차 (1) 제 1 부 조직의 성과향상과 BSC BSC의 핵심내용은 무엇인가? BSC의 성과와 조직의 성과가 일치하는가? BSC가 성공하면 조직성과 달성에 몇 %나 기여할까? BSC는 다른 프레임웍보다 우수한가? BSC는 목표인가 수단인가? 제 2 부 BSC의 장점, 모순과 한계 BSC의 장점 BSC의 모순과 한계 [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!

6 목 차 (2) 제 3 부 올바른 성과측정 및 향상 방안 성과 측정/관리의 큰 그림을 그리자
목 차 (2) 제 3 부 올바른 성과측정 및 향상 방안 성과 측정/관리의 큰 그림을 그리자 BSC의 창안자인 Schneiderman의 방법을 활용하자 경영과학과 품질경영 기법을 활용하자 방법론/프레임웍을 적재적소에 활용하자 AHP 방법론을 활용하고 성과예산 프레임웍으로 통합하자 제 4 부 BAHPB의 활용 AHP를 활용한 BSC의 모순과 한계 극복 BAHPB 모델의 활용 부록 성과 측정/평가와 자료포락분석 DEA(Data Envelopment Analysis) 성과 측정/평가와 DEA(Data Envelopment Analysis) [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!

7 저자 정보 ㈜디시전사이언스 대표이사 강 현 수 연세대학교를 졸업하고, 금융회사에 입사하여 기획, 예산, 평가, 목표관리, 투자, R&D 등의 업무를 두루 거쳤다. George Washington University에서 MBA를 취득하였으며, 1999년 "의사결정지원 및 성과 측정/평가/향상 전문회사"인 Decision Science의 설립에 참여하였다. 국회, 지식경제부, 국토해양부, 해양경찰청, 한국개발연구원(KDI), 국민연금, 한국석유공사, 한국도로공사 등 100여 기관에 교육 및 용역 서비스, 관련 솔루션 등을 제공하였으며, 중앙공무원 교육원에서 정책형성 관리과정을 강의하는 등 여러 기관에서 강의하였고 경원대학교 겸임교수로 재직했다. 2005년에는 기획예산처의 재정사업자율평가 제도발전 T/F에 참여하기도 하였다. 현재는 (주)디시전사이언스의 대표를 맡고 있고 한국생산성본부의 강사로 활동 중이며 여러 기관에 AHP, 통계, DEA, BSC, 6 시그마 방법론 등을 종합적으로 활용한 의사결정/정책결정, 성과향상관리, R&D 예산관리, 성과예산, 갈등관리 등에 대한 교육 및 용역 서비스를 제공하고 있다. 저서로는 "성과예산실무", "앞서가는 리더들의 계층분석적 의사결정", "IT Governance" 등이 있다. [Decision Science] 의사결정/성과관리향상은 과학입니다!