Everybody lies.

누구나 거짓말을 한다.

의도하든 의도하지 않았든.


이 글의 제목 “Everybody lies”는 빅데이터 분석에 관한 책 제목이기도 하다.


빅데이터 분석을 얘기할 때 가장 많이 회자되는 최근 사례 중에 하나가 “힐러리 vs 트럼프”이다.


미국 대선 당시 어느 방송 매체를 막론하고 힐러리의 당선을 점쳤을 때...

유일하게 트럼프의 당선을 점친 그룹이 있다.

바로 구글 트렌드를 통해서 검색량을 비교했던 그룹이다.


사람들은 내어 놓고 거짓말도 하지만

자신의 성향을 드러내지 않기 위해서 무응답을 하기도 한다.

하지만,

인터넷에서 본심이 드러난 것이다.

자신이 관심 있어 하는, 투표할 대상을 더 많이 검색하는 것이다.


보건의료 빅데이터로 돌아가 보자~

의료계에서도 업계를 위해서 마케팅컨설팅을 해 주는 업체들이 있다.


예를 들어, 특정 의약품의 사용 패턴을 파악하는 컨설팅이 있다.

세계적인 표준진료지침이 있어도 실제로 의료현장에게 그렇게 처방되는지 조사하는 것이다.

20~50명의 의사에게 설문을 통해서 해당 의약품의 처방 현황을 조사하는 것이다.


그런데 의사들이 정직하게 답을 할까?

아니 정직하게 답을 할 수 있을까?

본인이 내린 모든 처방의 패턴을 본인이 정확히 알고 있단 말인가?!

본인의 모든 처방을 모아 데이터분석을 해 보지 않고는 본인도 본인이 내린 처방을 정확히 알지 못한다.

의사들에게는 그러한 처방을 하는 환자와 처방의 관계를 물어야 하고, 해당 의약품에 대해 가진 이미지나, 머릿속에 그리는 처방 순서 등을 물어야 한다.

그것이 진정 가치있는 컨설팅이 될 것이다.


티핑인사이트의 일 중 한가지가 이것이다.

정확한 처방패턴을 분석해 내는 것!


모두가 거짓말을 하지만 데이터는 거짓을 말하지 못한다.


보건의료 빅데이터 분석을 통해서 의료현장에서의 처방패턴을 파악한 다음에

설문을 준비한다면

기존의 의사서베이 컨설팅에도 빅데이터 분석이 큰 도움이 될 것이다.


의사들도 궁금해 한다.

다른 의사들이 어떻게 처방하는지...

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