D2 근거·측정 방법론

증거에서 시작하고, 계산과 규칙을 거쳐, 측정된 결과만 claim으로 사용합니다.

D2가 커머스, 자동화, 사례, 도구 전반에서 출처 근거, 계산식, 결정 규칙, 워크플로 실행과 측정된 결과를 분리하는 방법.

요약

핵심 요약 (Direct Answer)

D2의 기본 모델은 Truth → Formula → Rule → Workflow → Outcome입니다. 출처가 없는 값은 추정으로 채우지 않고, 계산은 재현 가능하게 만들며, 고영향 결정은 명시적 규칙과 failure ownership으로 통제합니다.

01 · Truth

먼저 신뢰할 수 있는 원천을 명확히 합니다.

질문에 답하는 시스템, 파일, 이벤트, 식별자 또는 승인된 비용 소스를 먼저 지정합니다. 누락·불일치·미확정 값은 예외로 남기며 사실처럼 보정하지 않습니다.

02 · 計算式とルール

수익성, 준비도, 대사처럼 같은 입력에서 같은 결과가 나와야 하는 영역은 계산식과 결정 규칙을 공개 가능한 수준으로 정의합니다.

03 · ワークフロー

워크플로우는 노드가 한 번 성공했다고 완료된 것이 아닙니다. 지속 상태, 멱등성, 제한된 재시도, 중복 처리, 후속 검증과 복구 담당자를 정의합니다.

04 · 成果

아키텍처, 구현, 검증 근거와 실제 운영·사업 성과를 구분합니다. 한 사례의 결과를 다른 고객의 미래 성과 보장으로 확장하지 않습니다.

수용 기준

출처, 계산, 결정 규칙, 실행 경계와 미확정 항목을 설명할 수 있어야 합니다. 필요한 근거가 부족하면 권고안의 신뢰 수준도 그에 맞게 제한합니다.

dataset, scope와 methodology가 명시된 리서치

운영 의사결정 모델과 실패 패턴

구현 근거와 주장 범위

자주 묻는 질문

GMV, contribution과 payout을 왜 분리하나요?

서로 다른 질문에 답하기 때문입니다. GMV는 마켓플레이스 활동, 공헌이익은 정의된 변동비 범위의 운영 경제성, 정산·지급은 현금 실현과 시점을 설명합니다.

AI가 재무 값이나 준비도 점수를 임의로 결정하나요?

아니요. 권위 있는 값, 재무 데이터 결합, 계산식, 결정론적 검증과 준비도 점수는 규칙 기반이어야 합니다. AI는 필요할 때 해석 보조층으로 사용할 수 있습니다.

이 방법론이 결과를 보장하나요?

아니요. evidence와 실행을 더 inspectable��게 만드는 control framework이며 실제 outcome은 시장, offer, 운영 조건과 데이터 품질에 따라 달라집니다.

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