[ADsP] 4강 분석 마스터 플랜
02장 분석 마스터플랜
01 마스터플랜 수립
1. 마스터플랜 수립
1) 분석 마스터플랜의 개념
- 분석 마스터플랜이란 어떤 하나의 분석 프로젝트를 위한 전체 설계도와 같으며,
분석 방법론과 과제발굴 수행과정을 모두 아우르는 광의의 개념
2) 분석 마스터플랜 수립 프레임워크 ★★
- 우선순위 고려요소
* 전략적 중요도
* 비즈니스 성과 및 ROI
* 분석 과제의 실행 용이성
- 적용 범위 / 방식 고려요소
* 업무 내재화 적용 수준
* 분석 데이터 적용 수준
* 기술의 적용 수준
2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가
1) 일반적인 IT 프로젝트 우선순위 평가 ★★
- 전략적 중요도
* 전략적 필요성
* 시급성
- 실행 용이성
* 투자 용이성
* 기술 용이성
2) 빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소 ★★
- 3V(Volume, Variety, Velocity), 투자비용 요소
- 1V(Value), 비즈니스 효과
3) ROI를 활용한 우선순위 평가 기준 ★★
- 시급성 : 중요도 - Value
- 난이도 : 적합성 - Volume, Variety, Velocity
4) 포트폴리오 사분면 분석을 활용한 우선순위 평가 기준 ★★
- 우선순위 : 시급성 - 3 → 1 → 4 → 2
- 우선순위 : 난이도 - 3 → 4 → 1 → 2
참고 : 마스터 플랜 vs ISP
3. 이행 계획 수립
1) 로드맵 수립
- 단계별로 추진하고자 하는 목표를 정의, 과제별 선후행 관계를 고려하여 단계별 추진 내용 정렬
* 1단계 - 분석 체계 도입
* 2단계 - 분석 유효성 검사
* 3단계 - 분석 확산 및 고도화
2) 세부 이행계획 수립
- 고전적인 폭포수 방식도 있으나 반복적인 모델링 과정을 통해 완성도를 높이는 방식을
주로 사용하나 모델링 단계를 반복하는 혼합형을 많이 적용
- 기존 구현 방식
* 설계 - 구현 - 테스트
- Analytics 구현 방식(혼합형)
* 분석 데이터 수집/확보 - 분석 데이터 준비 - 모델링 및 평가(반복)
02 분석 거버넌스 체계 수립
1. 거버넌스 체계 개요
1) 분석 거버넌스 체계 개요
- 거버넌스 : 통치라는 뜻, 기업에서 의사결정을 위한 데이터 분석과 활용을 위한 체계적인 관리를 의미
2) 분석 거버넌스 체계 구성 요소 ★
- 조직 : 분석 기획 및 관리를 수행
- 과제 기획 및 운영 프로세스
- 분석 관련 시스템
- 데이터
- 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계
2. 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준 진단
1) 분석 수준 진단 프레임 워크
- 분석 준비도와 분석 성숙도를 통해 데이터 분석 수준을 진단하고 데이터 분석 기반을 구현하기 위해 무엇을 준비하고 보완해야 하는지 등 분석의 유형 및 분석의 방향성을 결정
2) 분석 준비도 ★★★ (세부 내용 확인 필수)
- 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단 방법
* 분석 업무 파악
* 분석 인력 및 조직
* 분석 기법
* 분석 데이터
* 분석 문화
* IT 인프라
3) 분석 성숙도
- 비즈니스 부문, 조직 및 역량 부문, IT 부문 3개 부분을 대상으로 구분
* 1단계 - 도입
* 2단계 - 활용
* 3단계 - 확산
* 4단계 - 최적화
4) 분석 수준 진단 결과
- 분석 관점에서 4가지 유형으로 분석 수준 진단 결과를 구분해 향후 목표 방향을 정의, 유형별 특성에 따라 개선 방안을 수립
* 준비형 - 낮은 준비도, 낮은 성숙도
* 정착형 - 낮은 준비도, 높은 성숙도
* 확산형 - 높은 준비도, 높은 성숙도
* 도입형 - 높은 준비도, 낮은 성숙도
3. 분석 지원 인프라 방안 수립
1) 플랫폼으로 인프라 구축
- 과제 단위별 시스템 구축은 관리의 복잡도 및 비용 증대
4. 데이터 거버넌스 체계 수립
1) 데이터 거버넌스 구성 요소
(1) 개요
- 데이터 거버넌스란 전사 차원의 모든 데이터에 대해 정책 및 지침, 표준화, 운영 조직 및 책임 등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
- 마스터 데이터, 메타데이터, 데이터 사전 등은 중요한 관리 대상
(2) 데이터 거버넌스 구성 요소
- 원칙 : 데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드
- 조직 : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
- 프로세스 : 데이터 관리를 위한 활동과 체계
2) 데이터 거버넌스 체계
(1) 데이터 표준화
(2) 데이터 관리 체계
(3) 데이터 저장소 관리(Repository)
(4) 표준화
5. 데이터 조직 및 인력방안 수립
1) 데이터 분석 조직 및 인력방안 개요
(1) 데이터 분석 조직
- 기업 내에 존재하는 빅데이터 속에서 가치를 찾아 전파하고 이를 행동화하는 역할
- 목표 → 역할 → 구성
(2) 조직 및 인력 구성 시 고려사항
- 조직 구조
- 인력 구성
2) 데이터 분석 조직 유형 ★★★ (이미지로 이해하기!)
(1) 집중형 조직 구조 - 조직 내 별도의 독립된 전담 조직 구성
(2) 기능 중심의 조직 구조 - 각 부서에서 직접 분석하는 형태
(3) 분산형 조직 구조 - 인력을 현업 부서에 배치해 분석 업무를 수행
6. 분석 과제 관리 프로세스 수립
1) 분석 과제 관리 프로세스 수립 개요
- 지속적인 분석 니즈 및 기회가 분석 과제 형태로 도출
- 도출된 분석 과제들을 체계적으로 관리하기 위한 프로세스가 요구
2) 분석 과제 관리 프로세스 ★★
- 과제 발굴, 과제 수행으로 구분
* 과제 발굴 : 과제를 발굴하고 이를 과제화하여 관리하고 분석 과제로 선정
* 과제 수행 : 선정된 과제를 수행하면서 지속적인 모니터링, 결과를 공유 및 개선하는 절차를 수행
7. 분석 교육 및 변화관리
1) 분석 교육 및 변화관리의 개요
2) 분석 도입에 대한 문화적 대응
3) 분석 교육
