1. 분석 도출

하향식 접근 방식

• 문제가 주어지고, 해결책을 찾는 과정이 체계적으로 단계화 된 방식

상향식 접근 방식

• 문제의 정의 자체가 어려운 경우로, 데이터를 기반하여 문제 재정의 및 지속적인 탐색으로 개선하는 방식

2. 분석 관리 방안

• 5 사이클 개념

Data Size(데이터 크기): 분석하고자하는 데이터량을 고려한 데이터 환경에 따라서 달라짐. 하드 환경에서 데이터를 분석하는 것과, 사이즈하드량에 따라서 달라짐.

Data Complexity(데이터 복잡도): 초기 데이터를 통합 등, 데이터의 복잡도에 따라서 적용시키는 분석 모델이 달라진다. 사전 고려가 필요로 함,

Speed: 1단위, 주단위로 계산. 고객에게 개인화된 상품을 추천하는 경우에는 실시간으로 계산할 수 있어야함.

Analytic Complexity(분석 복잡도): 분석모델이 복잡할 수록 정확도는 올라가지만 해석이 어려운 단점이 있기에 기준점을 사전에 정의해둬야함. 최적 모델을 찾는 방법을 모색해야함.

Accuracy & Precision(정확성 및 정밀성): 빅데이터에선 개념이 다름. 모델과 실제 값 사이의 차이가 적다는 정확도를 의미, 모델을 지속적으로 반복했을 때의 편차의 수준으로 써 일관적으로 동일한 결과를 제시한다는 의미. 즉 분석의 활용 측면에서, 안정성 측면에서는 이 중요함.