[2] 1-3 분석 과제 발굴

1. 분석과제 발굴 방법론

가. 개요

• 과제 정의서 형태로 도출
• 분석과제 도출하기 위한 방식: 하향식 접근방법(Top Down Approach), 상향식 접근 방법(Bottom Up Approach) 존재
  
• 디자인 사고
  상향식 접근 방식의 발산단계화 하향식 접근 방식의 수렴단계를 반복적으로 수행하는 식의 상호 보완적인 동적 환경을 통해 분석의 가치를 높일 수 있는 최적의 의사결정 방식

나. 하향식 접근법

• 문제탐색 -> 문제 정의 -> 해결 방안 탐색 -> 타당성 검토
• 1단계) 문제 탐색 단계
  전체적인 관점에서 기업 내·외부에서 발생하는 모든 문제 도출&식별
  문제를 해결함으로써 발생하는 가치에 중점을 둠
  • 가. 비즈니스 모델 기반 문제 탐색
    새로운 유형의 분석 기회 및 주제 발굴 수행
    과제 발굴 방법: 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원인프라(EDW최적화, 적정운영인력)
  • 나. 분석 기회 발굴의 범위 확장
    1. 거시적 관점의 메가트랜드
       사회, 기술, 경제, 환경, 정치
    2. 경쟁자 확대 관점
       대체재, 경쟁자, 신규진입자
    3. 시장의 니즈 탐색 관점
       고객, 채널, 영향자
    4. 역량의 재해석 관점
       내부역량, 파트너와 네트워크
  • 다. 외부참조 모델 기반 문제 탐색
    제공되는 산업별, 업무 서비스별 분석 테마 후보 그룹(Pool)을 통해 "Quick&Easy" 방식으로 필요한 분석기회에 대한 아이디어를 얻고, 기업에 적용할 분석테마 후보 목록을 워크숍 형태의 브레인스토밍을 통해 빠르게 도출
    교통, 안전, 행정, 보건, 복지, 교통, 도시, 병역, 일자리, 정책, 정치, 환경, 기타
  • 라. 분석 유즈 케이스
    풀어야 할 문제에 대한 상세 설명 및 해당 문제를 해결했을 때 발생하는 효과를 명시함으로써 향후 데이터 분석 문제로의 전환, 적합성 평가에 활용
    • 재무: 자금 시재 예측, 구매 최적화
    • 고객: 서비스 수준 유지, 고객 만족 달성
    • 판매: 파이프라인 최적화, 영업성과 분석
• 2단계) 문제 정의 단계
  데이터 분석 문제의 정의 및 요구사항: 분석을 수행하는 당사자뿐만 아니라 해당 문제가 해결되었을 때 효용을 얻을 수 있는 최종사용자 관점에서 이뤄져야 함
  가능한 정확하게 분석의 관점으로 문제 재정의 해야함
• 3단계) 해결방안 탐색 단계
  데이터 분석 문제를 해결하기 위한 다양한 방안 모색
  1. 기존 시스템 개선 활용
  2. 시스템 고도화
  (3,4 과제를 해결하는 방안에 대해 사전 검토 수행 필요)
  3. 교육 및 채용을 통한 역량 확보
  4. 전문 업체 소싱
• 4단계) 타당성 검토: 경제성(비용대비 편익분석), 데이터, 기술성

다. 상향식 접근법

• 정의: Big Data -> Analytics -> Problem
• 기존의 하향식 접근법 한계를 극복하기 위한 분석 방법론
  WHY관점(분석적으로 사물 인식, 문제를 기존에 우리가 알고있다고 가정하는 것이므로 문제와 맞지 않는 솔루션일 경우 오류 발생)
  WHAT관점(객관적으로 존재하는 데이터 그 자체를 관찰하고 실제적으로 행동에 옮김으로서 대상을 더 잘 이해)
  - 디자인 사고 프로세스
  Emphathize(감정이입) - Define - Ideate - Prototype - Test
• 비지도 학습과 지도 학습
  가. 비지도 학습
  - 일반적으로 상향식 접근방식의 데이터 분석은 비지도 학습 방법에 의해 수행
  - 특정 정답 없이 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성 등을 중심으로 데이터 상태를 표현하는 것
  - 예: 장바구니 분석, 군집 분석, 기술 통계 및 프로파일링 등
  나. 지도학습
  - 명확한 목적 하에 데이터 분석 실시: 분류, 추측, 예측, 최적화 등
  • 통계적 분석에서는 인과관계 분석을 위해 가설 설정, 검정하기 위한 표본 추출 및 가설 검정 실시 방식으로 문제를 해결하였으나 빅데이터는 상관관계, 연관관계 분석 수행 = 대량의 데이터 분석을 통해 왜 그러한 일이 발생하는지 역으로 추적하면서 문제를 도출하거나 재정의 함
• 시행착오를 통한 문제 해결
  - 상향식 접근법 중 하나인 프로토타이핑 접근법은 사용자가 요구사항이나 데이터를 정호가히 규정하기 어렵고, 소스도 명확히 파악하기 어려운 상황에서 먼저 분석을 통해 결과를 확인하며 반복적으로 개선해 나가는 방법
  (가설생성 -> 디자인에 대한 실험 -> 실제 환경에서의 테스트 -> 테스트 결과에서의 통찰도출 및 가설 확인)
  - 하향식 접근법은 정형화된 문제, 문제해결을 위한 데이터가 완벽하게 조직에 존재할 경우 효과적
  - 빅데이터 분석 환경에서 프로토타이핑 필요성
  1. 문제에 대한 인식 수준
  2. 필요 데이터 존재 여부의 불확실성
  3. 데이터 사용 목적의 가변성

라. 분석과제 정의