[2] 1-4 분석 프로젝트 관리 방안

jdsilver96·2022년 2월 19일
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1. 분석과제 관리를 위한 5가지 주요 영역

Data Size: 분석하고자 하는 데이터 양

Data Complexity

Speed

분석결과가 도출되었을 때 이를 활용하는 시나리오 측면에서의 속도
프로젝트 수행 시 분석 모델의 성능 및 속도를 고려한 개발 필요

Analytic Complexity

분석모델의 정확도, 복잡도는 트레이드 오프 존재
	정확도 높 -> 모델 복잡
    모델 단순 -> 정확도 낮
분석모델의 성능 및 속도를 고려한 개발 및 테스트 수행되어야 함

Accuracy & Precision

Accuracy: 모델과 실제값 사이의 차이가 적다는 정확도 의미
Precision: 모델을 지속적으로 반복했을 때 편차의 수준( 일관적으로 동일한 결과 제시 )
분석활용도: Accuracy 중요
안정성: Precision 중요
두가지를 적절히 고려하여 사용

2. 분석 프로젝트의 특성

가. 개요

  • 분석가 입장: 데이터 원천을 다루는 데이터 영역과 결과를 활용할 비즈니스 영역의 중간에서 분석 모델을 통한 조율을 수행하는 조정자의 역할이 핵심!
  • 분석프로젝트는 지속적인 결과 도출과 재해석을 통한 정교화를 진행하며 의도했던 결과에 가까워지는 형태로 프로젝트가 진행될 수 있도록 사전에 관리방안 수립 필요
    프로토타이핑 방식의 애자일 프로젝트 관리방식도 고려

3. 분석 프로젝트의 관리방안

프로젝트관리 지침의 프로젝트 관리 체계(10가지 주제)

통합(Integration), 이해관계자(Stakeholder), 범위(Scope), 자원(Resource), 시간(Time), 원가(Cost), 리스크(Risk), 품질(Quality), 조달(Procurement), 의사소통(Coummunication)

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