마스터 플랜 수립

빅데이터 분석 마스터 플랜

• 마스터 플랜 수립은 분석 프로젝트가 1회성 프로젝트가 아니라 중장기간에 걸쳐서 지속적으로 진행되어야 하는 프로젝트이기 때문에 수립되는 계획서이다.
• 비즈니스 전략적 중요성과 성과를 분석해서 과제의 적용 우선순위를 결정해야 한다.

빅데이터 수행 과제 우선순위 평가

• 과제 우선순위 결정 시에 고려사항은 전략적 중요성, 비즈니스 성과 및 ROI, 실행 용이성이다.
• 전략적 중요성
  • 기업 목표를 달성하기 위해 부서 단위 전략별 우선순위를 결정한다.
  • 전략적 중요성에 따라서 수행해야 할 과제를 정의한다.
• 비즈니스 성과 및 ROI
  • 분석과제 수행을 통해서 예상되는 비즈니스 성과와 ROI(Return Of Inverstment)를 분석
• 실행 용이성
  • 분석과제의 실행 이행 가능성을 파악

우선순위 평가방법

① 분석과제 도출

• 비즈니스 목표와 전략을 분석해서 전략적 중요도에 따라 분석과제의 우선순위를 정의
  ② 우선순위 평가
• 정의된 분석과제에 대해서 전략적 중요성, 비즈니스 성과와 ROI, 실행용이성 측면에서 우선순위를 평가해야 한다.
  ③ 우선순위 정련
• 분석과제 중에서 선후관계를 분석하여 먼저 수행해야 할 과제와 나중에 수행해야 할 과제를 정의

데이터 분석과제 평가 시에 고려사항

• 과제 우선순위 평가방법은 시급성과 난이도이다.
• 시급성
  • 시급성을 판단 할 때는 비즈니스의 전략적 중요도가 가장 중요
  • 전략적 시급성으로 분석과제의 우선순위를 정의
• 난이도
  • 분석과제 수행 시에 적용비용과 범위 측면에서 쉬운 것인지 어려운 것인지 판단

분석과제 우선순위 선정 매트릭스

① 현재 시점에 전략적 중요도가 높고 분석과제 수행이 어려운 것을 의미한다. 즉시 분석과제를 적용하기 어려운 문제가 있다.
② 현재시점에서 전략적 중요도가 높지 않지만 중장기 관점에서 전략적 중요도가 높다. 또한 분석과제 수행이 어렵다.
③ 현재 시점에서 전략적 중요도가 높고 분석과제 수행이 쉽다. 따라서 우선적으로 수행 가능
④ 현재 시점에서 전략적 중요도가 높지 않고 중장기 관점에서 전략적 중요도가 높다. 분석과제 수행도 쉽다.

분석 거버너스 체계수립

빅데이터 분석 거버넌스 체계

분석 거버넌스는 분석 업무를 지속적으로 하기 위한 관리체계를 수립하는 활동으로 분석조직, 분석수준 진단, 분석교육, 분석 개발 및 확산, 평가 프로세스, 분석전문 인력으로 구성

빅데이터 분석 성숙도

• 빅데이터 준비도
  • 분석업무, 분석 인력, 조직, 분석기법, 분석 데이터, 분석 문화, 분석 인프라
• 분석 성숙도
  • 도입, 활용, 확산, 최적화

빅데이터 분석 성숙도

• 분석업무
  • 발생한 사실을 분석
  • 예측분석
  • 시뮬레이션 분석
  • 최적화 분선
• 분석 인력 및 조직
  • 분석 전문가 직무 존재
  • 분석 전문가 교육 훈련 프로그램
  • 관리자들의 기본적인 분석 능력
  • 전사 분석업무 총괄 조직 존재
  • 경영진 분석 업무 이해 능력
• 분석 기법
  • 업무별 적합한 분석 기법 사용
  • 분석 업무 도입 방법론
  • 분석 기법 라이브러리
  • 분석 기법 효과성 평가
  • 분석 기법 정기적 개선
• 분석 데이터
  • 충분한 데이터
  • 신뢰성이 높은 데이터
  • 적시적인 데이터
• 분석 문화
  • 사실에 근거한 의사결정
  • 관리자의 데이터 중시
  • 회의 등에서 데이터 활용
  • 데이터 공유 및 협업 문화
• 분석 인프라
  • 빅데이터 분석 환경
  • 통계 분석 환경
  • EAI, ETL 등 데이터 유통체계

분석 성숙도 모델

• 도입
  • 분석환경과 시스템을 구축
• 활용
  • 분석결과를 실제 업무에 적용
• 확산
  • 전사차원에서 분석을 관리하고 공유
• 최적화
  • 분석을 진화시켜서 혁신과 성과에 기여

빅데이터 분석 수준진단

• 준비형
  • 사전 준비가 필요한 기업으로 데이터 분석을 위한 낮은 준비도와 낮은 성숙도가 있는 기업
• 정착형
  • 기업내부에서 제한적으로 분석을 수행하고 있는 기업으로 준비도는 낮지만 성숙도가 높다.
• 도입형
  • 기업에서 분석업무 및 분석기법은 부족하지만 조직과 인력 등 준비도가 높기 때문에 바로 적용이 가능
• 확산형
  • 6가지 분석 구성요소를 가지고 있기 때문에 현재 부분적으로 도입해 확산 중인 기업
  • 6가지 분석 구성(분석업무, 분석인력 및 조직, 분석기법, 분석데이터, 분석문화, 분석인프라)

통합분석진원 인프라 구성

• 분석 플랫폼은 데이터 분석을 위한 응용 프로그램 및 서비스 실행을 위한 응용 프로그램들의 소프트웨어 및 하드웨어 환경이 구축되어 있는 것을 의미
• 분석 플랫폼은 개별적인 시스템으로 존재하는 것이 아니라 통합적인 시스템으로 여러 애플리케이션들이 표준화된 방법으로 사용할 수 있다.

데이터 거버넌스

• 광범위한 데이터의 정합성을 관리하기 위한 것을 데이터 거버넌스라고 한다.
  

• 데이터 표준화

  • 데이터 표준용어, 명명규칙, 메타 데이터, 데이터 사전 등을 ㅗ구성
  • 기업의 데이터는 표준을 준수

• 데이터 관리체계

  • 메타 데이터와 데이터 사전에 대한 관리 원칙 및 관리 프로세스 수립
  • 데이터 생명주기 관리 방안 수립

• 데이터 저장소 관리

  • 데이터 관리를 위해서 전사적 저장소 구축
  • 데이터 저장소는 표준 인터페이스를 통해 접근 및 통제되어야 한다.

• 표준화 활동

  • 데이터 저장소에 저장된 데이터는 표준 준수 여부를 검사하고 개선한다.

데이터 거버넌스 체계의 구성

• 원칙
  • 데이터를 유지하고 관리하기 위한 지침과 가이드
  • 보안, 품질기준, 변경관리
• 조직
  • 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
  • 데이터 관리자 , 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트
• 프로세스
  • 데이터 관리를 위한 활동과 체계
  • 작업 절차, 모니터링 활동, 측정 활동