데이터 분석 기획
분석 기획
- 분석 대상과 그 방법에 따른 4가지 분석 주제
- 최적화
- 분석대상 o / 분석방법 o
- 솔루션 (나 누구한테 할지는 아는데 방법을 모르겠어.. 솔루션이 필요해!)
- 분석대상o / 분석방법 x
- 통찰력 (어떻게 할지는 아니까.. 대상을 인사이트로 잘 정해보자???)
- 분석대상x / 분석방법 o
- 발견 (무에서 유를 .. 발견하기)
- 분석대상 x / 분석방법 x
- 최적화
분석 기획 시 고려사항
- 가용 데이터 고려
- 적절한 활용 방안과 유스케이스 탐색
- 장애요소에 대한 사전 계획 수립
분석 방법론
- 방법론 구성 요소
- 상세한 절차
- 방법
- 도구와 기법
- 탬플릿과 산출물
- WBS (업무 분업 구조)
- ERD (개체 - 관계 다이어그램)
- 분석 모델 (X)
- 분석 방법론이 적용되는 모델
- 폭포수 모델
- 순차적으로 진행
- 이전 단계가 완료되어야 다음 단계로 진행
- 문제나 개선사항이 발견될 경우 이전 단계 돌아가기 가능
- 프로토타입 모델
- 사용자 중심의 개발 방법 (고객의 요구를 완전히 이해하지 못할 때 사용)
- 일부분 먼저 개발 → 점진적으로 개선
- 나선형 모델
- 점진적으로 개발
- 위험요소를 사전에 제거
- 관리 체계를 효과적으로 갖추지 못하면 복잡도 상승
- 계층적 프로세스 모델
- 하나의 단계는 여러 개의 태스크로 구성
- 하나의 태스크는 여러 개의 스탭(입력 → 처리 및 도구 → 출력) 으로 구성
- 폭포수 모델
분석 방법론 두 가지
- KDD 분석 방법론
- 데이터셋 선택
- 데이터 전처리
- 데이터 변환
- 데이터 마이닝
- 해석과 평가
- CRISP - DM 분석 방법론
- 업무 이해
- 데이터 이해
- 데이터 준비
- 모델링
- 평가
- 전개
빅데이터 분석 방법론
- 분석 기획 (순서!!!!!)
→ 이해하고 얼마나 할지 설정 - 정의하고 계획 수립(구체적이지?) - 뭐가 위험한지까지 마지막~!
- 비즈니스 이해 및 범위 설정
- 프로젝트 범위 정의서
- 프로젝트 정의 및 계획 수립
- 프로젝트 위험 계획 수립
- 데이터 준비
- 필요 데이터 정의
- 데이터 스토어 설계
- 데이터 수집 및 정합성 검정
- 데이터 분석
- 분석용 데이터 준비
- 텍스트 분석
- 탐색적 분석
- 모델링
- 모델 평가 및 검증
- 시스템 구현
- 설계 및 구현
- 시스템 테스트 및 운영
- 평가 및 전개
- 모델 발전 계획
- 프로젝트 평가 및 보고
위험 대응 계획 수립
- 회피
- 위험 자체를 피하는 방법
- 전이
- 위험을 다른 주체에게 이전하는 방법
- 수용
- 위험을 받아들이고 대비하는 방법
- 완화
- 위험의 영향을 줄이는 방법
→ 회전하는 수완(백조…)
분석 과제 발굴
하향식 접근법
→ 분석 대상을 알고 있을 때 사용
- 유스케이스 활용
- 탐색 가능한 모든 문제 도출
- 시장 니즈 파악 중요
- 비즈니스 모델 캔버스 9가지 → 5가지
- 업무
- 제품
- 고객
- 규제와 감사
- 지원 인프라(IT, HR)
- 문제 탐색 단계
- 비즈니스 모델 탐색 기법
- 분석기회 발굴 및 범위 확장
- 외부 참조 모델 기반 문제 탐색
- 분석 유스케이스
- 문제 정의 단계
- 식별된 비즈니스 문제를 데이터 문제로 변환하여 과제를 정의
- 최종 사용자 관점에서 이뤄줘야 함
- 해결 방안 탐색 단계
- 과제 정의 후 어떻게 해결할 것인지 그 방안 탐색(분석 기법, 시스템)
- 타당성 검토 단계
- 경제적 타당성, 기술적 타당성
상향식 접근법
→ 분석 대상을 모를 때 때 사용
- 지도, 비지도 학습
- 프로토타입
- 시행착오 해결법
분석 프로젝트
분석 과제를 관리할 때 고려해야 할 5가지 속성
- 데이터의 양 (=규모)
- 데이터 양이 많을 경우, 데이터 관리를 위한 다양한 기술적, 환경적 요소가 뒷받침되어야 하니까 프로젝트 비용과 직결됨
- 데이터 복잡도
- 분석의 대상이 되는 데이터 유형도 프로젝트 비용에 직결됨
- 분석의 속도
- 결과를 얼마나 신속하게 도출할 수 있는지 알아야 프로젝트 일정 및 분석 모델의 실용성과 연결 → 프로젝트 성공 여부에 직결됨
- 분석 복잡도
- 필요한 리소스, 시간, 전문성 수준 등을 결정하는데 영향을 줌 → 프로젝트 성공 여부에 직결됨
- 정확도&정밀도
- 분석 결과의 품질과 신뢰성을 결정하는 중요한 요소 → 프로젝트 성공 여부에 직결
분석 프로젝트 관리 영역 10가지
- 통합
- 이해관계자
- 범위
- 자원
- 시간
- 원가
- 리스크
- 품질
- 조달
- 하나의 프로젝트 목적에 맞게 적절한 아웃소싱
- 의사소통
분석 준비도의 평가 요소
- 분석 문화
- 분석 데이터
- IT 인프라
- 분석 기법
- 분석 업무
- 분석 인력 및 조직
분석 거버넌스
분석 거버넌스 체계 구성 요소
- 조직(Organization)
- 과제 기획 및 운영 프로세스(Process)
- 분석 관련 시스템(System)
- 데이터(Data)
- 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계(HR)
데이터 거버넌스의 구성요소
- 원칙, 조직, 프로세스
마스터플랜
분석 마스터플랜 수립 프레임워크
- 우선순위 고려요소
- 전략적 중요도
- 비즈니스 성과 / ROI
- 실행 용이성
- 적용 범위 / 방식 고려 요소
- 업무 내재화 적용 수준
- 분석 데이터 적용 수준 (내부 데이터로 한정? 외부 데이터까지 포함?)
- 기술 적용 수준
빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소
- 투자비용 요소
- 크기(Volume)
- 다양성(Variety)
- 속도(Velocity)
- 비즈니스 효과 요소
- 가치(Value)
조직구조
- 고객 중심 조직구조
- 기능 중심 조직구조
- 분석 조직 없이 각 업무 부서에서 직접 분석 수행
- 업무 중복과 업무 이원화 문제 발생
- 집중형 조직구조
- 독립적인 분석 전담 조직이 모든 분석 수행
- 분산형 조직구조
- 전사 내에 별도의 분석조직을 보유
- 분석조직의 인력을 협업 부서로 배치하여 분석 업무 수행
- 전사적 관점에서 분석과제의 우선순위 선정이 가능
분석 성숙도 모델
- 도입단계
- 기본적인 실적 분석 및 통계 수행
- 일부 부서에서만 분석 수행
- IT 부문에서는 데이터 웨어하우스, 데이터 마트 등 기본적인 인프라 구축
- 활용단계
- 미래 결과 예측, 시뮬레이션 수행
- 전문 담당 부서에서 분석 수행
- IT 부문에서 실시간 대시보드, 통계분석 환경 등 구축
- 확산 단계
- 전사 차원에서 분석 관리 및 공유
- 전사 모든 부서에서 분석 수행
- 분석 COE(Center Of Excellence) 운영
- IT 부문에서 빅데이터 관리 환경, 시뮬레이션, 최적화, 비주얼 분석, 분석 전용 서버 등 구축
- 최적화 단계
- 실시간 분석, 외부 환경 분석 활용
- 비즈니스 모델 진화에 분석 활용
- IT 부문에서 분석 협업 환경, 빅데이터 분석 등 고도화된 환경 구축
- 분석을 진화시키고 혁신 및 성과 향상에 기여
