[ADsP] 데이터 분석 기획 - 분석 마스터 플랜

💡 마스터 플랜 수집

◽ 마스터 플랜 수립 개요

• 데이터 분석이 주는 가치의 체계적 관리, 분석 역량의 내재화를 위해 중ㆍ장기 관점의 마스터플랜 수립이 필요하다.

• 분석 과제를 전략적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI , 분석 과제의 실행 용이성 등을 고려해 우선순위 설정

• (업무내재화 적용수준), (분석데이터 수준), (기술 수준) 등 분석의 적용 범위 및 방식 에 대한 고려 후 로드맵을 수립

• 기업 및 공공기관에서 사용하는 일반적인 ISP(Information Strategy Planning) 방법론 을 활용하되 데이터 분석 기획 의 특성을 고려한 마스터 플랜 수립이 필요하다.

• 우선순위 뿐 아니라 분석의 적용 범위 및 방식 에 대해서도 종합적으로 고려하여 데이터분석을 구현하기 위한 로드맵을 수립 해야한다.
  
  
  

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ISP(Information Strategy Planning)

정보 기술 또는 정보시스템 을 전략적으로 활용하기 위해
조직 내·외부 환경을 분석하여 기회 나 문제점 을 도출하고,

사용자의 요구사항을 분석하여 시스템 구축 우선순위 를 결정하는 등 중장기 마스터 플랜 을 수립하는 절차

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◽마스터 플랜 우선 순위 설정

정의된 데이터 과제에 대한 실행순서를 정하는 것

• 업무별 도출된 분석과제를 우선순위 평가 기준에 따라 평가한 뒤, 과제 수행의 선,후행 관계 를 고려해 적용순위를 조정해 최종 확정

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◽ 우선순위 평가 방법 및 절차

정의된 데이터 과제에 대한 실행 순서를 정하는 과정

• 업무 영역별로 도출된 분석 과제를 우선순위 평가기준에 따라 평가하고, 과제 선행의 선·후행 관계를 고려하여 적용 순위를 확정한다.

• 최근에 새롭게 생성되는 비정형 데이터 와 기존의 정형 데이터 가 결합되어 분석됨으로써 새로운 가치(Value)가 창출된다는 점에서 빅데이터를 4V 로 정의하기도 한다.

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◽ 우선순위 평가

정의된 데이터 과제에 대한 실행 순서를 정하는 것

• 업무 영역별로 도출된 분석과제를 우선순위 평가 기준 에 따라 평가하고, 과제 수행의 선후행 관계를 고려하여 적용 순위를 조정해 최정 확정한다.
  
  

• 일반적 IT 프로젝트는 과제의 우선순위 평가를 위해 전략적 중요도, 실행용이성, 비즈니스 성과/ROI 등 기업에서 고려하는 중요 가치기준에 따라 다양한 관점에서의 우선순위 기준을 수립하여 평가한다.

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◾ 1. 전략적 중요도

전략적 중요도	실행 용이성
전략적 필요성	시급성	투자 용이성	기술 용이성

• 전략적 중요도

  • 전략적 목표 및 본원적 업무에 직접적 인 연관관계가 밀접한 정도 이슈 미해결시 발생할 위험 및 손실 에 대한 정도

    
    

• 시급성

  • 사용자 요구사항, 업무 능률 향상을 위해 시급히 수행되어야 하는지에 대한 정도 ,
    향우 경쟁우휘 확보를 위한 중요성 정도

◾ 2. ROI[Return On Investment, 투자자본수익률]

ROI 관점에서의 분석과제 우선 순위 평가기준은 크게 시급성과 난이도로 나뉜다.

투자비용 요소 Investment	비즈니스 효과 Return
규모 Volume	다양성 Variety	속도 Velocity	가치 Value
데이터 양/규모	데이터 종류/유형	데이터 생성/처리속도	분석 결과 활용 및 실행

• 투자비용(Investment) 요소
  • Volume(크기) : 대용량 데이터 를 저장 및 처리하고 관리하는데 새로운 투자비용이 필요하다.
    
    
  • Variety(다양성):
    다양한 종류와 형태를 가진 데이터 를 가져오는 데 있어 투자비용 이 필요하다.
    ➡️ 데이터 유형 또는 소스에 따라 내·외부 및 소셜 데이터 등으로 구분
    
    
  • Velocity(속도): 시스템에 미치는 부하 여부 에 따라 기존 아키텍처의 속도 에 영향을 주고, 업무 변경 or 아키텍처의 변형에 투자비용이 필요하다.

◾ 3. ROI(투자회수율) 요소를 고려한 데이터 분석 과제 우선순위 평가 기준

• 시급성
  ➡️ 판단 기준은 전략적 중요도 가 핵심이며, 이는 전략적 중요도가 시점에 따라 시급성 여부를 고려할 수 있다는 뜻

• 난이도
  ➡️ 현시점에서 과제를 추진하는 것이 비용 과 범위 측면을 고려했을 때 바로 적용하기 쉬운 것인지 또는 어려운 것인지를 판단 하는 것
  

◾ 4.포트폴리오 4분면 분석을 활용한 우선순위 평가기준

1사분면	시급성- 현재, 난이도- 어려움 전략적 중요도가 높아 경영에 미치는 영향이 크므로 현재 시급하게 추진이 필요하다. 난이도가 높아 현재 수준에서 바로 적용하기에 어렵다.
2사분면	시급성- 미래, 난이도- 어려움 현재 시점에서는 전략적 중요도가 높지 않지만 중장기적 관점에서는 반드시 추진되어야 한다. 분석 과제를 바로 적용하기에는 난이도가 높음
3사분면	시급성- 현재, 난이도- 쉬움 전략적 중요도가 높아 현재 시점에서 전략적 가치를 두고 있음. 과제 추진의 난이도가 어렵지 않아 우선적으로 바로 적용 가능할 필요성이 있다.
4사분면	시급성- 미래, 난이도- 쉬움 전략적 중요도가 높지않아 중장기적 관점에서 과제 추진이 바람직하다. 과제를 바로 적용하는 것은 어렵지 않음

• 시급성 기준: 3 - 4 - 2 - 1
  
  
• 난이도 기준: 3 - 1 - 2 - 4
  
  
• 기업 상황에 따라 탄력적으로 운용 가능하다.
  
  
• 분석을 위한 기술적 요소, 분석 범위에 따라서도 분석과제 적용 우선순위 조정 가능하다.
  
  
  

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◽ 단계적 구현 로드맵 수립

◾ [1] 로드맵 수립

• 분석 과제에 대한 포트폴리오 사분면 분석 을 통해 과제의 1차적 우선순위를 결정한다.
  
  
• 분석과제별 적용범위 및 방식을 고려해 최종적인 실행 우선순위 결정 후 단계적 구현 로드맵 수립
  
  
• 단계별로 추진하고자 하는 목표를 정의한다.
  
  
• 추진 과제별 선/후행 관계 를 고려해 단계별 추진 내용을 정렬
  

추진단계	단계별 추진목표	추진과제
Stage1. 데이터 분석 체계 도입	빅데이터의 성공적인 도입을 위해 비즈니스 Pain Point가 무엇인지 식별하고 이를 해결해나가는 관점에서 분석기회를 발굴하여 분석과제로 정의하고 마스터 플랜을 수립함	추진과제 0 분석 기회 발굴 및 분석과제 정의 마스터 플랜 수립
Stage2. 데이터 분석 유효성 입증	분석과제에 대한 Pilot을 수행하여 비즈니스적인 유효성과 타장성을 검증하고 기술적인 실현가능성을 검증함	추진과제1 분석알고리즘 및 아키텍쳐 설계 분석 과제 Pilot 수행
Pilot수행에 필요한 분석 알고리즘 및 아키텍쳐 설계
Stage3. 데이터 분석 확산과 고도화	Pilot을 통해 검증된 분석 과제를 업무 프로세스에 내재화하기 위한 PI와 변화 관리 실시	추진과제2 업무 프로세스 내재화를 위한 Process Innovation 추진과제3 빅데이터 분석 활용시스템 구축 유관시스템 고도화
Pilot 검증 결과를 전사에 확산하는 관점에서 빅데이터 분석 활용시스템을 구축하고 유관시스템을 고도화함

([출저](https://2030bigdata.tistory.com/46)

◾ [2] 세부 이행계획 수립

기존 구현 방식	Analytics 구현 방식
- 고전적인 폭포수 방식 - 설계 - 구현 - 테스트	- 분석데이터 수집/확보 - 준비 - 모델링 및 평가를 반복 - 모델링 단계를 반복적으로 수행하여 완성도 향상

• 데이터 분석체계는 고전적인 폭포수[Waterfall] 방식도 있으나 반복적인 정련과정을 통해 프로젝트의 완성도를 높이는 방식을 주로 사용한다.
  
  
• 반복적인 분석체계는 모든 단계를 반복하기보다 데이터 수집 및 확보 와 분석 데이터를 준비 하는 단계를 순차적으로 진행하고, 모델링 단계를 반복적으로 수행하는 혼합형 을 많이 적용하며, 이러한 특성을 고려해 세부적인 일정계획도 수립해야 한다.

• 프로젝트의 세부일정계획은 데이터 분석 체계를 고려해 작성한다.

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본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한]
[데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정]에 근거한 것임을 알립니다.