ADsP. PART.2 - 데이터 분석 기획 - 분석마스터 플랜

1.분석 마스터플랜 수립    16,17,20,22 출제

 - 분석 마스터 플랜 프레임워크

     1.분석과제

     2.우선 순위 고려요소

•        전락적 중요도
•        ROI(투자자본수익률)
•        실행용이성

   3. 적용 우선순위 결정

   4. 적용범위/고려요소

•   업무 내재화 적용 수준
•   분석 데이터 적용 수준
•    기술 적용 수준

   5. 분석 구현 로드맵 수립

 

2. 수행과제 도출 및 우선순위 평가

   -우선순위 평가 방법 및 절차

     분석과제 도출    ->  우선순위 평가    ->   우선순위 정련

                                    과제 우선순위             분석과제 수행의 

                                       기준 수립                선/후 관계 분석을 통해 순위 조정

 

 

ROI(Return On Investment)관점에서의 빅데이터 4V        33회 출제

Volume	데이터의 크기/양	투자비용 요소
Variety	데이터 종류/유형
Velocity	데이터의 생성/처리 속도
Value	분석결과 활용 및 실행을 통한 비즈니스 가치	비즈니스 효과 요소

  

  - 포토폴리오 사분면을 통한 과제 우선순위 선정     33회 3문제 출제

	- 3사분면 : 일반적으로 가장 먼저 하는 것  - 우선순위를 '시급성'에 둔다면   3-4-1 순서 진행   - 우선순위를 '난이도'에 둔다면   3-1-2 순서 진행
	- 시급성 판단 기준 : '전략적 중요도' 및 목표가치
	- 난이도는 현 시점에서 과제를 추진하는 것이 분석비용과 적용범위 측면에서 쉬운( Easy) 것인지 어려운(Difficulty)것인지에 대한 판단 기중  - 시급성이 높고 난이도가 높은 영역(1사분면)은 경영진 또는 실무 담당자의 의사결정에 따라 적용 우선순위를 조정할 수 있음

 

이행계획 수립

  1.로드맵 수립

• 결정된 과제의 우선순위를 토대로 분석과제별 적용 범위 및 방식을 고려하여 최종적인 실행 우선 순위를 결정 후 단계적 구현 로드맵 수립

  2.세부 이행계획 수립

• 반복적인 정렬과정을 통해 프로젝트의 완성도를 높이는 방식을 주로 사용
• 모든 단계 반복보다 데이터 수집 및 확보와 분석 데이터를 준비하는 단계를 순차적 진행하고 모델링 단계는 반복적으로 수행하는 혼합형을 많이 적용함

 

분석 거버넌스 체계 수립     

1.거버넌스 체계 개요

• 거버넌스, 분석 거버넌스, 데이터 거버넌스, 분석 거버넌스 체계 구성요소

2.데이터 분석 준비도

3.분석성숙도모델

4.분석수준 진단 결과

5.분석 지원 인프라 방안 수립

6.데이터 거버너스 체계 수립

7.데이터 조직 및 인력방안 수립

8.분석과제 관리 프로세스 수립

9.분석교육 및 변화 관리

 

거버넌스 체계 개요  16,22,23회 출제

거버넌스(Governance)

• Government 와 같은 어원
• 더 폭 넓은 의미로 진화하여 기업, 비영리 기관 등에서 규칙, 규범 및 행동이 구조화, 유지, 규제되고 책임을 지는 방식 및 프로세스를 지향함

분석 거버넌스

• 기업에서 데이터가 어떻게 관리,유지,규제되는 지에 대한 내부적인 관리방식이나 프로세스

데이터 거버넌스

• 데이터의 품질보장,프라이버시 보호,데이터 수명관리,전담조직과 규정정립,데이터 소유권과 관리권 명확화 등을 통해 데이터가 적시에 필요한 사람에게 제공되도록 체계를 확립하는 것
• 데이터 거버넌스가 확립되지 못하면 빅브라더의 우려가 현실화될 가능성이 높음
• 빅브라더 :  정보의 독점으로 사회를 통제하는 관리 권력 혹은 그러한 사회체계

분석 거버넌스 체계 구성요소     16,22,23,33회 출제

Process	과제 기확/운영 프로세스
Organization	분석 기확/관리 및 추진 조직
System	IT기술/프로그램
Human Resource	분석 교육
Data	데이터 거버넌스

 

 

데이터 분석 수준 진단

  -데이터 분석 수준 진단

    - 데이터 분석 기법을 구현하기 위해 무엇을 준비하고 보완해야 하는지 등 분석의 유형 및 분석의 방향성 결정

   - 분석 준비도와 분석 성숙도를 함께 평가함으로써 수행될 수 있음

분석 준비도	분석 업무 파악, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, 분석 인프라
분석 성숙도	비즈니스 부문, 조작/역량 부문, IT부문을 대상으로 도입단계, 활용단계,확산단계,최적화 단계로 구분해 살펴볼수 있음

 

분석 준비도       17,33회 출제

데이터 분석 준비도 프레임워크

분석업무파악	인력 및 조직	분석 기법	분석 데이터	분석 문화	분석 인프라
발생한 사실 분석업무 예측 분석업무 시뮬레이션 분석업무 최적화 분석업무 분석 업무 정기적 개선	분석 전문가 직무 존재 분석 전문가 교육 훈련 프로그램 관리자의 기본분석 능력 전사 분석업무 총괄 조직 존재 경영진 분석업무 이해능력	업무별 적절한 분석 기법 사용 분석 업무 도입 방법론 분석기법 라이브러리 분석 기법 효과성 평가 분석 기법 정기적 개선	분석 업무를 위한 데이터 충분성 및 신뢰성 적시성 비구조적 데이터 관리 외부 데이터 활용체계 기준 데이터 관리	사실에 근거한 의사결정 관리자의 데이터 중시 회의 등에서 데이터 활요 경영진의 직관보다 데이터의 활용 데이터 공유 및 협업문화	운영 시스템 데이터 통합 EAI,ETL 등 데이터 유통체계 분석 전용 서버 및 스토리지 빅데이터 분석 환경 비주얼분석 환경

 

분석 성숙도

단계	도입단계	황용단계	확산단계	최적화단계
설명	분석을 시작하여 환경과 시스템 구축	분석결과를 실제 업무에 적용	전사차원에서 분석을 관리하고 공유	분석을 진화시켜 혁신 및 성과 향상 기여
비즈니스 부문	실적분석 및 통계 정기보고 수행 운영 데이터 기반	미래 결과 예측 시뮬레이션 운영 데이터 기반	전사 성과 실시간분석 프로세스스 혁신 3.0 분석 규칙 관리, 이벤트 관리	외부환경 분석 활용 최적화 업무 적용,실시간 분석 비즈니스 모델 진화
조직역량부문	일부 부서에서 수행 담당자 역량에 의존	전문 담당부서에서 수행 분석 기법 도입 관리자가 분석 수행	잔사 모든 부서 수행 분석 CoE조직 운영 데이터 사이언티스트 확보	데이터 사이언스 그룹 경영진 분석 활용 전략 연계
IT부문	데이터 웨어하우스, 데이터마트,ETL/EAI,OLAP	실시간 대시보드 통계분석 환경	빅데이터 관리 환경 시뮬레이션/최적화 비주얼 분석,분석 전용서버	분석 협업, 환경,분석, Sandbox프로세스 내재화,빅데이터 분석

분석 수준 진단 결과  33회 2문제 출제

사분면 분석

  - 분석 수준 진단 결과를 구분하여 향후 고려해야 하는 데이터 분석 수준에 대한 목표 방향을 정의하고 유형별 특성에 따라 개선 방안을 수립할 수 있음

분석 지원 인프라 방안 수립

 

데이터 거버너스 체계 수립 16,18,19,20,33회 출제

 - 데이터 거버넌스 체계요소

   데이터 표준화

• 데이터 표준용어 설정, 명명규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축

   데이터 관리체계

• 메타데이터와 데이터 사전(Data Dictionary)의 관리 원칙 수립

   데이터 저장소관리

• 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사적 차원의 저장소를 구성

   표준화활동

• 데이터 거버너스 체계 구축 후, 표준 준수 여부를 주기적으로 점검, 모니터링

 

 -데이터 거버넌스의 데이터 저장소 관리 

• 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소를 구성
• 저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크프로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리대상 시스템과의 인터페이스를 통한 통제가 이루어쟈야 한다
• 데이터 구조 변경에 따른 사전영향평가도 수행되어야 효율적인 활용이 가능하다

데이터 거버넌스 구성요소  16,18,19,20,33회 출제

   원칙

• 데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드 및 보안, 품질기준, 변경관리

  조직

• 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임 및 데이터 관리자, 데이터 이키텍트

  프로세스

• 데이터 관리르 위한 활동과 체계 및 작업 절차, 모니터링 활동

 

데이터 분석을 위한 조직 구조   17,19,21,23회 출제

집중형 조직 구조

• 조직내에 별도의 독립적인 분석 전담 조직구성
• 분석 전담조직에서 회사의 모든 분석 업무를 담당함
• 일부 협업부서와 분석업무가 중복 또는 이원화 될 가능성이 있음

기능중심 조직 구조

• 별도로 분석 조직을 구성하지 않고 각 해당 업무부서에서 직접 분석하는 형태
• 일반적인 분석 수행구조, 전사적 핵심분야이 어려움

분산 조직 구조

• 조직의 인력들이 협업부서에 배치되어 신속한 업무에 적합
• 전사 차원의 우선순위 수행, 부서 분석 업무와 역할 뷴덤 명확히 해야함

 

분석 과제 관리 프로세스, 분석 교육 및 변화 관리  33회 출제

분석 과제 관리 프로세스

   과제발굴 | 분석 아이디어 발굴 | 분석 과제 후보 제안 | 분석 과제 확장

   과제수행 | 팀 구성 | 분석 과제 실행 | 분석 과제 진행 관리 | 결과 공유/개선

분석 교육 및 변화 관리

• 예전에는 기업 내 데이터 분석가가 담당했던 일 --> 모든 구성원이 데이터를 분석하고 이를 바로 업무에 활용할 수 있도록 조직 전반에 분석 문화를 정착시키고 변화시키려는 시도
• 분석 조직 및 인력에 대한 지속적인 교육과 훈련이 필요함

 

빅데이터 거버넌스의 특징

  -빅데이터 거버넌스 특징

• 기업이 가진 과거 및 현재의 모든 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 찾는 노력은 비용면에서 효율적이지 못함  ----> 분석 대상 및 목적을 명확히 정의하고, 필요한 데이터를 수집, 분석하여 점진적으로 확대해 나가는 것이 좋음
• 빅데이터 분석에서 품질관리도 중요하지만, 데이터 수명주기 관리방안을 수립하지 않으면 데이터 가용성 및 관리 비용 증대 문제에 직면할 수 있음
• ERD는 운영 중인 데이터베이스와 일치하기 위해 계속해서 변경사항을 관리하여야 함
• 산업 분야별, 데이터 유형별, 정보 거버너스 요소별로 구분하여 작성함
• 적합한 분석 업무를 도출하고 가치를 높여줄 수 있도록 분석 조직 및 인력에 대해 지속적인 교육과 훈련을 실시함
• 개인정보보호 및 보안에 대한 방법을 마련해야함

 

관련 용어

단답형에 자주 출제됨

  Servitization

• 제조업과 서비스업의 유합을 나타내는 용어  예)웅진 코웨이의 코디

CoE(Center of Excellence)

• 구성원들이 비즈니스 역량,IT역량 및 분석 역량을 고루 갖추어야 하며, 협업부서 및 IT부서와의 지속적인 커뮤니케이션을 수행하는 조직내 분석 전문조직을 말함

ISP(정보전략계획)

• 기업의 경영목표 달성에 필요한 전략적 주요 정보를 포착하고, 주요 정보를 지원하기 위해 전사적 관점의 정보 구조를 도출하며, 이를 수행하기 위한 전략 및 실행계획을 수립하는 전사적인 종합추진 계획

Sandbox

• 보안모델, 외부 접근 및 영향을 차단하여 제한된 영역 내에서만 프로그램을 동작시키는 것