ADsP. 자주 출제되는 주관식 문제 - PART.2 - 데이터 분석 기획

분석방법론의  "시스템 구현"단계에서 시스템으로 구현된 모델은 검증을 위하여 단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트 등을 실시한다.  이중 (ㄱ) 테스트는 품질관리 차원에서 진행함으로써 적용된 시스템의 객관성과 안정성을 확보한다	시스템
데이터 거버넌스 체계에서 데이터 저장소 관리란 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소로 구성된다. 저장소는 데이터 관리체계 지원을 위한 (ㄱ) 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리대상 시스템과의 인터페이스를 통한 통제가 이루어져야 한다. 또한 데이터 구조변경에 따른 (ㄴ)도 수행되어야 효율적인 활용이 가능하다	(ㄱ) : 워크플로우 (ㄴ) : 사전영향평가
문제 탐색을 통해서 식별된 비즈니스문제를 변환하는 단계로써, 문제 탐색 단계가 무엇을 어떤 목적으로 수행해야 하는가에 대한 관점이었다면, (ㄱ)단계는 이를 달성하기 위해서 필요한 데이터 및 기법(How)을 도출하기 위한 데이터 분석의 문제로의 변환을 수행하게 된다.	(ㄱ) : 문제정의
분석모델을 가동중인 운영시스템에 적용하기 위해서는 모델에 대한 상세한 "알고리즘 설명서"작성이 필요하다. "알고리즘 설명서"는 '시스템 구현'단계에서 중요한 입력 자료로 활용되므로 필요 시 (ㄱ)수준의 상세한 작성이 필요하다.	(ㄱ) : 의사코드
분석과제 관리 프로세스는 크게 과제발굴과 (ㄱ)으로 나누어진다. 조직이나 개인의 도출한 분석 아이디어를 발굴하고 이를 과제하여 분석과제풀(Pool)로 관리하면서 분석과제가 확정되는 분석과제 실행,분석과제 진행관리,분석과제 결과 공유/개선의 분석관계 관리 프로세스를 수행하게 된다.	(ㄱ) : 과제수행
비즈니스 모델 캔버스는 9가지 블록을 단순화하여 (ㄱ),(ㄴ),고객단위로 문제를 발굴하고 이를 관리하는 규제와 감사,(ㄷ)영역으로 나눠 분석 기회를 도출한다.	(ㄱ) : 업무 (ㄴ) : 제품 (ㄷ) : 지원 인프라
기업 또는 기관의 전사차원에서 식별된 다양한 분석과제를 대상으로 제한된 예산과 자원을 효과적으로 활용하기 위하여 우선순위를 평가하고, 평가 결과에 따른 단계별 구현 로드맵을 수립하는 실행 계획은?	분석 마스터 플랜
데이터 분석 기획을 위해서 대이터 분석 수준진단이 필요하다. 분석 준비도와 분석 성숙도를 통해 데이터 분석 수준을 진단하게 되는 데, 분석 준비도 6개의 영역 중 2가지를 적으시오.	분석업무 분석 인력/조직 분석 기법 분석 데이터 분석 문화 분석 인프라
정보기술 또는 정보시스템을 전략적으로 활용하기 위하여 조직 내,외부 환경을 분석하여 기회나 문제점을 도출하고 시스템 구축 우선순위를 결정하는 등 중장비 마스터 플랜을 수립하는 절차	정보전략계획 (ISP : Information Strategy Planing)
ㄱ.기업의 전사 또는 개별 업무별 주요 의사결정 포인트에 활용할 수 있는 분석의 후보들 ㄴ. Analysis를 적용하였을 때 업무 흐름을 개념적으로 설명한 것으로 일반적으로 유즈케이스라고 표현 ㄷ.비즈니스모델을 구성하는 이론을 설명 ㄹ.하나 이상의 분석을 포함	분석 유즈케이스 (Analysis Use Case)
(ㄱ)란 기업의 전사 또는 각 업무별 주요 의사결정 포인트에 활용할 수 있는 분석의 후보를 의미	분석 기회
빅데이터 4V 크기(Volume),다양성(Variety),속도(Velocity),가치(Value)를 분석 ROI요소의 관점으로 살펴보면 투자비용(Investment)측면의 요소와 비즈니스 효과(Return)측면의 요소로 나누어 볼 수 있다. 이러한 빅데이터의 4V 중 비즈니스 효과(Return)측면의 요소	<비즈니스 효과 측면> 가치(Value) <투자비용 측면> 크기(Valume) 다양성(Variety) 속도(Velocity)
분석활용 시나리오와 분석 체계를 보다 상세히 나타내는 방법으로서 분석별로 필요한 소스 데이터, 분석 방법, 데이터 입수 및 분석의 난이도, 분석수행 주기, 분석 결과에 대한 검증 오너쉽, 상세 분석과정을 정의하는 방법	분석 정의서
사용자가 요구사항이나 데이터를 정확히 규정하기 어렵고 데이터 소스도 명확히 파악하기 어려운 상황에서 일단 분석을 시도해보고 그 결과를 확인해 가면서 반복적으로 개선해 나가는 방법	프로토타이핑 접근법 (prototyping)
관계형 데이터베이스나 다차원 데이터베이스를 이용하여 구축되면 대부분 데이터는 데이터웨어하우스로부터 복제되지만, 자체적으로 수집될 수도 있는 데이터웨어하우스와 사용자의 중간층의 데이터베이스	데이터 마트

출처 : https://data-make.tistory.com/145 [Data Makes Our Future]