II. 데이터 분석 기획
1. 데이터 분석 기획
1) 분석 방향성 도출
- 분석 기획: 분석과제 정의, 관리 방안 사전 계획
- 고려 사항: 데이터에 대한 고려(확보, 유형), 활용방안, 유즈케이스, 장애요소 대책
2) 분석 방법론
- KDD: 9개의 프로세스와 5단계의 절차를 통해데이터 마이닝(순차적)
데이터셋 선택 -> 데이터 전처리 -> 데이터 변환 -> 데이터 마이닝 -> 결과평과
- CRISP-DM: 4계층과 일정치 않은 방향의 6단계 프로세스로 구성된 데이터마이닝(비순차적)
업무 이해 <-> 데이터이해 -> 데이터준비 <-> 모델링 -> 평가 -> 업무이해 회귀 or 전개
- 빅데이터: 3계층과 5단계의 절차로 구성
분석기획 -> D준비 -> D분석 -> 시스템 구현 -> 평가 및 전개
3) 분석 과제
분석 과제 정의서: 소스 데이터, 분석 방법, 데이터 입수 및 분석의 난이도, 분석 수행 주기, 검증 오너십, 상세 분석 과정 등 정의
4) 하향식 접근 방식 분석 과제 발굴
- 주어진 문제를 단계적으로 수행하는 방식
- 문제 탐색
비즈니스 모델 기반의 5개 영역: 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원 인프라
경제적요인(STEEP): 사회, 기술, 경제, 환경, 정치
경쟁자 확대 관점: (직접 경쟁자, 제품, 서비스) + 대체재, 신규진입자
시장의 니즈 탐색 관점: 고객, 채널, 영향자
역량의 재해석 관점: 내부 역량 영역, 파트너&네트워크 영역
- 문제 정의: 비즈니스 문제 -> 데이터와 분석 문제로 변환
- 해결방안 탐색: 분석역량, 분석기법 및 시스템 활용해서 해결방안 탐색
- 타당성 검토: 경제적 타당성, 데이터 및 기술적 타당성
5) 상향식 접근 방식 분석 과제 발굴
- 원천 데이터 분석을 통해 통찰력과 지식을 얻는 방식
- 비지도 학습 방법으로 수행, 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성 중심 접근
- 프로토 타이핑 접근법: 시행착오를 통한 문제 해결(빅데이터 분석 환경에서 필요)
2. 분석 마스터플랜
1) 마스터 플랜 수립
- ISP: 중장기 마스터플랜 수립 절차
- 비즈니스 관점 분석 과제 -> 적용 우선순위 평가
- 4V(크기, 다양성, 속도 + 가치)를 고려해서 우선순위 기준 적용
- ROI관점의 특징: 투자비용(크기, 다양성, 속도), 비즈니스 효과 요소(가치)
- 우선순위: 전략적 중요도(전략적 필요성, 시급성), 실행 용이성(투자 용이성, 기술 용이성)
- 기업의 분석적용 수준 고려->시급성, 난이도 평가기준에 맞춰 우선순위 조정
- 단계적 로드맵, 추진 계획 수립 필요
2) 분석 거버넌스 체계
- 정의: 표준화된 관리체계 수립, 운영을 위한 프레임 워크, 저장소 구축
- 목적: 데이터 분석의 지속 적용과 확산(마스터 플랜 수립 시점)
- 데이터 거버넌스 구성요소: 원칙, 조직, 프로세스
- 데이터 거버넌스 체계
데이터 표준화: 용어 설정, 명명 규칙, 메타데이터 구축, 데이터사전 구축
데이터 관리 체계: 메타데이터 및 데이터 사전 관리원칙 수립
데이터 저장소 관리: 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 저장소 구성
표준화 활동: 모니터링을 통해 표준 준수 여부 점검, 변화 관리 및 교육
- 분석 조직
집중구조: 별도의 전담 조직에서 담당
기능구조: 별도의 조직 없이 해당 업무 부서에서 분석
분산구조: 분석 조직 인력을 현업 부서에 배치
3) 분석 거버넌스 수준 진단
- 분석 준비도: 업무, 데이터, 인력/조직, 문화, 기법, IT인프라
- 분석 성숙도
도입: 환경과 시스템 구축
활용: 실제 업무 적용
확산: 전사차원에서 관리 및 공유
최적화: 분석 진화-> 혁신 및 성과 향상
- 성숙도 진단 결과
준비형(준비도 하, 성숙도 하): 사전준비가 필요한 상태
정착형(준비도 하, 성숙도 상): 준비도는 낮으나 분석 기법을 제한적 사용(1차적 정착 필요)
도입형(준비도 상, 성숙도 하): 기법은 부족하지만 준비도가 높아서 바로 도입 가능
확산형(준비도 상, 성숙도 상): 6가지 분석 구성요소를 갖추고 부분적 도입(지속적 확산 필요)
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