[빅분기]데이터 분석 계획

데이터 분석 로드맵

• 분석 단계별로 추진하고자 하는 목표를 명확히 정의하고, 선 후행 단계를 고려해 단계별 추진내용을 정렬하는 종합적인 계획
• 분석 로드맵 단계
  • 데이터 분석체계 도입 : 분석 기회 발굴, 분석 과제 정의, 로드맵 수립하여, 비즈니스 약점이 무엇인지 분석 과제를 정의하고 로드맵 수립
  • 데이터 분석 유효성 검증 : 분석 알고리즘 설계, 아키텍처 설계, 분석 과제 파일럿 수행하여, 분석 과제에 대한 파일럿을 수행하거나 유효성, 타당성, 기술 실형 가능성을 검증하여 분석 알고리즘 및 아키텍처 설계를 한다.
  • 데이터 분석 확산 및 고도화 : 변화관리, 시스템 구축, 유관 시스템 고도화를 하여, 검증된 분석 과제를 업무 프로세스에 내재화하기 위한 변화관리를 실시하여 빅데이터 분석, 활용 시스템 구축 및 유관시스템을 고도화 한다.

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데이터 분석 문제 정의

• 과제와 관련된 현상이나 원인, 해결방안에 대한 자료를 수집 및 분석하여 의사결정에 활용하는 활동으로 기대 상태와 현재 상태를 동일한 수준으로 맞추는 과정이다. 과제의 잠재 원인을 진단하고 관련된 데이터를 수집, 가공, 분석 하는 활동을 수행한다.
• 하양식 접근 방식
  • 분석 과제가 정해져 있고 이에 대한 해법을 찾기 위해 체계적으로 분석하는 방법으로 비즈니스 모델 캔버스를 사용한다.
  • 하향식 분석 과제 발굴 절차
    • 문제 탐색 : 비즈니스 모델 기반 문제 탐색, 분석 기회 발굴의 범위 확장, 외부 참조 모델 기반 문제 탐색, 분석 유스케이스 정의
    • 문제 정의 : 사용자 관점에서 비즈니스 문제를 데이터 문제로 변환하여 정의하고, 필요한 데이터 및 기법을 정의한다.
    • 해결방안 탐색 : 정의된 문제를 해결하기 위해 분석 기법 및 역량에 따라 다양한 방안으로 탐색하고, 데이터, 시스템, 인력 등에 따라 소용되는 예산과 활용 가능한 도구를 다양하게 고려한다. 
    • 타당성 검토 : 제시된 대안에 대한 타당성 평가, 경제적 타당성 검토, 데이터 및 기술적 타당성 검토, 운영적 타당성 검토를 한다.
    • 선택 : 여러 대안 중 타당성에 입각하여 최적 대안의 선택하여 이를 프로젝트화하고 계획단계의 입력 정보로 설정한다.
• 상향식 접근 방식
  • 문제 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 문제를 지속적으로 개선하는 방식으로 기존 하향식 접근법의 한계를 극복하기 위한 분석 방법론으로써 디자인 사고 접근법을 사용하여 객관적인 데이터 그 자체를 관찰하고 실제적으로 행동에 옮겨 대상을 이해하는 방식으로 적용한다.
  • 특징
    • 비지도 학습 방법 사용 : 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성 등을 중심으로 데이터의 상태를 분석하고, 장바구니 분석, 군집 분석, 기술통계, 프로파일링 등의 기술을 사용한다.
    • 프로토타이핑 접근법 사용 : 시행착오를 통한 문제 해결을 위해 사용하고, 가설의 생성, 디자인에 대한 실험, 실제 환경에서의 테스트, 테스트 결과에서의 통찰 도출 및 가설 확인의 프로세스로 실행
  • 절차
    
    1. 프로세스 분류 : 전사 업무 프로세스를 가치사슬, 메가 프로세스, 메이저 프로세스, 프로세스 단계로 구조화해 업무 프로세스 정의
    2. 프로세스 흐름 분석 : 프로세스 맵을 통해 프로세스별로 업무 흐름을 상세히 표현
    3. 분석 요건 식별 : 각 프로세스 맵상의 주요 의사결정 포인트 식별
    4. 분석 요건 정의 : 각 의사결정 시점에 무엇을 알아야만 의사결정을 할 수 있는지 정의
• 대상별 분석 기획 유형
  • 최적화 : 분석의 대상이 무엇인지를 인지하고 있고 이미 분석의 방법도 인지하고 있는 경우 사용하는 유형으로 개선을 통한 최적화 형태로 분석을 수행한다.
  • 솔루션 : 분석의 대상이 무엇인지를 인지하고 있으나 분석의 방법을 모르는 경우 사용하는 유형으로 해당 분석 주제에 대한 솔루션을 찾아낸다.
  • 통찰 : 분석의 방법은 인지하고 있으나 분석의 대상이 명확하게 무엇인지 모르는 경우 사용하는 유형으로 기존 분석 방식을 활용하여 새로운 지식인 통찰을 도출한다.
  • 발견 : 분석의 대상과 방법을 모르는 경우 사용하는 유형으로 분석의 대상 자체를 새롭게 도출한다.
• 분석 마스터 플랜 수립
  • 중 장기적 마스터 플랜 수립을 위해 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려하여 우선순위를 설정한다.
  • 수립 기준
    • 우선 순위 설정 : 전략적 중요도, 비즈니스 성과, 실행 용의성 
    • 로드맵 수립 : 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준
• 분석과제 우선순위 평가
  • 정의된 데이터 과제에 대한 실행순서를 정하는 방법으로 기준에 따라 평가한 후 과제의 선,후행 관계를 고려하여 적용 순위를 확정한다.
  • 우선순위 평가 기준
    • 시급성 : 목표 가치와 전략적 중요도에 부합하는지에 따른 시급성이 가장 중요한 기준으로 시급성의 판단 기준은 전략적 중요도가 핵심사항이다. 분석 과제의 목표 가치와 전략적 중요도를 현재의 관점에서 둘 것인지, 미래의 관점에 둘 것인지를 함께 고려하여 시급성 여부를 판단한다.
    • 난이도 : 현재 기업의 분석 수준과 데이터를 생성, 저장, 가공, 분석하는 비용을 고려한 난이도는 중요한 기준이다. 현 시점에서 과제를 추진하는 것이 범위 측면과 적용 비용 측면에서 바로 적용하기 쉬운 것인지 또는 어려운 것인지에 대한 판단 기준으로 데이터 분석의 적합성 여부의 기준이 된다.

	현재----------------- 시급성 -----------------미래
어려움 | | | 난이도 | | | 쉬움	* 전략적 중요도가 높아 경영에 미치는 영향이 크므로 현재 스급하게 추진이 필요함 * 난이도가 높아 현재 수준에서 과제를 바로 적용하기에 어려움	* 현재 시점에서는 전략적 중요도가 높지 않지만 중장기적 관점에서는 반드시 추진되어야함 * 분석과제를 바로 적용하기에는 난이도가 높음
	*  전략적 중요도가 높아 현재 시점에 전략적 가치를 두고 잇음 * 과제 추진의 난이도가 어렵지 않아 우선적으로 바로 적용 가능할 필요성이 있음	* 전략적 중요도가 높지 않아 중장기적 관점에 과제 추진이 바람직함 * 과제를 바로 적용하는 것은 어렵지 않음