[ADSP 정리] (과목 2) 제 1장 - 제 1절 분석 기획의 방향성 도출

과목 2 데이터 분석의 이해

제 1장 데이터 분석 기획의 이해

제 1절 분석 기획 방향성 도출

 

• 분석 기획
  • = 실제 분석을 수행하기 전, 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업 
  • 어떠한 목표 (What)를 달성하기 위하여 (Why) 어떠한 데이터를 가지고 어떤 방식으로 (How) 수행할지 계획 수립 

1. 분석 기획의 특징 

 

• 균형잡힌 시각 중요 : 비즈니스에 대한 이해와 전문성 필요
• 분석 주제 유형 
  • 분석의 대상 (What)과 분석의 방법 (How)에 따라 네 가지로 
  • 분석의 대상 (What) - 분석의 대상이 무엇인지 인지하는 경우 Known, 명확하게 모르는 경우 Un-Known
  • 분석의 방법 (How) - 분석의 방법 알고 있는 경우 Known, 모르는 경우 Un-Known
  • 1) 개선을 통한 최적화 (Optimization) - what known, how known
  • 2) 솔루션 (Solution) - what known, how un-known
  • 3) 통찰 (Insight) - what un-known, how known 
  • 4) 발견 (Discovery) - what un-known, how un-known
• 분석 시 네 가지 유형을 넘나들면서 수행
• 목표 시점 별 분석 유형 
  • 1) 과제 중심적인 접근 방식 (단기-분석과제)
    • 문제 해결 (Problem Solving) 
    • 과제 빠르게 해결, Quick-Win 방식으로 데이터 분석 수행 
    • 분석의 가치 증명, 이해관계자들의 동의 구하기 위해서 과제를 빠르게 해결하여 공감대 확산 중요
  • 2) 장기적인 마스터 플랜 방식 (장기)
    • 지속적인 데이터 분석 문화 내재화 위해, 전사적이고 장기적인 관점 
  • (정리) 
    • 당면한 분석 주제의 해결 (과제 단위) 
      • 1차 목표 : Speed and Test 
      • 과제의 유형 : Quick-Win
      • 접근 방식 : Problem Solving
    • 지속적 분석 문화 내재화 (마스터 플랜 단위)
      • 1차 목표 : Accuracy and Deploy 
      • 과제의 유형 : Long Term View
      • 접근 방식 : Problem Definition
• 의미있는 분석 위해
  • 분석 기술, IT 및 프로그래밍, 분석 주제에 대한 도메인 전문성, 의사소통  
  • + 분석 대상 및 방식에 따른 다양한 분석 주제를 과제 단위 혹은 마스터 플랜 단위로 도출할 능력
  • + 프로젝트관리 (Project Management) 역량, 리더십 (Leadership) 역량 

2. 분석 기획 시 고려사항

 

• 1) 가용한 데이터
  • 데이터 확보 필수 
  • 데이터 유형에 따른 분석이 선행되어야 
  • 잘 정제된 DB 형태의 정형 데이터 (Structured Data) / e-mail, 소셜 미디어 데이터 등 비정형 데이터 (Unstructured Data) / 센서를 통해 스트리밍 (streaming) 되는 머신 데이터 (Machine Data) 등 반정형데이터 (Semi-structured Data) --> 존재 유뮤, 유형 파악 필요 
• 2) 적절한 유스케이스 
  • 가치 창출될 수 있는 적절한 활용 방안과 활용 가능한 유스케이스 탐색 필요 
  • 유사 분석 시나리오와 솔루션이 있을 경우 최대한 활용
• 3) 분석과제 수행을 위한 장애 요소
  • 장애 요소에 대한 사전 계획 수립
  • 정확도 향상 -> 기간과 투입 리소스 증가 -> 비용 상승 : 많은 고려 필요
  • 사용자가 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록
  • 실제 환경에서 성능에 문제가 발생할 부분 고려
  • 일회성 분석 -> 조직 역량으로 내재화 위한 충분하고 계속적인 교육 및 활용방안 등 변화 관리 (Change Management) 고려
• (정리) 
  • Available Data (가용 데이터) + Proper Business Use Case (적절한 유스케이스) + Low Barrier of Execution (장애 요소) --> 성공적 분석