(ADsP) 2과목 데이터의 이해 - 2. 분석 마스터플랜

마스터플랜 수립

분석 프로젝트를 위한 설계도를 그리는 과정.

- 돈과 관련되면 Value 선택
- 포트폴리오 사분면 순서 기억

 

1. 우선순위 고려 요소 : 전략적 중요도, 비즈니스, 실행 용이성

- 전략적 중요도 : 전략적 필요성과 시급성 고려

- 실행 용이성 : 투자 용이성과 기술 용이성 고려

2. 적용 범위와 방식 고려 요소 : 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준

 

3. 빅데이터 특징을 고려한 ROI(투자수익률)요소

- 3V는 인풋 성격이며 난이도를 고려한다 Value는 리턴 성격이며 중요도 등을 평가한다

 

4. 포트폴리오 사분면을 이용한 고려

- x는 시급성, y는 난이도

- 시급성 기준 3 출발 반시계

- 난이도 기준 3 출발 시계

 

5. 마스터플랜과 ISP(정보 시스템 플랜)의 차이 : ISP가 더 큰 개념이고 전사적으로 어떻게 움직일지 표출하는 광의의 개념이고 기업 환경 분석 내용이 추가된다

 

6. 세부 이행계획 수립

- 폭포수 반복도 있으나 주로 모델링 단계를 반복 수행하는 혼합형을 더 많이 사용한다

 

분석 거버넌스 체계 수립

가장 이해가 안되고, 내 상식과 알맞지 않은 과목 이었음.
거버넌스(Governance) = 통치 라는 뜻으로 기업에서 의사결정을 위한 데이터 분석과 활용에 대해 체계적인 관리를 의미함

- 분석 준비도와 분석 성숙도의 개별 특징을 알아야함
- 분석 수준 진단은 외우고 넘어가기
-  플랫폼화 시키면 어떤 장점이 있는지 알아두기
- 체계와 조직 유형은 이해하고 넘어가기

 

1. 거버넌스 체계 구성 요소 : 조직, 프로세스, 시스템, 데이터, HR

 

2. 분석 준비도 : 데이터 분석 도입수준을 파악하기 위한 진단 방법

- 분석 업무 파악

- 분석 인력 및 조직

- 분석 기법

- 분석 데이터

- 분석 문화

- IT인프라

 

3. 분석 성숙도 : CMMI모델을 활용하여 조직의 성숙도 평가, 비즈니스, 조직및 역량, IT부문을 도입-활용-확산-최적화 4단계로 평가

 

4. 분석 수준 진단

- 성숙도 바닥일 때 준 정 확 도로 외우기

 

5. 분석 지원 인프라 : 플랫폼화 시켜 중앙집중적 데이터 관리, 인터페이스 최소화

 

6. 데이터 거버넌스 구성요소

- 관리 대상 : 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전

- 구성 요소 : 원칙, 조직, 프로세스

 

7. 데이터 거버넌스 체계

- 데이터 표준화 : 서로 같은 용어를 쓰도록 하는 것

- 데이터 관리 체계 : 운영관리 원칙, 생명주기 관리 등

- 데이터 저장소 관리 : 구조 변경, 미리 만들어놓기 등

- 표준화 활동 : 주기 점검

 

8. 데이터 분석 조직 : 지식과 경험을 가진 집단으로, 가치를 찾고 최적화 하는 것이 목표

 

9. 데이터 분석 조직 유형

- 집중형 : 전담 조직 별도 존재

- 기능 중심 : 각 부서에서 분석

- 분산형 : 분석 조직의 인력을 현업에 배치

 

10. 분석 과제 관리 프로세스 : 기업 내 분석 문화 내재화

- 과제 발굴 : 아이디어 발굴 > 과제 제안(과제 후보 Pool) > 과제 선정

- 과제 수행 : 과제 실행 > 진행 관리 > 공유 및 개선(과제 결과 Pool)