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[ADsP] 3-1. 데이터 분석 개요 1. 데이터 처리 데이터웨어하우스(DW), 데이터마트(DM) 통해 분석 데이터 가져와서 사용 신규 시스템 or DW에 포함되지 않은 자료 활용 방법 - 기존 운영시스템(legacy)에서 가져오기 - ODS(Operational Data Store)에서 정제된 데이터 가져와 결합 운영시스템(legacy)에 직접 접근 활용은 매우 위험 - 주로 ODS에서 가져옴 - 스테이징 영역(staging area)에서 가져오기도 함 스테이징 영역 (staging area) - 운영시스템(legacy)에서 가져온 데이터를 임시 저장 - 스테이징 영역 데이터는 정제되어 있지 않으므로 전처리 한 뒤 DW, DM과 결합해야 함 최종 데이터 구조로 가공 - 시뮬레이션 모델링 : 단계별 처리시간 대한 분포 파악할 수 있는 내용,..
[ADsP] 2-2. 분석 마스터 플랜 (2) 분석 거버넌스 체계 수립 1. 거버넌스 체계 개요 구성 요소 조직(분석 기획 및 관리) 과제 기획 및 운영 프로세스 분석 관련 시스템 데이터 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계 2. 데이터 분석 수준진단 목표 현재 분석수준 이해, 수준진단 결과 토대로 미래 목표수준 정의 데이터 분석 기반, 환경이 유사업종 비해 어느 정도 수준인지 파악 경쟁력 확보 위해 어떤 영역에 집중해야하는지, 어떤 관점 보완해야하는지 등 개선방안 도출 분석 준비도 (Readiness) 각 영영별 세부 항목 대한 수준 평가 일정 수준 이상 충족하면 분석 업무 도입, 충족하지 못하면 분석 환경 조성 분석업무파악 : 발생한 사실 분석, 예측 분석, 시뮬레이션 분석, 최적화 분석, 분석 업무 정기적 개선 인력 및 조직 : 분석 전문가 직무 존재, 분석 전문가 교..
[ADsP] 2-2. 분석 마스터 플랜 (1) 마스터 플랜 수립 framework 1. 분석 마스터 플랜 수립 framework 우선순위 고려요소 : 전략적 중요도(전략적 필요성, 시급성), 비즈니스 성과 및 ROI, 실행 용이성(투자, 기술 용이성) 적용범위 및 방식 고려요소 : 업무내재화 적용 수준, 분석데이터 적용 수준, 기술적용 수준 ISP(Information Strategy Planning) - 정보기술 전략적 활용 위한 중장기 마스터 플랜 수립 절차 - 조직 내외부 환경 분석 → 기회, 문제점 도출 → 사용자 요구사항 분석 → 시스템 구축 우선순위 결정 분석 마스터 플랜 - 일반적 ISP 방법론 활용 - 데이터 분석 기획 특성 고려하여 수행, 기업에 필요한 데이터 분석 과제 도출 - 과제 우선순위 결정 - 단기, 중, 장기 나눠 계획 수립 2. 우선순위 평가 방법 및 절차..
[ADsP] 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 (4) 분석 과제 발굴 및 관리 방안 1. 하향식 접근 방식 기회 및 문제 탐색, 해당 문제를 데이터 문제로 정의, 해결방안 탐색, 타당성 평가의 과정을 통해 분석 과제 도출 문제 탐색 단계 비즈니스 모델 기반 문제 탐색 - 업무 : 제품, 서비스 생산 위해 운영하는 내부 프로세스 및 주요 자원 관련 주제 도출 - 제품 : 생산 및 제공하는 제품 및 서비스 개선 위한 관련 주제 도출 - 고객 : 제품, 서비스 제공받는 사용자 및 고객, 이를 제공하는 채널 관점에서 관련 주제 도출 - 규제와 감사 : 제품 생산, 전달 과정 프로세스 중 발생하는 규제 및 보안 관점에서 주제 도출 - 지원 인프라 : 분석 수행 시스템 영역 및 운영, 관리 인력 관점에서 주제 도출 * 거시적 관점 - STEEP(Social, Technology, Economic,..
[ADsP] 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 (3) 빅데이터 분석 방법론 빅데이터 분석 방법론 : 계층적 프로세스 모델 (3계층) 단계 (Phase) - 프로세스 그룹 통해 완성된 단계별 산출물 생성 - 기준선(baseline)으로 설정되어 관리되어야 함 - 버전 관리 통해 통제가 이루어져야 함 태스크 (Task) - 단계를 구성하는 단위활동 - 물리적, 논리적 단위 품질 검토 항목 스텝 (Step) - WBS(Work Breakdown Structure)의 Work Package 해당 - 입력자료, 처리 및 도구, 출력자료로 구성된 단위 프로세스 분석 절차 분석 기획 비즈니스 이해 및 범위 설정 > 비즈니스 이해 - 내부 업무 매뉴얼, 관련자료, 외부 관련 비즈니스 자료 조사, 향후 프로젝트 방향 설정 - 중장기입력자료 : 업무 매뉴얼, 업무 전문가 지식, 빅데이터 분석 대..
[ADsP] 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 (2) 분석 방법론 1. 분석 방법론 개요 데이터 분석 방법론 데이터 분석이 효과적으로 정착하기 위해 체계화된 절차 및 방법인 분석 방법론이 필수적으로 필요 Procedure(절차), Method(방법), Tools&Technique(도구와 기법), Templates&Outputs(템플릿과 산출물)로 구성 방법론의 적용 업무의 특성에 따른 모델 폭포수 모델 - 순차적 진행 - 이전 단계 완료되어야 다음 단계로 진행, 문제 발견 시 피드백 나선형 모델 - 반복 통해 점증적 개발 - 관리 체계 효과적으로 갖추지 못하면 복잡도 상승 프로토타입 모델 - 폭포수 모델 단점 보완 위해 점진적으로 시스템 개발해나가는 접근 방식 - 완벽 요구 분석 어려움 해결 위해 개발 일부분만 우선 개발 → 사용자 시험 사용 → 요구 분석, 정당성 점..
[ADsP] 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 (1) 분석 기획 방향성 도출 분석 기획 : 목표 달성 위해 어떤 데이터를 어떤 방식으로 수행할지에 대한 사전 계획을 수립하는 작업 1. 분석 기획의 특징 분석 기획을 위한 필요 역량 수학/통계학적 지식 + 정보기술(IT, 해킹, 통신기술) + 해당 비즈니스에 대한 이해, 전문성 ( + 프로젝트 관리 역량, 리더십 역량) 위 역량들에 대한 균형 잡힌 시각 가지고 방향성 및 계획 수립해야 함 분석의 대상 및 방법에 따른 분석 기획 방안 4가지 유형 넘나들며 분석 수행 및 결과 도출하는 과정 반복 목표시점별 분석 기획 방안 과제 해결을 중심으로 하는 단기적 접근 방식 + 지속적인 분석 문화를 내재화하기 위한 장기적 마스터 플랜 방식 융합하여 적용 2. 분석 기획 시 고려사항 데이터에 대한 고려 - 분석의 기본이 되는 데이터에 대한 고려가..
[ADsP] 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 빅데이터 열풍과 회의론 거품현상 우려하는 시선도 적지 않았음 이러한 회의론으로 인해 실제 빅데이터 분석에서 찾을 수 있는 가치 발굴 전에 차단해버릴수도 있음 회의론의 원인 : 투자효과 거두지 못한 사례 존재 (과거의 CRM) 및 빅데이터 성공 사례가 기존 분석 프로젝트 포함한 경우도 많음 싸이월드의 퇴보 원인 - 싸이월드도 OLAP 같은 분석 인프라가 존재했으나, 중요한 의사결정이 데이터 분석에 기초하지 않았음 - 웹로그 분석을 일차원적으로 분석하여 사업 상황을 확인하기 위한 협소한 문제에만 집중 - 소셜 네트워킹 활동 특성 등과 관련 분석은 하지 않음 - 트렌드 변화가 사업모델에 미치는 영향 알아차리지 못함 → 전략적 분석은 치열한 시장에서 기업 생존을 좌우할 정도로..

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