[ADsP] 2-2 분석 마스터 플랜

마스터 플랜 수립 프레임 워크 ★ ★

- 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려해 적용 우선순위를 설정하고, 데이터 분석 구현을 위한 로드맵을 수정한다.

• 우선순위 고려 요소
  1. 전략적 중요도 : 전략적 필요성, 시급성
  2. 비즈니스 성과 / ROI
  3. 실행 용이성 : 투자 용이성, 기술 용이성
• 적용범위/방식 고려요소
  1. 업무 내재화 적용 수준
  2. 분석 데이터 적용 수준
  3. 기술 적용 수준

ex)

1. 중장기적 마스터플랜 수립을 위해서는 분석 과제를 대상을 다양한 기준을 고려해 적용할 우선순위를 설정할 필요가 있다. 
2. 분석 과제의 적용 범위 및 방식에 대해서도 종합적으로 고려하여 결정한다.
3. 분석 과제 수행의 선후관계 분석을 통해 전체 과제를 반복적이고 순환적으로 작성한다. (X)
4. 일반적인 IT 프로젝트의 우선순위로는 전략적 중요도와 실행 용이성이 있다.
5. 마스터플랜 수립 때 적용 범위 및 방식의 고려요소가 아닌 것은? 
   (업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 투자 비용 수준 (X), 기술 적용 수준)
6. 다음 중 데이터 분석 구현을 위한 적용 우선순위 평가 시 주요 고려 요소가 아닌 것은? 
   (전략적 중요도, ROI, 실용 용이성, 업무 내재화 적용 수준(X))

 

ROI 관점에서 빅데이터의 핵심 특징 ★ ★

• 투자비용 요소
  - 크기 (Volume)
  - 다양성 (Variety)
  - 속도 (Velocity)
• 비즈니스 효과
  - 가치 (Value)

ex)

1. 다음 중 빅데이터 특징 중 비즈니스 효과에 해당되는 것은?
   Volume(X), Variety(X), Velocity(X), Value(O)
2. Value는 투자비용 요소이다. (X)
3. ROI 관점에서 보는 빅데이터는 4V라 할 수 있다.
4. Volume, Variety는 투자비용 요소이다.
5. ROI 관점에서의 분석 과제 우선순위 평가 기준은 시급성과 난이도가 있다.

 

분석 거버넌스 체계 구성요소

• 데이터 (Data)
• 분석교육 / 마인트 육성체제 (Human Resource)
• 분석 기획 및 관리 수행 조직 (Organization)
• 과제 기획 및 운영 프로세스 (Process)
• 분석 관련 시스템 (System)

ex)

- 분석 거버넌스 체제 고려사항이 아닌 것은?

(분석 기획 및 조직, 분석 프로세스, 분석 비용 및 예산 (X), IT 기술과 마인드 육성체계)

 

 

포트폴리오 사문변 분석을 통한 과제 우선순위 선정 (시급성, 난이도) ★ ★

 

• 시급성 : 3 -> 4 -> 2
• 난이도 : 3 -> 1 -> 2

ex)

- 포트폴리오 사분면 분석을 통한 과제 우선순위를 선정하는 기법중 분석 과제의 적용 우선순위를 '시급성'에 둔다면 결정해야할 우선순위는? (3 -> 4 -> 2)

 

 

데이터 분석 수준진단 ★ 

• 분석 준비도
  1) 분석 업무
    - 발생한 사실 분석업무, 예측 분석업무, 시뮬레이션 분석업무, 최적화 분석업무, 분석업무 정기적 개선
  2) 분석 인력, 조직
    - 분석 전문가 직무 존재, 분석 전문가 교육 훈련 프로그램, 관리자들의 기본적 분석 능력, 전사 분석 업무 총괄 조직 존재, 경영진의 분석 업무 이해 능력
  3) 분석 기법
    - 업무별 적합한 분석기법 사용, 분석업무 도입 방법론, 분석기법 라이브러리, 분석기법 효과성 평가, 분석기법 정기적 개선
  4) 분석 데이터
    - 분석업무를 위한 데이터 충분성-신뢰성-적시성, 비구조 데이터 관리, 외부 데이터 활용 체계, 기준 데이터 관리
  5) 분석 문화
    - 사실에 근거한 의사결정, 관리자의 데이터 중시 정도, 회의 등에서 데이터 활용 상황, 경영진의 직관 vs 데이터 기반의 의사결정, 데이터 공유 및 협업 문화
  6) 분석 인프라
    - 운영시스템 데이터 통합, 데이터 유통체계, 분석 전용 서버 및 스토리지, 빅데이터 분석 환경, 통계 분석 환경, 비주얼 분석 환경
  7) 분석 성숙도 (CMMI 모델로 평가)
    - 도입단계 : 분석을 시작하여 환경과 시스템을 구출
    - 활용단계 : 분석 결과를 실제 업무에 적용
    - 확산단계 : 전사 차원에서 분석을 관리하고 공유
    - 최적화 단계 : 분석을 진화시켜서 혁신 및 성과 향상에 기여

 

분석 관점에서의 사분면 분석 (준비도, 성숙도) ★ ★

• 정착형
  - 준비도는 낮으나 조직, 인력, 분석업무, 분석기법 등을 기업 내부에서 제한적으로 사용하고 있어 1차적으로 정착이 필요한 기업
• 확산형
  - 기업에 필요한 6가지 분석 구성요소를 갖추고 있고, 현재 부분적으로 도입이 되어 지속적인 확산이 필요한 기업
• 준비형
  - 기업에 필요한 데이터, 인력, 조직, 분석업무, 분석기법 등이 적용되어있지 않아 사전 준비가 필요한 기업
• 도입형 
  - 기업에서 활용하는 분석업무, 기법 등은 부족하지만 적용 조직 등 준비도가 높아 바로 도입할 수 있는 기업

 

데이터 거버넌스 개요 ★

• 전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것을 말함.
• 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전은 데이터 거버넌스의 관리 대상.

ex)

1. 이용 가능한 모든 정보를 분석 기획에 포함해야 한다. 
2. 양질의 데이터가 중요하므로 정보 수명주기보다 데이터 품질 관리가 더 중요하다.
3. ERD는 변경사항 적용을 위해 관리되어야 한다. (X)
4. 지속적인 교육 및 관리가 필요하다. (X)

 

데이터 거버넌스 구성요소

• 원칙 (Principle) 
  - 데이터를 유지-관리하기 위한 지침과 가이드 (보안, 품질기준, 변경관리)
• 조직 (Organization)
  - 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임 (데이터 관리자, DB 관리자, 데이터 아키텍트)
• 프로세스 (Process)
  - 데이터 관리를 위한 활동과 체계 (작업절차, 모니터링 활동, 측정 활동)

 

데이터 거버넌스 체계

• 데이터 표준화
  - 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축 등
• 데이터 관리 체계
  - 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙 수립, 조직별 역할과 책임 
• 데이터 저장소 관리
  - 메타 데이터 및 표준 데이터 관리를 위한 전사 차원의 저장소 구성
• 표준화 활동
  - 표준 준수 여부를 주기적으로 점검하고 모니터링 

ex) 데이터 거버넌스에서 메타데이터 구축/표준용어 설정/명명규칙 수립 단계는? (데이터 표준화)

 

 

분석을 위한 3가지 조직 구조

• 집중 구조
  - 전사 분석업무를 별도의 분석 전담 조직에서 담당
• 기능 구조
  - 해당 업무 부서에서 분석 수행
• 분산 구조
  - 분석조직 인력들을 현업부서로 직접 배치하여 분석업무 수행

ex)

1. 집중형 조직 구조는 조직 내에 별도의 독립적인 분석 전담조직이 구성하고, 회사의 모든 분석 업무를 전담 조직에서 담당한다.
2. 집중형 조직 구조는 일부 협업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화될 가능성이 있다.
3. 기능 중심의 조직 구조는 별로로 분석 조직을 구성하지 않고 각 해당 업무부서에서 직접 분석하는 형태이다.
4. 분산된 조직구조는 조직의 인력들이 협업부서에 배치가 되어 신속한 업무에는 적합하지 않다. (X)

 

분석 과제 관리 프로세스

- (과제 발굴) 분석 Idea 발굴 -> 분석 과제 후보제안 -> 분석과제 확정 -> (과제 수행) 팀구성 -> 분석과제 실행 -> 분석과제 진행관리 -> 결과 공유/개선
  - 해당 과제를 진행하면서 만들어진 시사점을 포함한 결과물을 풀(Pool)에 잘 축적하고 관리