데이터 분석 준전문가(adsp) - 분석기획 방향성 도출

분석기획 방향성 도출

 

1.분석기획의 특징 

 

가.분석기획이란 ? 

 

- 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고 , 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업이다.

 

- 분석과제 및 프로젝트를 직접 수행하는 것은 아니지만 , 어떠한 목표 ( What ) 를 달성하기 위하여 ( Why ) 어떠한 데이터를 가지고 어떤 방식으로 ( How ) 수행할 지에 대한 일련의 계획을 수립하는 작업이기 때문에 성공적인 분석결과를 도출하기 위한 중요한 사전 작전이다. 

 

나.데이터 사이언티스트의 역량 

- 데이터 사이언티스트는 수학/통계학적 지식 및 정보기술 ( IT기술 , 해킹기술 , 통신기술 등 ) 뿐만 아니라 해당 비즈니스에 대한 이해와 전문성을 포함한 3가지 영역에 대한 고른 역량과 시각이 요구된다.

 

- 다시 말해서 , 분석을 기획한다는 것은 해당 문제 영역에 대한 전문성 역량 및 수학 /통계학적 지식을 활용한 분석 역량과 분석의 도구인 데이터 및 프로그래밍 기술 역량에 대한 균형 잡힌 시각을 가지고 방향성 및 계획을 수립해야 한다는 것을 의미한다.

 

 

2.분석 대상과 방법 

- 분석은 분석의 대상 ( What ) 과 분석의 방법 ( How )에 따라서 4가지로 나누어진다.

- 특정한 분석 주제를 대상으로 진행할 경우에도 , 분석 주제 및 기법의 특성상 이러한 4가지 유형을 넘나들면서 분석을 수행하고 결과를 도출하는 과정을 반복한다.

 

 

3.목표 시점 별 분석 기획 방안 

- 목표시점 별로는 당면한 과제를 빠르게 해결하는 "과제 중심적인 접근 방식"과 지속적인 분석 내 재화를 위한 "장기적인 마스터 플랜 방식"으로 나눌 수 있다.

- 분석기획에서는 문제해결 ( Problem Solving ) 을 위한 단기적인 접근방식과 분석과제 정의 ( Problem Definition ) 를 위한 중장기적인 마스터 플랜 접근방식을 융합하여 적용하는 것이 중요하다.

 

당면한 분석 주제의 해결 

Speed & Test ( 1차 목표 ) 

Quick & Win ( 과제의 유형 ) 

Problem Solving ( 접근 방식 ) 

 

지속적 분석 문화 내재화 

Accuracy & Deploy ( 1차 목표 ) 

Long Term View ( 과제의 유형 ) 

Problem Definition ( 접근 방식 ) 

 

- 의미있는 분석을 위해서는 분석 기술 , IT 및 프로그래밍 , 분석 주제에 대한 도메인 전문성 , 의사 소통이 중요하고 분석 대상 및 방식에 따른 다양한 분석 주제를 과제 단위 혹은 마스터 플랜 단위로 도출할 수 있어야 한다.

 

4.분석 기획시 고려사항 

 

가.Available Data 

- Transaction data

- Human-generated data

- Mobile data

- machine and sensor data 

 

나.Proper Business Use Case

- Customer analytics

- Social media analytics

- Plant and facility management 

- Pipeline management 

- Price optomization

- Fraud detection 

 

다.Low Barrier of Execution 

- Cost

- Simplicity

- Performance

- Culture 

 

 

- 분석의 기본인 가용데이터 ( Available data ) 에 대한 고려가 필요

--> 분석을 위한 데이터의 확보가 우선적이며 , 데이터의 유형에 따라 적용 가능한 솔루션 및 분석방법이 다르기 때문에 유형에 대한 분석이 선행적으로 이루어져야 한다.

 

- 분석을 통해 가치가 창출될 수 있는 적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색이 필요하다

--> 바퀴를 재발명하지 마라 라는 격언처럼 기존에 잘 구현되어 활용되고 있는 유사 분석 시나리오 및 솔루션을 최대한 활용하는 것이 중요하다 

 

- 분석 수행시 발생하는 장애요소들에 대한 사전계획 수립이 필요하다 ( Low Barrier Of Execution ) 

--> 일회성 분석으로 그치지 않고 조직의 역량으로 내재화하기 위해서는 충분하고 계속적인 교육 및 활용방안 등의 변화 관리 ( change Management ) 가 고려되어야 한다. 

 

정형 데이터 : 데이터 자체로 분석 가능 , RDB 구조의 데이터 , 데이터베이스로 관리 / ERP , CRM , SCM , 정보시스템 

반정형 데이터 : 데이터로 분석이 가능하지만 해석이 불가능하며 메타정보를 활용해야 해석이 가능 / 로그데이터 , 모바일 데이터 , 센싱데이터 

비정형 데이터 : 데이터 자체로 분석이 불가능 , 특정한 처리 프로세스를 거쳐 분석데이터로 변경 후 분석 / 파일형태로 저장,관리 / 영상,음성,문자 등