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adsp 정리 (2과목 - 데이터 분석 기획)
분석 주제 4가지
분석 기획 시 고려사항 3가지
1.가용 데이터 고려 - 데이터 확보 및 유형에 대한 분석)
2.적절한 활용 방안과 유스케이스 탐색 - 유사한 과거 분석 사례 활용
3.장애요소에 대한 사전 계획 수립
분석 방법론
방법론은
1.상세한절차(Procedure)
2.방법(Methods)
3.도구와 기법(Tools and Techniques)
4.템플릿과산출물(Templates and Outputs)으로 구성되어야 한다.
생성과정
개인의 암묵지가 조직의 형식지로 형식화되고 형조직의 형식지가 채계화되어 방법론이 될 수 있다
체계화된 방법로은 다시 내재화 과정을 거쳐 개인의 암묵지로 발전된다.
암묵지 ==형식화==> 형식지 ==체계화==> 방법론 ==내재화==> 암묵지
방법론 모델
1.폭포수 모델
단계를 거쳐 순차적으로 진행 (현재 단계 완료되어야 다음단계 진행)
2.프로토타입모델(일부분 먼저 개발)
3.나선형모델(반복을 통해 점증적으로 개발 - 위험요소를 사전에 제거하기 위함)
4.계층적프로세스모델(일반적인 분석방법론이다.)
하나의 단계당 여러개의 태스크로 구성되고 하나으 태스크는 여러개의 스텝으로 구성된다.
스텝은 WBS(Work Breakdown Structure - 업무분업구조)의 워크패키지 (입력자료,출력자료,처리및도구로 구성)
+Agile방법론(민첩++)
변화를 전제로 1~4주 작은 스프린트 단위로 디자인 => 개발 => 테스트 진행함 (반복적인 개발과 테스트가 중점임)
스크럼 방법론은 활용 가능하다.
전통적 분석 방법론
1.KDD(Knowledge Discovery in Database) 분석 방법론
데이터셋 선택 -> 데이터셋 전처리 -> 데이터 변환 -> 데이터 마이닝 -> 해석과 평가
2.CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 분석 방법론
업무 이해 -> 데이터 이해 -> 데이터 준비 -> 모델링 -> 평가 -> 전개
빅데이터 분석 방법론
분석기획의 위험 대응 계획 수립으로는 회피,전이,완화,수용 이 있다
<빅데이터 분석 방법론 5단계>
① 분석 기획 (PLanning) : 비즈니스 이해 및 범위 설정, 프로젝트 정의 , 위험 계획 수립
② 데이터 준비 (Generic Task) : 필요 데이터 정의, 데이터 스토어 설계
③ 데이터 분석 (Analyzing) : 분석용 데이터 준비, 모델링 (데이터 분석에서 데이터 준비에 피드백 준다)
④ 시스템 구현 (Developing) : 설계 및 구현, 프로토타입 구현, 시스템 테스트 및 운영
⑤ 평가 및 전개 (Deploying) : 프로젝트 평가 및 보고,모델 발전 계획 수립
분석 과제 탐색 방법 (분석 대상 알고 있으면 하향식 모르면 상향식)
하향식 접근법 : Top - down (문제탐색 -> 문제정의 -> 해결방안탐색 -> 타당성 검토)
하향식 접근법의
문제탐색단계 5개 영역
상향식 접근법 : Bottom - up (지도,비지도학습 -> 프로토타입)
지도학습 : 정답 잇는 데이터 활용해 분석 모델 학습
비지도학습 : 정답 안알려주고 학습
시행착오통한 해결 (프로토타이핑접근법) : 먼저 분석 시도하여 결과 확인하면서 조금씩 개선
디자인 씽킹
1.수렴과 발산을 반복 -> 더블다이아몬드 -> 상향식 -> IDEO
2. 공감이 먼저면 스탠퍼드대학 d.school (상향식)
소프트웨어 및 시스템 공학의 역량 성숙도를 파악하기 위한 모델 (능력성숙도통합모델 - CMMI)
1단계 : 개인의 역량이 프로젝트의 성공과 실패를 나누는 주요 요인으로 프로젝트의 개발 프로세스가 거의 없다
2단계 : 일정이나 비용과 같은 요소가 프로세스의 중심으로, 약간의 개발 프로세스하에서 통제되는 상태
3단계 : 조직을 관리하기 위한 프로세스가 존재하는 상태
4단계 : 체계적인 관리하에 프로젝트 및 산출물 등에 대한 정량적인 측정이 가능한 상태
5단계 : 조직적으로 최적화된 프로세스를 보유하고 지속적인 개선을 목표로 하는 상태
*분석 마스터플랜 수립 프레임워크
1.전략적중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 실행 용이성을 기준으로 적용 우선순위를 설정합니다.(우선순위고려요소)
2.업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준을 고려해 Analytics 구현 로드맵을 수립합니다.(적용범위/방식고려요소)
일반적인 IT 프로젝트 우선순위 평가는
전략적 중요도와 실행 용이성을 판단 합니다.
전략적 중요도에서 전략적 필요성을 평가하고 시급성을 평가합니다.
실행 용이성에서 투자 용이성과 기술 용이성을 평가합니다.
포트폴리오 사분면 분석
현재 + 쉬움이 제일 시급한 것임
빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소
빅데이터 특징인 4V를 고려 합니다
Volume,Variety,Velocity => 투자비용 요소를 고려
Value(비즈니스가치) =>비즈니스효과 고려
ROI를 활용한 우선순위 평가 기준
시급성(전략적중요도,목표가치(KPI))
난이도(데이터비용,분석적용비용,분석수준)
ISP(Information Strategic Planning) : 정보기술 및 정보시스템을 전략적으로 활용하기 위해 먼저 조직의 내외부 환경을 분석하고 문제점을 도출하며, 사용자의 요구를 분석하여 시스템 구축 우선순위를 결정하는 등 중장기 마스터플랜을 수립하는 절차
EX) 정보시스템을 전략적으로 활용하여 기업의 경쟁을 발전시키기 위해 ISP를 수행한다.
분석 거버넌스 체계 수립
체계 구성 요소
조직(Organization) : 분석 기획 관리 수행
과제 기획 및 운영 프로세스(Process)
분석 관련 시스템(System)
데이터(Data)
분석 관련 교육 및 육성(Human Resource)
분석 준비도
분석 성숙도 모델
도입 -> 활용 -> 확산 -> 최적화
성숙도 평가
분석수준진단결과 4분면
확산형 : 높은준비도, 높은성숙도 => 지속적 확산 가능
도입형 : 높은준비도, 낮은성숙도 => 데이터 분석 도입 가능
정착형 : 낮은준비도, 높은성숙도 => 분석 장착 필요
준비형 : 낮은준비도, 낮은성숙도 => 사전 준비 필요
데이터분석조직유형
1.집중형 조직 구조
조직 내 별도 분석 조직 구성
일부 현업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화 될 가능성 있다 ( 단점)
2.기능 중심의 조직 구조
별도 분석 조직 없이 해당 부서에서 직접 분석
전사적 관점 핵심 분석이 어렵고, 특정 업무 부서에 국한된 분석을 수행할 가능성이 높거나, 일부 중복 분석 업무 수행이 될 수 있는 구조
3.분산형 조직 구조
1,2 합친 부분이며
전사 차원 분석 과제의 우선 순위를 선정해 수행 가능하고, 분석 결과를 신속하게 실무에 적용할 수 있다.
분석 도임에 대한 문화적 대응
분석이 내재화되기전에 기업이 대부분 실패하는 단계가 B 단계 이다.
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