자격증/ADsP

ADsP 4일차

임빵빵 2024. 7. 1. 16:29

20240701 ADsP 4일차 : 분석 마스터플랜

1. 마스터플랜 수립 개요

마스터플랜 수립 프레임워크 개요

  • 우선순위를 정하는 일
  • 분석 과제의 적용 범위 및 방식 설정
  • 분석 과제의 우선순위와 적용 범위 및 방식을 종합적으로 고려하여 최종적으로 분석 구현의 로드맵 수립
우선순위 고려요소 > 적용범위 / 방식 고려요소
1. 전략적 중요도 적용 우선순위 설정 1. 업무 내재화 적용 수준 Analytics 구현 로드맵 수립
2. 비즈니스 성과/ROI 2. 분석 데이터 적용 수준
3. 실행 용이성 3. 기술 적용 수준

 

빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소

4V 3V 1. 크기(Volume) 데이터 규모 / 양 > 투자비용 요소
(Investment)
2. 다양성(Variety) 데이터 종류 / 유형
3. 속도(Velocity) 데이터 생성속도 / 처리속도
+
시급성 4. 가치(Value) 분석 결과 활용 및 실행을 통한 비즈니스 가치 > 비즈니스효과
(Return)

 

2. 분석 거버넌스 체계 수립

분석 거버넌스 체계 구성요소

조직(Organization), 과제 기획 및 운영 프로세스(Process), 분석관련시스템(System), 데이터(Data), 분석관련교육 및  마인드 육성 체계(Human Resource)

 

분석 준비도 - 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단 방법

분석 업무 파악 / 인력 및 조직 / 분석 기법 / 분석 데이터 / 분석 문화 / IT 인프라

 

분석 성숙도

단계 1단계 도입단계 2단계 활용단계 3단계 확산 단계 4단계 최적화 단계
내용 분석 시작, 환경과 시스템 구축 분석 결과를 업무에 적용 전사 차원에서 분석 관리, 공유 분석을 진화시켜 혁신 및 성과 향상에 기여
비즈니스 부문 -실적 분석 및 통계
-정기 보고 수행
-미래 결과 예측
-시뮬레이션
-전사성과 실시간 분석
-프로세스 혁신 3.0
-분석규칙 관리
-이벤트 관리
-외부 환경 분석 활용
-최적화 업무 적용
-실시간 분석
-비즈니스 모델 진화

 

데이터 거버넌스 체계 수립:

  • 데이터 거버넌스란, 전사 차원의 모든 데이터에 대해 정책 및 지침, 표준화, 운영 조직 및 책임 등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
  • 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전은 중요한 관리 대상

데이터 거버넌스 구성요소

1. 원칙

  • 데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드
  • ex) 보완, 품질 기준, 변경 관리

2. 조직

  • 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
  • ex) 데이터 관리자, DB 관리자, 데이터 아키텍트

3. 프로세스

  • 데이터 관리를 위한 활동과 체계
  • ex) 작업 절차, 모니터링 활동, 측정  활동

데이터 분석 조직 유형

1. 집중형 조직 구조

  • 조직 내에 별도의 독립적인 분석 전담조직을 구성, 회사의 모든 분석 업무를 전담 조직에서 담당
  • 전략적인 중요도에 따라 우선순위를 정하여 추진 가능
  • 일부 현업 부서와 업무가 중복 또는 이원화될 가능성이 있다는 단점

2. 기능 중심의 조직 구조

  • 일반적으로 분석을 수행하는 형태, 별도로 분석 조직을 구성하지 않고 해당 업무 부서에서 직접 분석
  • 전사적 관점에서 핵심 분석 어려움, 특정 업무 부서에 국한된 분석을 수행할 가능성 높거나 일부 중복된 분석 업무를 수행

3. 분산된 조직 구조

  • 분석 조직의 인력들을 현업부서에 배치해 분석 업무 수행
  • 전사 차원에서 분석 과제의 우선순위를 선정해 수행 가능, 분석 결과를 신속하게 실무에 적용 할 수 있는 장점

표를 보고 구분가능해야 함

분석 과제 관리 프로세스 수립

알고있어야 함