데이터 분석 관련 개념

ADSP 시험에 나오는 데이터 분석 관련 개념들은 상당히 생소한 경우가 많습니다.

 

다음에서는 ADSP 시험에 나오는 데이터 분석 개념들을 모아서 정리 해봤습니다.

 

◎ 분석 주제 잡기

 

분석의 대상을 아는데 분석 방법도 알면 최적화 (Optimization)를 주제로 선정합니다.

 

분석의 대상을 아는데 분석 방법은 모르면 솔루션 (Solution)을 주제로 선정합니다.

 

분석의 대상을 모르는데 분석의 방법은 알면 통찰 (Insight)을 주제로 선정합니다.

 

분석의 대상을 모르는데 분석 방법도 모르면 발견 (Discovery)을 주제로 선정합니다.

◎ 빅데이터 분석 단계

 

1단계: 분석 기획

 

○ 비즈니스 이해

 

○ 프로젝트 범위 설정

 

- 프로젝트 범위 정의서 (SOW, Statement of Work)

 

○ 프로젝트 정의 

 

○ 프로젝트 계획 수립

 

- 프로젝트 수행 계획서 (WBS, Work Breakdown Structure)

 

○ 프로젝트 위험 계획 수립  

 

→ 위험 우선 순위 판단, 위험 대응 계획 수립

 

(위험을 회피, 전이, 완화, 수용 으로 구분하여 계획서 작성)

 

2단계: 데이터 준비

 

○ 필요 데이터 정의

 

○ 데이터 스토어 설계

 

○ 데이터 수집 및 정합성 검정

 

3단계: 데이터 분석

 

○ 분석용 데이터 준비

 

○ 텍스트 분석

 

○ 탐색적 분석

 

○ 모델링  

 

→ 데이터 분할, 데이터 모델링, 모델 모니터링 방안 (ex: 알고리즘 설명서 작성)

 

○ 모델 평가 및 검증

 

4단계: 시스템 구현

 

○ 설계 및 구현

 

○ 시스템 테스트 및 운영

 

5단계: 평가 및 전개

 

○ 모델 발전 계획 수립

 

○ 프로젝트 평가 및 보고

 

◎ 분석 마스터 플랜

 

분석 마스터 플랜: 분석 프로젝트를 위한 전체 설계도

 

●  우선적 고려 요소: 전략적 중요도, 비즈니스 성과 / ROI, 실행 용이성

 

→ 적용 범위 / 방식: [업무 내재화, 분석 데이터, 기술] 의 적용 수준 

 

◎ 포트폴리오 사분면 분석을 통한 우선순위 평가 기준

 

우선 순위 평가 기준이 시급성 이라면  III, I, IV, II 순으로 평가합니다.

 

우선 순위 평가 기준이 난이도 라면 III, IV, I, II 순으로 평가합니다.

 

◎ 분석 과제 관리 프로세스

 

● 과제 발굴 단계: 과제를 발굴하고 과제화하여 과제 후보 POOL 로 관리하고

 

이후 분석 과제 확정

 

 

● 과제 수행 단계: 과제를 수행하면서 결과를 과제 결과 POOL 로 관리하고,

 

이후 지속적으로 모니터링 작업을 병행하고 결과를 공유, 개선

 

◎ 분석 거버넌스 체계 구성 요소

 

○ 조직

 

○ 데이터

 

○ 과제 기획 및 운영 프로세스

 

○ 분석 관련 시스템

 

○ 교육 및 마인드 육성 체계

 

◎ 데이터 거버넌스 구성 요소

 

원칙, 조직, 프로세스

 

◎ 분석 수준 진단

 

○ 분석 준비도

 

분석 문화, 분석 데이터, 분석 인프라, 분석 기법, 분석 업무, 분석 인력 및 조직

 

○ 분석 성숙도

 

비즈니스, 조직 및 역량, IT