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데이터 분석 기획
- 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 작업
- 어떠한 목표를 (What)
- 달성하기 위해 (Why)
- 어떤 데이터를 가지고 어떤 방식으로 (How)
- 수행할 것인가에 대한 일련의 계획 수립
- 분석 과제 및 프로젝트를 직접 수행하는 것은 아니지만, 성공적인 분석 결과를 도출하기 위한 중요한 사전 작업
분석 기획의 특징
분석 기획의 절차
- 비즈니스 이해 및 범위 설정
- 프로젝트 정의
- 프로젝트 수행 계획 수립
- 프로젝트 위험 계획 수립
분석 대상과 방법에 따른 분류
- 분석 주제와 방법에 대한 특성상 4가지 유형을 넘나들며 분석을 하고 결과를 도출하는 과정 반복
목표 시점에 따른 분류
- 단기적 접근 방식 (과제 중심적 접근)
- 당면한 과제를 빠르게 해결하기 위한 목적
- 명확한 해결을 위해 Quick-Win 방식으로 분석
- 중장기적 접근 방식 (마스터 플랜 접근)
- 지속적인 분석 문화를 내재화하기 위한 목적
- 전사적으로 장기적 관점에서 과제를 도출하여 수행
- 혼합 방식 (분석 기획시 적합)
- 마스터 플랜을 수립하고 장기적 관점에서 접근하는 것이 바람직
- 분석의 가치를 증명하고 이해관계자들의 동의를 얻기 위해 과제를 빠르게 해결하여 가치를 조기에 체험
분석 기획 시 필요역량
- 분석 기획을 위한 기본적인 소양
- 기본적인 소양 3요소 : 도메인 지식, 정보기술, 수학 및 통계학적 지식
- 3가지의 소양에 대한 균형 잡힌 시각으로 분석의 방향성과 계획을 수립하는 것
- 프로젝트 관리 역량과 리더십
- 3가지 소양과 함께 프로젝트 관리 역량과 분석 프로젝트를 잘 이끌어 갈 리더십
분석 기획 시 고려사항
- 사용 가능한 데이터 확인
- 데이터 확보 가능 여부, 데이터의 유형 등 미리 확인
- 데이터 형태에 따라 정형, 비정형, 반정형 데이터로 분류
- 데이터 유형에 따라 적용 가능한 솔루션이나 분석 방법론이 달라짐
- 적합한 사례 검색
- 기존 잘 구현되어 활용되고 있는 유사 분석 시나리오나 솔루션을 가능한 활용
- 분석 수행 시 발생 가능한 요소 고려
- 분석 결과의 정확도를 높이기 위해 기간과 투입 자원 증가의 불가피한 비용 상승
- 분석 결과를 실제 환경에서도 성능의 문제 없이 적용할 수 있는지의 여
참고
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