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데이터 분석 수준진단
- 필요성
- 조직 경쟁력 강화를 위한 데이터 분석의 도입 여부와 활용을 위해 현 상태에 대한 명확한 점검 필요
- 데이터 분석의 수준진단을 통해 데이터 분석 기반을 만들기 위해 무엇을 준비하고 더 보완해야하는지 확인 가능
- 데이터 분석의 유형이나 방향을 결정
- 목표
- 각 조직이 현재 수행하고 있는 데이터 분석 수준을 명확히 이해
- 수준진단 결과를 바탕으로 미래 목표 수준 정의
- 데이터 분석을 위한 기반이나 환경이 타사 대비 어느 정도 수준인지
- 어느 영역에 선택과 집중을 해야 하는지
- 무엇을 보완해야 하는지 등 개선 방안 도출
- 분석 수준진단 프레임워크는 6개의 분석 준비도와 3개의 영역 분석 성숙도를 동시에 평가
분석 준비도(Readiness)
- 데이터를 분석하여 업무 및 의사결정에 활용하기 위해 준비가 어느정도 되어 있는지를 점검하는 체계
- 조직 내 데이터 분석 업무 도입을 목적으로 현재 수준을 파악하기 위한 진단방법
- 총 6가지 영역을 대상으로 현재 수준 파악
- 분석업무, 인력 및 조직, 분석 비법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라
- 진단 영역별 세부 항목에 대한 수준까지 파악
- 각 진단 결과 전체 요건 중 일정 수준 이상 충족시 데이터 분석 업무 도입
- 만일 일정 수준 이상 충족되지 못하면 데이터 분석 환경 먼저 조성
* EAI(Enterprise Application Integration) : 모든 애플리케이션을 유기적으로 연동하여 필요한 정보를 중앙 집중적으로 통합, 관리, 사용할 수 있는 환경을 구현하는 것
분석 성숙도 모델
- 데이터 분석 능력 및 데이터 분석 결과 활용에 대한 조직의 성숙도 수준을 평가하여 현재 상태를 점검하는 방법
- 비즈니스 부문, 조직 및 역량 부문, IT 부문 총 3개의 부문을 대상으로 실시
- 성숙도 수준에 따라 도입, 활용, 확산, 최적화 단계로 구분
| 단계 | 도입 단계 | 활용 단계 | 확산 단계 | 최적화 단계 |
| 설명 | 분석을 시작해 환경과 시스템을 구축 | 분석 결과를 실제 업무에 적용 | 전사 차원에서 분석을 관리하고 공유 | 분석을 진화시켜서 혁신 및 성과 향상에 기여 |
| 비즈니스 부문 |
실적분석 및 통계 정기보고 수행 운영 데이터 기반 | 미래 결과 예측 시뮬레이션 운영 데이터 기반 | 전사 성과 실시간 분석 프로세스 혁신 3.0 분석규칙 관리 이벤트 관리 | 외부 환경분석 활용 최적화 업무 적용 실시간 분석 비즈니스 모델 진화 |
| 조직·역량 부문 |
일부 부서에서 수행 담당자 역량에 의존 | 전문 담당부서에서 수행 분석기법 도입 관리자가 분석 수행 | 전사 모든 부서 수행 분석 COE 조직 운영 데이터 사이언티스트 확보 | 데이터 사이언스그룹 경영진 분석 활용 전략 연계 |
| IT 부문 | 데이터 웨어하우스 데이터 마트 ETL/EAI OLAP |
실시간 대시보드 통계분석 환경 |
빅데이터 관리 환경 시뮬레이션·최적화 비주얼 분석 분석 전용 서버 |
분석 협업환경 분석 Sandbox 프로세스 내재화 빅데이터 분석 |
분석 수준진단 결과
- 조직의 현재 데이터 분석 수준을 객관적으로 파악
- 해당 기업의 분석 준비도와 성숙도 진단 결과를 토대로 경쟁사의 분석 수준과 비교해 분석 경쟁력 확보 및 강화를 위한 목표 수준 설정
- 사분면 분석을 통해 4가지의 유형으로 분석 수준진단 결과 구분
- 준비형
- 데이터 분석을 위한 낮은 준비도와 낮은 성숙도 수준에 있는 기업
- 분석을 위한 데이터, 조직 및 인력, 분석 업무, 분석 기법 등이 적용되지 않음으로 사전 준비가 필요한 유형
- 정착형
- 준비도는 낮은편이지만 조직, 인력, 분석기법 등을 기업 내부에서 제한적으로 사용하는 기업
- 분석의 정착이 필요한 유형
- 도입형
- 기업에서 활용하는 분석업무 및 분석기법 등은 부족한 상태지만 조직 및 인력 등 준비도가 높은 기업
- 바로 데이터 분석을 도입할 수 있는 유형
- 확산형
- 데이터 분석을 위해 기업에 필요한 6가지 분석 요소를 모두 갖춘 기업
- 부분적으로 도입해 지속적인 확산이 가능한 유형
- 준비형
참고
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