분석 프로젝트
- 과제 형태로 도출된 분석 기회를 프로젝트화하여 그 가치를 증명하기 위한 수단
- 도출된 결과의 재해석을 통한 지속적인 반복과 정교화가 수행되는 경우가 대부분
- 프로젝트 관리방안 수립
- 데이터 영역과 비즈니스 영역에 대한 이해
- 지속적인 반복이 요구되는 분석 프로세스의 특성 이해
- 프로젝트 구성원들과의 협업 필요
- 지속적인 개선 및 변경을 염두에 두고 프로젝트 기한 내 가능한 최선의 결과 도출
분석 프로젝트의 추가적 속성
- 데이터를 다루면서 분석 모델을 생성하는 프로젝트 특성상 추가적인 중점 관리 영역 고려
| 관리 영역 | 내용 |
| 데이터 크기 (Data Size) |
- 데이터가 지속적으로 생성되어 증가하는 점 고려 |
| 데이터 복잡도 (Data Complexity) |
- 정형, 비정형 데이터와 다양한 시스템에 산재되어 있는 원천데이터들을 혼합하는 진행 필요 - 데이터에 잘 적용될 수 있는 분석 모델의 선정 등 사전 고려 |
| 속도 (Spped) |
- 분석 결과가 도출되어 이를 활용하는 시나리오 측면에서의 속도까지 고려 - 프로젝트 수행 시 분석 모형의 성능과 속도를 고려한 개발과 테스트 수행 고려 |
| 분석 모델의 복잡도 (Analytic Model Complexity) |
- 분석 모델의 정확도와 복잡도는 Trade off 관계 - 분석 모델이 복잡할수록 정확도는 상승하지만 해석이 어려워지므로 이에 대한 기준을 정의하고 최적 모델 탐색 |
| 정확도와 정밀도 (Accuracy & Precision) |
- 분석 결과 활용 측면 : 정확도 중요 - 분석 모델 안정성 측면 : 정밀도 중요 - 정확도와 정밀도는 Trade off 관계인 경우가 많음 |
* Trade off : 두 개의 목표 가운데 하나를 달성하려고 하면 다른 달성이 늦어지거나 희생되는 관계
* 정확도(Accuracy) : 모델과 실제값 사이의 차이인 정확도를 측정하는 지표
* 정밀도(Precision) : 모델을 계속하여 반복했을 때 결과의 일관성을 측정하는 지표
- 정확도와 정밀도의 관점
분석가의 역할
- 데이터 영역과 비즈니스 영역의 중간에서 현황 이해
- 분석 모델을 통한 조율을 수행하는 조정자의 역할과 분석 프로젝트 관리 역할 수행
분석 프로젝트 관리
- 체계적 관리
- 범위, 일정, 품질, 이슈 및 리스크, 의사 소통 등 영역별로 고려
- 관리 방안
- 데이터 분석이 갖는 기본 특성(V5)을 살려 프로젝트 관리 지침을 만들어 기본 가이드로 활용
- 프로젝트 관리 영역에 대한 주요한 사항들은 체크포인트 형태로 관리
분석 프로젝트의 영역별 주요 관리 항목
- 범위 관리(Scope Management)
- 분석 기획 단계에서 명시한 프로젝트의 범위는 분석을 수행하면서 데이터의 형태와 양 또는 적용되는 모델의 알고리즘에 따라 빈번하게 변경되곤하며 이것은 프로젝트를 지연시키는 중대한 사유가 됨
- 분석의 최종 결과물이 분석 보고서 형태인지 시스템인지에 따라 투입되는 자원과 범위가 크게 달라지므로 사전에 충분히 고려되어야 함
- 일정 관리(Time Management)
- 분석 프로젝트는 초기에 의도했던 모델이나 결과가 쉽게 나오는 경우가 흔치 않으며, 지속적으로 반복하는 과정에서 많은 시간이 소요됨
- 분석 결과의 품질을 보장한다는 전제하에 Time Boxing 기법으로 일정을 관리하는 것이 필요함
- Time Boxing : 계획된 활동이 발생하는 '타임박스'라고 하는 활동에 고정된 최대 시간 단위 할당
- 원가 관리(Cost Management)
- 외부 데이터를 활용하여 데이터 분석을 수행하는 경우 데이터 구입 및 수집을 위해 많은 비용이 소모될 수 있으므로 사전에 충분한 조사가 필요함
- 프로젝트를 수행하는 과정에서 목표한 결과를 달성하기 위해 오픈 소스 도구를 사용하지 않고 고가의 상용 도구를 사용하게 될 경우 비용이 증가함
- 품질 관리(Quality Management)
- 분석 프로젝트의 수행 결과에 대한 품질 목표를 사전협의를 통해 수립하고 통제하여야 함
- 프로젝트 품질은 품질관리계획과 품질통제 및 품질보증으로 구성되어 있으며, 이를 잘 나누어 수행하여야 함
- 통합 관리(Integration Management)
- 프로젝트 관리 프로세스들을 통합적으로 운영될 수 있도록 관리하여야 함
- 조달 관리(Procurement Management)
- 상황에 따라 분석 프로젝트 목적에 적합한 범위 내에서 외부에 아웃소싱을 수행할 수 있음
- PoC와 같이 지속성이 보장되지 않은 프로젝트는 인프라 구매보다 클라우드와 같은 대여방식을 고려해 볼 필요가 있음
- PoC(Proof of Concept) : 새로운 프로젝트의 실제 실현 가능성을 효과와 효용, 기술적 관점에서 검증하는 과정
- 인적자원 관리(Human Resource Management)
- 분석 프로젝트는 인적자원과 데이터가 핵심이므로, 프로젝트 수행 전 전문인력 확보와 고용유지 방안을 검토하여야 함
- 전문인력의 효율적인 운영을 위해 핵심인재의 전문분야와 보유역량 및 수준 등을 관리하고, 프로젝트별 투입 시점과 피로도 등을 종합적으로 관리함
- 위험 관리(Risk Management)
- 분석 프로젝트 진행 과정에서 발생할 수 있는 위험을 식별하고, 위험을 분석하여 대응방안을 수립해야 함
- 의사소통 관리(Communication Management)
- 프로젝트의 원활한 진행을 위한 다양한 의사소통 채널과 모든 이해관계자가 분석 결과를 공유할 수 있도록 시각화와 같은 방안을 마련해야 함
- 이해관계자 관리(Stakeholder Management)
- 분석 프로젝트에 영향을 미치는 이해관계자와 참여하는 데이터, 분석, 비즈니스, 시스템 등의 전문가들을 잘 관리하여야 함
참고