이론/빅데이터 분석
빅데이터 - 분석 기획 - 빅데이터의 이해 - 빅데이터 조직 및 인력
luvris2
2023. 2. 13. 02:31
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빅데이터 조직 및 인력
- 데이터 분석 활용을 통한 성과 창출은 조직 역량의 개발, 인력의 영입 등과 같은 전사 관점의 전략 필요
- 기업의 경쟁력 확보를 위해 비즈니스 질문을 도출
- 이를 충족하기 위한 가치 발굴
- 비즈니스를 최적화하기 위한 빅데이터 조직 및 인력 구성 방안 수립
필요성
- 빅데이터와 관련된 기술적인 문제들은 기술의 발전으로 어느정도 해소
- 데이터 분석 및 활용을 위한 조직체계나 분석 전문가 확보에 어려움 존재
- 데이터 분석 관점의 컨트롤 타워에 대한 필요성 제기
조직의 역할
- 전사 및 부서의 분석 업무를 발굴
- 전문적인 분석 기법과 도구를 활용하여 빅데이터 속에서 인사이트를 확인
- 발견한 인사이트를 전파하고 이를 실행
* 인사이트(Insight) : 통찰력, 사물이나 현상을 통찰하는 능력
조직의 구성
- 통게학이나 분석 방법에 대한 지식과 분석 경험이 있는 전문인력 중심
- 전사 또는 특정 부서 내 조직으로 구성하여 운영
조직 구성을 위한 체크리스트
| - 비즈니스 질문을 선제적으로 찾아낼 수 있는 구조인가? - 분석 전담조직과 타 부서 간 유기적인 협조와 지원이 원활한 구조인가? - 효율적인 분석 업무를 수행하기 위한 분석 조직의 내부 조직구조는? - 전사 및 단위부서가 필요시 접촉하며 지원할 수 있는 구조인가? - 어떤 형태의 조직(집중형, 기능형, 분산형)으로 구성하는 것이 효율적인가? |
인력 구성을 위한 체크리스트
| - 비즈니스 및 IT 전문가의 조합으로 구성되어야 하는가? - 어떤 경험과 어떤 스킬을 갖춘 사람으로 구성해야 하는가? - 통계적 기법 및 분석 모델링 전문 인력을 별도로 구성해야 하는가? - 전사 비즈니스를 커버하는 인력이 없다면? - 전사 분석업무에 대한 적합한 인력 규모는 어느 정도인가? |
* DSCoE(Data Science Center of Excellence) : 분석전담조직, 집중형/분산형 조직에서는 필요하지만 기능형 조직에서는 필요하지 않음
| 구조 | 집중형 | 기능형 | 분산형 |
| 역할 및 기능 | - 전사 분석 업무를 별도의 전담조직에서 수행 - 내부에서 전사 분석과제의 전략적 중요도에 따라 우선순위를 정함 - 현업 부서와 분석 업무가 중복/이원화 가능성 있음 |
- 분석 수행의 일반적 구조 - 각 현업 부서에서 분석 업무를 직접 수행 - 전사적 관점에서 전략적 핵심 분석이 어려우며, 특정 현업 부서에 국한된 협소한 분석을 수행할 가능성 높음 |
- 분석 전문 인력을 현업 부서에 배치하여 분석 업무 수행 - 전사 차원에서 분석과제의 우선순위를 선정하고 수행 - 분석 결과를 현업에 빠르게 적용 가능 |
구성 인원과 필요 역량
| - 비즈니스를 이해하고 있는 인력 - 분석에 필요한 컴퓨터공학적인 기술을 이해하고 있는 인력 - 통계를 이용한 다양한 분석기법을 활용할 수 있는 분석 지식을 갖춘 인력 - 조직 내 분석 문화 확산을 위한 변화 관리 인력 - 분석조직뿐 아니라 관련 부서 조직원의 분석 역량 향상을 위한 교육담당 인력 출처 : 데이터분석전문가가이드, 한국데이터진흥원 |
데이터 사이언스 역량
- 데이터 사이언스
- 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야
- 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는 데 필요한 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합
- 수학, 통계학, 컴퓨터과학, 정보공학 등 광범위한 분양의 기술 사용
- 데이터 사이언스의 기능
- 비즈니스 성과를 좌우하는 핵심이슈에 답할 수 있음
- 사업의 성과를 견인해 나갈 수 있음
- 데이터 사이언스 실현을 위한 인문학적 요소
- 스토리텔링 능력
- 커뮤니케이션 능력
- 창의력과 직관력
- 비판적 시각과 열정
- 데이터 사이언스의 한계
- 분석 과정에서 가정과 같이 인간의 해석이 개입되는 단계가 불가피함
- 분석 결과를 바라보는 사람에 따라 서로 다른 해석과 결론을 내릴 수 있음
- 아무리 정량적인 분석이라 할지라도 모든 분석은 가정에 근거함
데이터 사이언티스트
- 데이터의 근원을 찾고 대용량 복잡한 데이터를 구조화하며 서로 연결하는 역할
- 데이터에 대한 이론적 지식과 숙련된 분석 기술을 바탕으로 통찰력과 전달력 및 협업 능력을 갖춘 데이터 분야 전문가
- 데이터의 다각적 분석을 통해 인사이트를 고출하고 이를 조직의 전략 방향 제시에 활용할 수 있는 기획자
- 문제를 집중적으로 파고들어 질문을 찾고, 검증 가능한 가설 제공
| 데이터 사이언티스트의 요구 역량 | ||
| 역량 (Skill) | Hard Skill | Soft Skill |
| 조건 | 빅데이터에 대한 이론적 지식 - 관련기법에 대한 이해와 방법론 습득 분석 기술에 대한 숙련 - 최적의 분석 설계 및 노하우 축적 |
통찰력 있는 분석 - 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판 설득력 있는 전달 - 스토리 텔링, 비주얼라이제이션 다분야 각 협력 - 커뮤니케이션 |
참고
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