2과목 1장 분석기획 방향성 도출, ADsP 요약 및 설명 #13

해당 포스팅은 데이터 분석 전문가(ADP)와 데이터 분석 준전문가(ADsP)의 범위가 모두 포함된, 2과목 1장 1절 '분석기획 방향성 도출'에 관련된 내용을 요약하고 설명한 내용입니다.

 

 

분석기획의 특징

 

분석기획

- 분석을 수행하기 전에 수행할 과제를 정의하고, 의도한 결과를 도출하기 위해 적절히 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 작업

 

분석기획 역할

(단기) 분석과제 발굴 -> 분석 과제의 목표를 달성하기 위한 요건 정의 (데이터 분석 모델, IT 솔루션 정의 등)

(중장기) 마스터플랜 수립 -> 분석 과제 수행을 위한 분석 지원 거버넌스 체제 도출

 

데이터 사이언티스트의 역량

- 수학/통계학적 지식 및 IT기술 뿐만 아니라, 비즈니스에 대한 이해와 전문성을 가지고 있어야 하는 3가지 영역에 대한 고른 역량과 시각이 요구

 

 

분석 대상과 방법

 

- 분석은 대상(What)과 방법(How)에 따라 4가지로 분류

 

분석 주제의 4가지 유형

 

 

• 최적화(Optimization) : 분석 대상 및 분석방법을 이해하고 현 문제를 최적화 형태로 수행
• 솔루션(Solution) : 분석과제는 수행되고, 분석 방법을 모를 경우 솔루션을 찾아서 분석 수행
• 통찰(Insight) : 분석 대상이 불분명하지만 분석 방법을 알 경우 인사이트 도출
• 탐색(Discovery) : 분석 대상과 방법을 모를 경우 탐색을 통해 분석 대상 자체를 새롭게 도출 가능

 

 

 

목표 시점별 분석 기획 방안

- 목표 시점별로 과제를 빠르게 해결하는 '과제 중심적 접근'과 지속적인 분석 내재화를 위한 '장기적인 마스터 플랜'으로 분류

- 분석기획에는 문제해결을 위한 단기적인 접근 방법과 분석과제 정의를 위한 중장기적인 마스터 플랜 접근 방식을 융합하는 것 필요

 

 

 

 

분석 기획시 고려사항

 

가용 데이터(Available data) 고려

- 데이터 확보가 우선적이며 데이터 유형에 따라 적용 가능한 솔루션 및 분석 방법이 다르기 때문

- 정형/비정형/반정형 데이터

 

 

 

적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색(Proper Use-Case)

- 기존에 잘 구현되어 있는 유사 분석 시나리오 및 솔루션을 최대한 활용

 

장애요소들에 대한 사전계획 수립 필요(Low Barrier Of Execution)

- 일회성 분석으로 끝나지 말고, 조직 역량 내재화 위해 충분하고 계속적인 교육 및 활용방안 등의 변화 관리 고려

- 정확도를 올리기 위해 기간과 리소스가 늘어날 수 있는데 이것은 비용 상승으로 이어지므로 많은 고려 필요

 

 

참고자료

 

 

 

 

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