분석 과제 발굴, 하향식 접근 방법 ADP/ADSP #19

하향식 접근 방법(Top Down Approach)는 현황 분석을 통해 인식된 문제점 혹은 전략으로부터 문제 탐색(Problem Discovery), 데이터 문제로 정의(Problem Difinition), 해결방안을 탐색(Solution Search), 데이터 분석의 타당성 평가(Feasibility Study)라는 단계를 거쳐 분석 과제를 도출하는 과정이다.

문제 탐색(Problem Discovery)

- 전체적인 관점의 기준 모델을 활용하여 빠짐없이 문제를 도출 및 식별이 중요

- 기준 모델로 비즈니스 모델과 외부 참조 모델 존재

- 문제를 해결하여 발생하는 가치에 중점

비즈니스 모델 기반 문제 탐색

비즈니스 모델 캔버스의 9가지 블록을 단순화하여 업무, 제품, 고객,단위로 문제를 발굴하고, 이를 관리하는 두가지의 영역인 규제와 감사 영역과 지원 인프라 영역에 대한 기회를 추가로 도출하는 작업 수행

비즈니스 모델 캔버스

업무(Operation)

- 내부 프로세스 및 주요 자원 관련 주제 도출 (ex: 생산 공정 최적화)

제품(Product)

- 제품, 서비스를 개선하기 위한 주제 도출 (ex: 제품 주요기능 개선)

고객(Customer)

- 사용자 및 고객, 이를 제공하는 채널의 관점에서 주제 도출 (ex: 고객 Call 대기 시간 최소화)

규제와 감사(Regulation & Audit)

- 프로세스 중 발생하는 규제 및 보안의 과점에서 주제 도출 (ex: 품질의 이상 징후 관리)

지원 인프라(IT & Human Resource)

- 시스템 영역 및 운영 관리하는 인력의 관점에서 주제 도출 (ex: EDW 최적화)

이와 함께 거시적 관점의 메가트랜드로는 대표적으로 STEEP (Social, Technological, Economic, Environmental, Political)을 활용한다. 참고로 STEEP 관련된 내용은 아래 포스팅을 참고

거시환경분석 (PEST, STEEP, 3C/FAW)

경쟁자 확대 관점은 대체재(Substitude), 경쟁자(Competitor), 신규 진입자(New Entrant)를 조사하여 단순히 경쟁자 뿐만 아니라 위협이 될 수 있는 여러가지 상황을 파악

시장의 니즈 탐색 관점은 고객(Customer), 채널(Channel), 영향자들(Influencer) 등 직접적인 고객 뿐만 아니라 고객과 접촉자, 의사결정에 영향을 미치는 주주, 투자자 등도 파악

역량의 재해석 관점은 기업의 보유한 역량 뿐만 아니라 파트너 네트워크를 포함하여 분석 기회를 탐색

외부 참조 모델 기반 문제 탐색

- 유사 동종의 환경에서 기존에 수행한 분석 과제 활용

- 분석 사례를 통해 분석테마 후보 그룹을 미리 정의

- 평상시 지속적인 조사와 데이터 분석을 통한 가치 발굴 사례를 정리하여 풀(Pool)을 만들어 둔다

분석 유즈 케이스(Analytics Use Case) 정의

- 도출한 분석 기회들을 구체적인 과제로 만들기에 앞서 분석 유즈 케이스로 표기 필요

- 문제에 대한 상세한 설명 및 문제 해결시 발생하는 효과 명시하여 적합성 평가 활용

문제 정의(Problem Definition) 단계

- 식별된 비즈니스 문제를 데이터의 문제로 변환하여 정의하는 단계 (How)

- 최종사용자(End-User) 관점에서 정의 및 요구사항이 만들어져야 함

비즈니스 문제의 분석 문제 변환 예시

• 고객 이탈 증대 -> 고객의 이탈에 영향을 미치는 요인을 식별하고 이탈 가능성 예측
• 예상치 않은 설비 장애로 판매 감소 -> 설비의 장애를 이끄는 신호를 감지하여 설비 장애 요인으로 식별하고, 장애 발생 시점 및 가능성 예측

해결방안 탐색(Solution Search) 단계

- 정의된 데이터 분석 문제를 해결하기 위한 다양한 방안 모색

해결방안 탐색영역

타당성 검토(Feasibility Study) 단계

1) 경제적 타당성

- 비용 대비 편익 분석 관점 접근

- 비용(데이터, 시스템, 인력, 유지보수 등), 편익(실질적 비용 절감, 추가적 매출, 수익 등)

2) 데이터 및 기술적 타당성

- 데이터 존재 여부, 분석 시스템 환경, 분석 역량 필요

- 기술적 타당성 분석시 역량 확보 방안을 사전에 수립

- 비즈니스 분석가, 데이터 분석가, 시스템 엔지니어 등과 협업 수반