[5일차] ADsP 자격증 : 분석 마스터플랜

안녕하세요 오늘은 ADsP 공부 5일차입니다.

오늘도 회귀와 함께 정리본 작성해보겠습니다.

20일간 열심히 스터디를 진행해서 자격증 합격까지 마무리해봅시다 !

 

4일차 정리본은 아래 게시물 참고해주세요 ~

2025.01.30 - [ADsP 자격증] - [4일차] ADsP 자격증 : 분석과제 발굴, 분석 프로젝트 관리방안

[4일차] ADsP 자격증 : 분석과제 발굴, 분석 프로젝트 관리방안

 

저의 ADsP 공부는 미어캣책과 함께 공부를 진행하려고 합니다. 아래 게시글을 참고해주세요 !

2025.01.20 - [ADsP 자격증] - ADsP 데이터분석 준전문가 비전공자도 독학으로 부시기 !

ADsP 데이터분석 준전문가 비전공자도 독학으로 부시기 !

 

 

 

그럼 바로 5일차 <분석 마스터플랜> 정리를 해보겠습니다.

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1. 분석 마스터 플랜

: 어떤 하나의 분석 프로젝트를 위한 전체 설계도

: 분석 과제의 우선순위를 결정하고 기업의 상황을 고려하여 분석과제의 적용범위와 방식 결정

 

2. 분석 마스터 플랩 수립 프레임워크

우선순위 고려요소		적용범위/ 방식 고려요소
전력적 중요도	적용 우선 순위 설정	업무 내재화 적용 수준
비즈니스 성과 / ROI	--------->	분석 데이터 적용 수준	-> Analytics 구현 로드맵 수립
실행 용이성		기술 적용 수준

 

3. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가

1) 일반적인 IT 프로젝트 우선 순위 평가 : 기업에서 고려하는 중요 가치 따라 우선순위 바뀜 (전략 중요도, 실행 용이성, ROI)

ex) 전략 중요도 -> 전략적 필요성/ 시급성 , 실행 용이성 -> 투자 용이성/ 기술 용이성

 

2) 빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소 : 투자비용 요소 + 비즈니스 효과 요소

- Volume 데이터 규모 / 양  : 투자 비용 요소

- Variety 데이터 종류 / 유형  : 투자 비용 요소

- Velocity 데이터 생성속도 / 처리속도 : 투자 비용 요소

- Value 분석 결과 활용 및 실행을 통한 비즈니스 가치 : 비즈니스 효과

 

3) ROI를 활용한 우선평가 기준

- 시급성 : 전략 중요도, 목표 가치 (비즈니스 효과)

- 난이도 : 데이터 획득/저장/가공 비용, 분석 적용 비용, 분석 수준 (투자비용 요소)

 

4) 포트폴리오 사분면을 활용한 우선 평가 기준

어려움	㉮	㉯
난이도	㉰	㉱
쉬움 / 현재	시급성	미래

 

㉮ 시급성 ↑  난이도 ↑

㉯ 시급성 ↓  난이도 ↑ 

㉰ 시급성 ↑  난이도 ↓

㉱ 시급성 ↓ 난이도 ↓

 

우선순위 

- 시급성 : ㉰ ->㉱-> ㉯

- 난이도 : ㉰ ->㉮ ->㉯

 

4. IT 용어

- ISP : 조직의 내외부 환경을 분석하고 문제점을 도출하며, 사용자 요구를 분석하여 시스템 구축에 우선순위를 결정하는 중장기 마스터 플랜

- SI : 시스템 구축. 하청을 받아 시스템을 유지, 개발, 기획, 보수, 운영 등 대신해주는 업종

- SM : 시스템 운영, 유지보수

 

5. 마스터 플랜과 ISP 차이

: 구조, 방법론을 유사하지만 기업의 환경분석 부분이 다름

: ISP는 자사, 경쟁사, 고객의 특성을 분석하여 조직의 경영목표 전략을 확인하고 정보화 전략을 수립한다면, 마스터플랜은 ISP 사업에서 수립된 정보화 전략을 검토하여 구축방향을 일치 시킬 뿐 환경 분석 활동은 필요하지 않음

 

6. 이행 계획 수립

1) 로드맵 수립

- 포트폴리오 사분면을 통한 우선순위 결정

- 과제 별 적용 범위 및 방식을 고려한 최종 우선순위 결정

- 단계적 구현 로드맵 수립

- 단계별 추진 목표 정의

- 추진 과제별 선후행 관계를 고려하여 추진 내용 정렬

 

2) 세부 이행계획 수립

기존 ; 폭포수 법칙 (설계 -> 구현 -> 테스트)

현재 ; 혼합형(Analytivs) (분석데이터 수집/확보 -> 분석 데이터 준비 -> 모델링 및 평가 -> 모델링 및 평가 )

 

7. 분석 거버넌스

: 통치라는 의미로 기업에서 의사결정을 위한 데이터 분석과 활용을 위한 체계적 관리를 뜻함

 

8. 분석 거버넌스 체계 구성요소

- 조직 : 분석 기획 및 관리를 수행

- 과제 기획 및 운영 프로세스

- 분석 관련 시스템

- 데이터

- 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계

 

9. 분석 수준 진단 프레임 워크

- 분석 준비도 + 분석 성숙도 -> 데이터 분석 수준 진단

- 데이터 분석 기반을 구현하기 위해 무엇을 준비하고 보완해야 하는 지 -> 분석의 유형 및 분석의 방향성 결정

 

10. 분석 준비도

: 기업의 데이터 분석 도입 수준 파악하기 위한 진단법

-> 분석 문화, 분석 데이터, 분석 인프라, 분석 기법, 분석 업무, 분석 인력 및 조직

 

11. 분석 준비도 평가

분석 업무 파악	분석 인력 및 조직	분석 기법
발생한 사실 분석 업무	분석 전문가 직무 존재	업무별 적합한 분석 기법 사용
예측 분석 업무	분석전문가 교육 훈련 프로그램	분석 업무 도입 방법론
시뮬레이션 분석 업무	관리자 기본 분석 능력	분석 기법 라이브러리
최적화 분석 업무	전사총괄조직	분석 기법 효과성 평가
분석 업무 정기적 개선	경영진 분석 업무 이해	분석 기법 정기적 개선

분석 데이터	분석 문화	IT인프라
분석 업무를 위한 데이터	사실에 근거한 의사결정	운영 시스템 데이터 통합
충분성 / 신뢰성 / 적시성	관리자의 데이터 중시	EAI, ETL 등 데이터 유통체계
비구조적 데이터 관리	회의 등에서 데이터 활용	분석 전용 서버 및 스토리지
외부데이터 활용 체계	경영진 직관보다 데이터 활용	빅데이터 / 통계 / 비주얼 분석환경
기준 데이터 관리 (MDM)	데이터 공유 및 협업 문화

 

12. 분석 성숙도

: CMMI 모델을 활용하여 성숙도 평가

-> 비즈니스, 조직 및 역량 , IT 부문으로 나뉨

도입 -> 활용 -> 확산 -> 최적화

 

13. 분석 성숙도 평가

1) 도입 : 분석 시작 + 환경 시스템 구축

비즈니스	조직 / 역량	IT
실적 보고 및 통계	일부 부서에서 수행	데이터웨어하우스
정기 보고 수행	담당자 역량에 의존	데이터 마트
운영 데이터 기반		ETL / EAI
		OLAP

 

2) 활용 : 분석 결과를 업무에 적용

비즈니스	조직 / 역량	IT
미래 결과 예측	전문담당 부서 수행	실시간 대시보드
시뮬레이션	분석기법 도입	통계 분석 환경
운영 데이터 기반	관리자가 분석 수행

 

3) 확산 : 전사 차원에서 분석관리, 공유

비즈니스	조직 / 역량	IT
전사성 + 실시간 분석	전사 모든 부서 수행	빅데이터 관리 환경
프로세스 혁신 3.0	분석 COE 운영	시뮬레이션 최적화
분석 규칙 관리	데이터 사이언티스트 확보	비주얼 분석
이벤트 관리		분석 전용 서버

 

4) 최적화 : 분석을 진화시켜 혁신 및 성과향상에 기여

비즈니스	조직 / 역량	IT
외부환경 분석 활용	데이터 사이언스 그룹	분석 협업환경
최적화 업무 적용	경영진 분석 활용	분석 SandBox
실시간 분석	전략 연계	프로세스 내재화
비즈니스 모델 진화		빅데이터 분석

 

14. 분석 수준 진단 결과 : 분석 준비도 & 성숙도 진단결과 4분면

준비도 ↓ 성숙도 ↓ : 준비형 

준비도 ↓ 성숙도 ↑ : 정착형

준비도 ↑ 성숙도 ↑ : 확산형

준비도 ↑ 성숙도 ↓ : 도입형

 

15. 분석 지원 인프라 구축

-> 플랫폼으로 인프라 구축

- 중앙 집중적 데이터 관리

- 분석 플랫폼을 활용한 공동 기능 활용

- 시스템 간 인터페이스 최소화