2024-03-24 / 3

마스터플랜 수립 프레임워크

 

마스터플랜 수립 개요

: 첫번째 단계는 우선순위를 정하는 일

: 분석 과제의 적용 범위 및 방식을 설정

: 분석 과제의 우선순위와 적용 범위 및 방식을 종합적으로 고려하여 최종적으로 분석 구현의 로드맵을 수립

 

 

* ISP(정보 전략 계획)

: 내/외부 환경을 분석

: 시스템 구축 우선순위를 결정

: 분석 마스터 플랜은 일반적인 ISP 방법론을 활용

: 단기 및 중/장기로 나누어 계획 수립

 

 

빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소

 

: 3V는 투자 비용 측면의 요소라고 볼 수 있다.

: 가치는 비즈니스 효과

 

 

포트폴리오 사분면 분석을 활용한 우선순위 평가 기준

 

시급성

: 전략적 중요도와 목표 가치(KPI) 에 부합하는지

: Value 비즈니스 효과 측면과 연결

 

난이도

: 데이터를 생성,저장,가공,분석하는 비용과 분석수준을 고려

: 3V 와 연결

 

3사분면

: 가장 우선적인 분석 과제 적용이 필요한 영역

 

우선순위 기준

: 시급성 ‘III → IV → II’

: 난이도 ‘III → I → II’

 

I  사분면의 경우 우선순위를 정할 수 있음

III (단기) → II (중장기)

 

 

 

분석 거버넌스 체계 수립

: 의사결성을 위한 데이터의 분석과 활용을 위한 체계적인 관리, 일정한 규칙과 규범

: 데이터를 수집하는 것보다 어떤 목적으로 어떤 데이터를 어떻게 분석에 활용할 것인가

: 데이터 분석을 기업의 문화로 정착, 분석 업무를 지속적으로 고도화

 

분석 거버넌스 체계 구성요소

: 조직, 과제 기획 및 운영 프로세스, 분석관련시스템, 데이터,분석관련 교육 및 마인드 육성체계

 

분석 수준 진단 프레임워크

: 데이터 분석의 수준 진단을 통해 무엇을 준비하고, 보완해야 하는지 방향성을 결정할 수 있다

: 분석준비도와 분석성숙도를 통하여 진단

 

분석 준비도

: 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단 방법

: 분석 업무 파악, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라

 

분석 성숙도

: 데이터를 보는 문화가 어느정도 되어 있는가

: 비즈니스 부문, 조직 및 역량 부문, IT 부문

 

분석 수준 진단 결과

: 진단 결과를 토대로 기업의 현재 분석 수준을 객관적으로 파악

준비도	성숙도	유형
낮고	낮아	준비형
낮고	높아	정착형
높고	낮아	도입형
높고	높아	확산형

 

 

 

데이터 거버넌스 체계 수립

: 전사 차원의 모든 데이터가 표준화된 관리체계를 수립하고 운영을 위해 구축하는 것

 

중요한 관리 대상

: 마스터데이터, 메타데이터, 데이터 사전

 

데이터거버넌스 구성요소

1. 원칙

: 데이터를 유지 관리하기 위한 가이드

: 보완, 품질 기준, 변경 관리

2. 조직

: 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임

: 데이터 관리자, DB 관리자

3. 프로세스

: 데이터 관리를 위한 활동과 체계

: 모니터링 활동, 작업 절차

 

 

 

데이터 거버넌스 체계

1. 데이터 표준화 

: 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타데이터 구축, 데이터 사전 구축

* 데이터 표준 용어: 표준 단어 사전, 표준 도메인 사전, 표준 코드 등 으로 구성

* 명명 규칙: 필요시 언어별로 작성, 매핑 상태를 유지

2. 데이터 관리체계

: 데이터 정합성 및 활용의 효율성을 위해 표준 데이터를 포함한 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙 수립

: 항목별 상세한 프로세스를 만들고, 담당자 및 조직별 역할과 책임을 상세히 준비

: 데이터의 생명 주기 관리방안을 수립 하지 않으면 데이터 가용성 및 관리비용 증대 문제에 직면 할 수 있음

3. 메이터 저장소 관리

: 전사 차원의 저장소 구성

: 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용소프트웨어 지원, 관리대상 시스템을 통한 통제

: 사전 영향 평가 수행

4. 표준화 활동

: 표준 준수 여부를 주기적으로 점검 및 모니터링

: 안정적 정착을 위한 계속적인 변화관리 및 주기적인 교육 진행

: 지속적인 데이터 표준화 개선 활동

 

 

데이터 분석 조직 유형

1. 집중형 조직 구조

: 별도의 독립적인 전담조직을 구성, 모든 분석 업무를 담당

: 전사 분석 과제의 전략적인 중요도에 따라 우선순위 정할 수 있음

: 일부 현업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화될 가능성 있음

2. 기능 중심의 조직 구조

: 일반적으로 분석을 수행하는 형태, 각 해당 업무 부서에서 직접 분석

: 전사적 관점에서 분석이 어려움, 특정 업무 부서에 국한될 수 있음

: 일부 중복된 분석 업무를 수행할 수 있음

3. 분산된 조직 구조

: 분석 조직의 인력들을 현업부서에 배치에 분석 업무를 수행

: 전사 차원에서 우선순위 정할 수 있고, 분석 결과를 신속하게 실무에 적용 가능

 

 

 

분석 과제 관리 프로세스 수립

 

 

 

 

 

R 언어

print: console 창에 출력

스칼라: 하나의 값

벡터: 하나의 값들이 여러개 모여있는 것, 1차원 

행렬: 2차원으로 모여있는 것

배열: 3차원 이상의 구조

 

벡터

: 명령어 C 를 이용해 선언 

c(      )

 

문자형 타입 (Character)

따옴표 혹은 쌍따옴표로 표시

숫자형 타입(Number)

numeric(숫자형), integer(정수), double(실수)

논리형 타입(Logical)

참(True)과 거짓(False)

 

 

* '='

: 할당연산자

 

 

콜론(:)을 활용하여 시작값과 끝값을 지정하여 벡터를 생성할 수 있음

 

문자형 벡터가 포함되면 합쳐지는 벡터는 문자형 벡터가 된다.

 

NaN: 연산을 했을 떄 오류와 함께 숫자가 아님을 반환

NA: 공간을 차지하는 결측값

NULL: 공간을 차지하지 않는 존재하지 않는 값

 

 

 

 

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분석 마스터 플랜의 전략적 중요도

: 전략적 필요성과 시급성 두 가지 요소로 선별한다.

 

분석 준비도의 구성요소 중 분석 문화

: 사실에 근거한 의사결정, 회의 등에서 데이터 활용, 데이터 공유 및 협업 문화

 

인력 및 조직 

: 전사 분석업무 총괄 조직 존재

 

분석성숙도

: 도입 > 활용 > 확산 > 최적화