[개미의 걸음 ADsP 2과목] 분석 거버넌스 체계①

분석거버넌스[Governance] 체계

<분석 거버넌스 체계 구성요소>

•  단순히 대용량 데이터를 수집*축적하는 것보다는 어떤 목적으로 어떤 데이터를 어떻게 분석에 활용할 것인가가 더욱 중요 
      → 기업에서 데이터를 이용한 의사결정 시, 데이터 분석과 활용을 위한 체계적인 관리가 중요
      → 데이터 분석을 기업의 문화로 정착하고 데이터 분석업무를 지속적으로 고도화하기 위해서 조직 내 분석 관리 체계[분석 거버넌스 체계]가 필요
• 분석 거버넌스 체계를 수립하기 위해서는 기업 내의 전체적인 분석 기준들과 환경들을 분석해 우리가 가지고 있는 현재 자원이 타경쟁사와 유사업종과 비교해 어느정도 수준에 있는지 평가해야함
      → 고품질의 데이터 확보*관리를 통해 기업에 제공할 수 있는 정보 활용을 극대화하여 가치창출에 기여
      → 분석의 지속적인 개발 및 확산, 고도화로 안정적인 서비스를 운영 가능
• 분석 거버넌스에서 데이터 분석 효과를 지속가능하게 유지하려면 분석조직 및 인력*제도적 준비가 필요

 

데이터 분석 수준진단

 분석 거버넌스 체계 수립 시, 분석준비도와 분석성숙도를 통해 기업의 분석수준을 파악하는 것이 가장 먼저 선행됨 

• 기업들은 데이터 분석의 도입 여부와 활용에 명확한 분석 수준을 점검
• 데이터 분석의 수준 진단을 통해 분석의 유형 및 분석의 방향성을 결정
      → 데이터 분석 기반을 구현하기 위해서는 무엇을 준비하고 보완해야 하는지 등
• 수준 진단 목표 2가지

1. 기업의 현재분석 수준을 명확히 이해하고 수준진단 결과를 토대로 미래의 목표 수준을 정의

2. 데이터 분석을 위한 기반 또는 환경이 유사업종 또는 타경쟁사에 비해 어느정도 수준이고, 데이터를 활용한 분석의 경쟁력 확보를 위해 어떠한 영역에 선택과 집중을 해야 하는지, 어떤 관점을 보완해야하는지 등 개선방안을 도출

     ① 분석준비도

• 목표 : 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단방법
• 진단과정

1.  영역별로 세부항목에 대한 수준 파악

2. 진단 결과 전체 요건 중 일정수준 이상을 충족하면 분석업무 도입

3. 충족하지 못할 경우 분석환경 조성

• 구성 : 총 6가지[분석업무파악, 인력 및 조직, 분석기법, 분석데이터, 분석문화, IT인프라]

분석업무파악	발생한 사실 분석업무 예측 분석업무 시뮬레이션분석업무 최적화 분석업무 분석업무 정기적 개선
인력 및 조직	분석 전문가 직무 존재 분석 전문가 교육훈련프로그램 관리자들의 기본적인 분석능력 전사분석업무총괄조직존재 경영진의 분석업무 이해능력
분석업무	업무별 적합한 분석기법 사용 분석업무 도입방법론 분석기법 라이브러리 분석기법 효과성 평가 분석기법 정기적 개선
분석 데이터	분석업무를 위한 데이터 충분성 분석업무를 위한 데이터 신뢰성 분석업무를 위한 데이터 적시성 비구조적 데이터 관리 외부데이터 활용체계 기준데이터 관리[MDM]
분석문화	사실에 근거한 의사결정 관리자의 데이터 중시 정도 회의 등에서 데이터 활용상황 경영자의 직관 VS 데이터기반의 의사결정 데이터 공유 및 협업 문화
IT인프라	운영시스템 데이터 통합 EAI, ETL등 데이터 유통 체계 분석전용서버 및 스토리지 빅데이터분석 환경 통계분석 환경 비쥬얼분석 환경

     ② 분석 성숙도

• 조직의 성숙도 평가 도구 : CMMI[Capability Maturity Model Integration] 모델
• 성숙도 수준 분류 : 도입단계, 활용단계, 확산단계, 최적화단계
• 분석 성숙도 진단 분류 : 비즈니스 부문, 조직*역량 부문, IT 부문

#CMMI[Capability Maturity Model Integration]

반드시 수행해야 할 활동 등의 집합으로 프로세프 프레임워크의 성숙도 향상을 위한 모델

조직의 프로세스 개선을 통한 소프트웨어 개발 과정에서의 비용, 품질, 일정 등 모든 것을 충족시키며 특정 성숙도 레벨로 진입하기 위한 최소한의 기준을 제시

소프트웨어 품질보증 기준으로 널리 사용되고 있는 CMM의 후속모델

2020/07/07 - [자격증/ADsP] - [개미의 걸음 ADsP 2과목 심화] 소프트웨어 품질성숙도 모델(CMMI, SPICE)

	도입 단계	활용 단계	확산 단계	최적화 단계
설명	분석을 시작하여 환경과 시스템 구축	분석 결과를 실제 업무에 적용	전사 차원에서 분석을 관리*공유	분석을 진화시켜 혁신 및 성과 향상에 기여
비즈니스 부문	실적 분기 및 통계 정기보고 수행 운영데이터 기반	미래 결과 예측 시뮬레이션 운영데이터 기반	전사 성과 실시간분석 프로세스 혁신 3.0 분석 규칙관리 이벤트 관리	외부환경분석활용 최적화업무적용 실시간 분석 비즈니스모델 진화
조직역량 부문	일부 부서에서 수행 담당자 역량에 의존	전문담당부서에서 수행 분석기법 도입 관리자가 분석수행	전사 모든부서 수행 분석 COE조직 운영 데이터 사이언티스트 확보	데이터 사이언스 그룹 경영진 분석활용 전략 연계
IT 부문	데이터 웨어하우스 데이터마트 ETL / EAI OLAP	실시간 대시보드 통계분석환경	빅데이터관리 환경 시뮬레이션*최적화 비주얼 분석 분석 전용 서버	분석협업환경 분석 Sandbox 프로세스 내재화 빅데이터 분석

분석수준 진단결과

기업의 현재 분석 수준을 객관적으로 파악하고 경쟁사의 분석 수준과 비교해 분석 경쟁력 확보 및 강화를 위한 목표수준 설정가능

• 분석관점에서의 사분면 분석[정착형, 확산형, 준비형, 도입형]

1. 분석 수준 진단결과를 분석

2. 데이터 분석 수준에 대한 목표 방향을 정의

3. 데이터 특성에 따른 개선방안 수립

<사분면 분석(Analysis Quadrant>

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분석지원 인프라 방안 수립

 분석 과제 단위별로 별도의 분석시스템을 구축하는 경우, 관리의 복잡도 및 비용의 증대라는 부작용이 나타나게 된다. 따라서 분석 마스터 플랜을 기획하는 단계에서부터 장기적이고 안정적으로 활용할 수 있는 확장성을 고려한 플랫폼 구조를 도입하는 것이 적절하다.

       플랫폼 구조

•  단순한 분석 응용프로그램 뿐만 아니라 분석 서비스를 위한 응용프로그램이 실행될 수 있는 기초를 이루는 컴퓨터 시스템을 의미
• 일반적으로 하드웨어에 탑재되어 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 환경과 실행 및 서비스 환경을 제공하는 역할을 수행
• 분석 플랫폼이 구성되어 있는 경우, 새로운 데이터 분석 니즈가 존재할 경우, 개별적인 분석시스템을 추가하는 방식이 아닌 서비스를 추가적으로 제공하는 방식으로 확장성을 높임
• 분석 플랫폼 구성요소

<분석 플랫폼 구성요소>