자격증/ADsP
[개미의 걸음 ADsP 2과목] 분석 거버넌스 체계①
IT개미 데이터
2020. 7. 8. 17:17
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분석거버넌스[Governance] 체계
- 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]
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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 |
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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
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