- 마스터플랜 수립 프레임워크
- 분석 대상 도출 및 우선 순위 평가→세부 이행 계획과 로드맵 작성
- 우선순위 고려요소(적용 우선순위 설정)
- 전략적 중요도
- 비즈니스 성과 및 ROI(Return On Investment:투자 수익률)
- 실행 용이성
- 적용범위/방식 고려요소(로드맵 수립)
- 업무 내재화 적용 수준
- 분석 데이터 적용 수준
- 기술 적용 수준
- 빅데이터 특징을 고려한 분석 ROI 요소
- 크게 투자 비용 요소와 비즈니스 효과 요소가 존재
- 4V를 ROI 관점으로 살펴보면 3V(크기;Volume, 다양성;Variety, 속도;Velocity)는 투자 비용 측면의 요소, 분석 결과를 활용하거나 실질적인 실행을 통해 얻게 되는 비즈니스 가치(Value)는 비즈니스 효과 측면의 요소
- ROI를 활용한 우선순위 평가 기준
- 시급성: 전략적 중요도와 목표가치(KPI)에 부합하는지에 따른 시급성이 가장 중요(Value와 연결)
- 난이도: 데이터를 생성, 저장, 가공, 분석하는 비용과 현재 기업의 분석 수준을 고려한 기준(3V와 연결)
- 분석 거버넌스 체계
- 의사결정을 위한 데이터 분석과 활용을 위한 체계적 관리 및 규칙, 규범을 의미
- 어떤 목적으로 어떤 데이터를 어떻게 분석에 활용할 것인가
- 조직, 과제 기획 및 운영 프로세스, 분석 관련 시스템, 데이터, 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계로 구성
- 분석 수준 진단
- 분석 준비도(Readiness): 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단 방법
- 분석 성숙도(Maturity): 비즈니스 부문, 조직 및 역량 부문, IT 부문의 3개 부문을 대상으로 함
- 분석 수준 진단 결과
- 확산형: 준비도와 성숙도 모두 높은 경우
→ 기업에 필요한 6가지 분석 구성 요소를 갖추고 현재 부분적으로 도입되어 지속적인 확산이 필요 - 정착형: 준비도는 낮으나 성숙도가 높은 경우
→ 조직, 인력, 분석업무, 분석기법 등을 제한적으로 사용하고 있어 1차적으로 정착이 필요 - 준비형: 준비도와 성숙도 모두 낮은 경우
→ 기업에 필요한 데이터, 인력, 조직, 분석업무, 분석기법 등이 적용되어 있지 않아 사전준비 필요 - 도입형: 준비도는 높으나 성숙도가 낮은 경우
→ 분석업무, 기법 등은 부족하나 준비도가 높아 바로 도입할 수 있는 경우
- 확산형: 준비도와 성숙도 모두 높은 경우
- 데이터 거버넌스 체계 수립
- 전사 차원의 모든 데이터에 대해 정책 및 지침, 표준화, 운영 조직 및 책임 등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영하기 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
- 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전이 중요한 관리 대상
- 구성요소
- 원칙: 데이터를 유지 관리하기 위한 지침 및 가이드
- 조직: 데이터 관리 조직의 역할과 책임
- 프로세스: 데이터 관리를 위한 활동과 체계
- 데이터 거버넌스 체계
- 데이터 표준화: 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축 등
- 데이터 관리 체계: 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙 수립, 담당자 및 조직의 역할과 책임 준비
→빅데이터의 경우 생명 주기 관리방안을 수립(부족할 경우 가용성 및 관리비용 증대 문제 발생 가능) - 데이터 저장소 관리: 전사 차원의 저장소 구성, 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어 지원
→데이터 구조 변경에 따른 사전 영향 평가도 수행 - 표준화 활동: 주기적 점검 및 모니터링 실시, 지속적인 데이터 표준화 개선활동(실용성 증대)
사전캠프도 이번주면 끝,다음주부턴 본격적으로 시작~~
SQL이랑 파이썬 기초강의 마무리하고 내 맘대로 ADsP 공부주간
ADsP 접수까지 마쳤는데 내용이 하나도 눈에 안들어온다....
비전공이라 용어들이 하나도 익숙하지 않은 느낌😂
그래도 시험 한달정도 남았으니까 또 빡세게 해야겠다....
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