02 분석 과제 발굴
분석과제 탐색 방법
1. 하향식 접근법
Top-Down, 체계적, 단계화 (분석대상 Known)
하향식 접근법의 개념도
- 문제 탐색 단계
- 문제 정의 단계
- 해결 방안 탐색 단계
- 타당성 검토 단계
2. 상향식 접근법
Bottom-Up, 인사이트 (분석대상 Unknown)
상향식 접근법의 개념도
- 지도, 비지도 학습
- 프로토타입 : 시행착오 해결법
분석과제 발굴
분석의 대상(What) | |||
Known | Un-Known | ||
분석의 방법 (How) |
Known | Optimization | Insight |
Un-Known | Solution | Discovery |
디자인 씽킹
DEO사 | 상향식 접근법의 발산 단계 + 하향식 접근법의 수렴단계 (반복적, 상호보완적) 수렴 발산을 반복하면서 혁신적 아이디어 도출 |
스탠퍼드대학 d.school |
비지니스, 기술, 인간 중심사고 -> 혁신적 해결책 도출 상향식 접근법 |
하향식 접근법
1. 문제 탐색 단계 (What, Why)
1) 비즈니스 모델 탐색 기법
업무, 제품, 고객 단위(로 문제 발굴) | |
규제와 감사 | |
지원 인프라 | 분석을 수행하는 시스템 영역(IT) 운영하고 관리하는 인력 (Human Resource) |
2) 분석 기회 발굴 범위의 확장
거시적 관점 | 사회, 기술, 경제, 환경, 정치 |
경쟁자 확대 관점 | 대체재, 경쟁자, 신규진입자 |
시장의 니즈 탐색 | 고객, 채널, 영향자들 |
역량의 재해석 | 내부 역량, 파트너 네트워크 |
3) 외부 참조 모델 기반 문제 탐색 유스케이스 정의
분석 유스케이스 : 분석을 적용했을 때 업무 흐름을 개념적으로 설명한 것으로 프로세스 혁신 수단으로 사용
2. 문제 정의 단계
탐색한 문제를 데이터 분석의 문제로 변환 (최종 사용자 관점)
3. 해결 방안 탐색 단계
시스템을 갖추었는지
인력이 확보되었는지
4. 타당성 검토 단계
경제적 타당성 검토 : 비용 대비 경제적 가치
데이터 및 기술적 타당성 검토 : 분석의 수행 가능 여부
상향식 접근법
1. 지도학습
정답이 있는 데이터를 활용하여 분석 모델을 학습
범주형 레이블 : 분류
연속형 레이블 : 회귀
ex) 머신러닝, 의사결정 트리, 인공신경망 모형, 분류 분석
2. 비지도 학습
정답을 알려주지 않고 학습 : 비슷한 특징끼리 군집화하고 새로운 결과 예측
특정 값을 구하는 것이 아닌 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성등을 중심으로 표현
ex) 장바구니 분석, 기술통계, 프로파일링, 군집분석, 주성분분석, 다차원척도
시행착오를 통한 문제해결 (프로토타이핑 접근법)
분석을 시도하고 결과를 확인하면서 조금씩 개선
필요한 경우
- 문제에 대한 인식 수준이 낮거나 불명확할 경우
- 필요데이터의 존재 여부가 불확실
- 데이터의 사용 목적이 고정되지 않고 변화
프로세스
가설의 생성 -> 디자인에 대한 실험 -> 실제환경에서의 테스트 -> 인사이트 도출 및 가설 확인
분석 과제 정의서
하향식, 상향식 접근법은 분석 과제 발굴을 위한 일련의 프로세스
위의 과정이 종료된 후 과제 정의서를 작성하여 분석 프로젝트를 관리
03 분석 프로젝트 관리 방안
분석과제의 5가지 주요 속성을 고려한 관리
- 데이터의 양
- 데이터의 복잡도
- 분석의 속도
- 분석의 복잡도 : 정확도와 복잡도는 상충관계
- 정확도 & 정밀도
정확도 : 모델과 실제 값이 차이가 적다
정밀도 : 반복적 모델 사용 시 편차 수준
Time Boxing기법 : 주어진 시간 동안 완성되지 못하더라도 다음 작업으로 넘어가는 방법
분석 과제 관리 영역
- 통합
- 이해관계자
- 범위
- 자원
- 시간
- 원가
- 리스크
- 품질
- 조달
- 의사소통
능력 성숙도 통합 모델(CMMI)
5가지 단계로 역량 평가
- 개인의 역량이 주요 요인
- 약간의 개발프로세스하에서 통제
- 조직을 관리하기 위한 프로세스 존재
- 체계적 관리하에 산출물에 대한 정량적 측정이 가능
- 조직적으로 최적화된 프로세스, 지속적 개선 목표
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