반응형
분석 거버넌스 체계 수립
분석 거버넌스 체계 개요
거버넌스 : '통치', 데이터의 분석과 활용을 위한 체계적 관리
분석 거버넌스 체계 구성 요소
조직 (Organization) | 분석 기획 및 관리를 수행 |
과제 기획 및 운영 프로세스 (Process) | |
분석 관련 시스템 (System) | |
데이터 (Data) | |
분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계 (Human Resource) |
분석 준비도
기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단 방법
분석 업무 파악 | 발생한 사실 분석, 예측 분석, 시뮬레이션, 최적화 분석 등 |
분석 인력 및 조직 | 분석전문가 직무 존재, 경영진 분석 업무 이해 등 |
분석 기법 | 업무별 적합한 분석 기법 사용, 분석 업무 도입 방법론 등 |
분석 데이터 | 분석 업무를 위한 데이터, 충분성/신뢰성/적시성, 외부데이터 활용 체계 등 |
분석 문화 | 사실에 근거한 의사결정, 관리자의 데이터 중시 등 |
IT인프라 | 운영 시스템 데이터 통합. EAI ETL 등 데이터 유통체계 등 |
분석성숙도
개발 업무능력, 조직, 프로세스 자체의 성숙도와 업무 프로세스 개선을 위한 조직 역량 등을 CMMI모델을 활용하여 평가
1단계 (도입) | 분석 시작, 환경과 시스템 구축 |
2단계 (활용) | 분석 결과를 업무에 적용 |
3단계 (확산) | 전사 차원에서 분석 관리, 공유 |
4단계 (최적화) | 분석을 진화시켜 혁신 및 성과 향상에 기여 |
분석 수준 진단 결과
해당 분석 준비도와 분석 성숙도를 토대로 유관 업종 또는 경쟁사의 분석 수준과 비교해 목표 수준 설정
<정착형> 낮은 준비도, 높은 성숙도 준비도는 낮은 편. 조직, 인력, 분석 업무, 분석 기법을 제한적으로 사용. 우선적으로 분석의 정착이 필요한 기업 |
<확산형> 높은 준비도, 높은 성숙도 6가지 분석 구성요소를 모두 갖춤. 지속적 확산이 가능한 기업 |
<준비형> 낮은 준비도, 낮은 성숙도 분석을 위한 데이터, 조직 및 인력, 분석 업무, 분석 기법이 적용되지 않으므로 사전 준비가 필요 |
<도입형> 높은 준비도, 낮은 성숙도 분석 업무 및 부넉 기법 부족, 조직 및 인력 등 준비도가 높음. 데이터 분석을 바로 도입할 수 있는 기업 |
분석 지원 인프라 방안 수립
1) 플랫폼으로 인프라 구축
플랫폼 : 일반적으로 하드웨어에 탑재되어 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 환경과 실행 및 서비스 환경을 제공하는 역할을 수행
- 분석 플랫폼을 활용한 공동 기능 활용
- 중앙집중적 데이터 관리
- 시스템 간 인터페이스 최소화
2) 데이터 거버넌스 체계 수립
데이터 거버넌스 : 전사 차원의 모든 데이터에 대해 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
마스터 데이터, 메타데이터, 데이터 사전 등은 중요한 관리대상이다.
데이터 거버넌스 구성요소
- 원칙(Principle)
- 조직(Organization)
- 프로세스(Process)
데이터 거버넌스 체계
1) 데이터 표준화 | 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타데이터 구축, 데이터 사전 구축 등 |
2) 데이터 관리 체계 | 데이터 생명 주기 관리 방안 |
3) 데이터 저장소 관리 | 전사 차원의 저장소 구성 |
4) 표준화 활동 | 표준 준수 여부 주기적으로 점검, 교육 실용성 증대 |
데이터 분석 조직
데이터 분석 조직 : 기업 내에 존재하는 빅데이터 속에서 가치를 찾아 전파하고 이를 행동화하는 역할
목표 | 기업의 경쟁력 확보를 위하여 비즈니스 질문과 이에 부합하는 가치를 찾고 비즈니스를 최적화하는 것 |
역할 | 전사 및 부서의 분석 업무를 발굴하고 전문적 기법과 분석 도구를 활용하여 기업 내 존재하는 빅데이터 속에서 Insight를 찾아 전파하고 이를 Action화하는 것 |
구성 | 기초 통계학 및 분석 방법에 대한 지식과 분석 경험을 보유하고 있는 인력으로 전사 또는 부서 내 조직으로 구성하여 운영 |
데이터 분석 조직의 유형
집중형 조직 구조 | 별도의 독립적인 분석 전감 조직을 구성 단점 : 일부 현업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화될 가능성이 있다. |
기능 중심의 조직 구조 | 별도로 분석 조직을 구성하지 않고 각 해당 업무 부서에서 직접 분석 |
분산형 조직 구조 | 분석 조직의 인력을 현업 부서에 배치해 분석 업무를 수행 |
분석 과제 관리 프로세스 수립
과제발굴 | 1) 분석 idea 발굴 -> 2) 분석 과제 후보 제안 -> 3) 분석 과제 확정 |
-> 4) 팀구성 -> | |
과제수행 | 5) 분석 과제 실행 -> 6) 분석 과제 진행 관리 -> 7) 결과 공유/개선 |
분석 교육 및 변화관리
준비기 | a. 분석 중심 문화가 미도입 된 현재의 상태 / 막연한 불안감 존재 |
도입기 | b. 기존의 형태로 되돌아 가려는 경향 c. 성공 시 강한 탄성에 의한 변화 가속화 |
안정 추진기 | d. 분석 활용이 일상화 된 균형 상태 |
반응형
'자격증 > ADsP' 카테고리의 다른 글
Q-Q (Quantile-Quantile) Plot을 사용하여 데이터의 정규성을 판단하는 방법 (0) | 2025.02.05 |
---|---|
[ADsP 미어캣 온라인 스터디 11기] Day 7 R기초와 데이터 마트 (0) | 2025.02.03 |
[ADsP] R에서 aov()와 anova()의 차이 (0) | 2025.02.03 |
[ADsP 미어캣 온라인 스터디 11기] Day 5 2과목 분석 마스터플랜 (107 ~ 115p) (0) | 2025.02.02 |
[ADsP 미어캣 온라인 스터디 11기] Day 4 분석 기획과 분석 방법론 (88 ~ 107p) (1) | 2025.01.30 |