2과목 정리

	분석대상 알	분석대상 모름
분석방법 알	최적화	통찰
분석방법 모름	솔루션	발견

 

과제 중심적인 방식           마스터 플랜 단위

speed & test                      Accuracy&Deploy

quick & win                       Long Term view

problem solving                  problem Definition

 

분석 기획시 고려사항

- 가용 데이터에 대한 고려

- 적절한 활용방안과 유즈케이스

- 장애요소들에 대한 사전계획 수립

 

데이터 기반한 의사결정 방해요소 - 프레이밍효과, 편향된 생각, 고정관념

-프레이밍 효과 :표현방식 및 발표자에 따라 동일한 사실에도 판단을 달리하는 현상

 

분석방법론 개요

- 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물

 

분석 방법론

암묵지 - 체화되어있지만 드러나지않는 지식

형식지 - 문서나 매뉴얼 처럼 형상화된 지식

 

방법론의 적용업무에 따른 모델

- 폭포수 모델 

- 프로토타입

- 나선형모델 : 점증적 개발하는 방법

 

방법론의 구성 단계 > 태스크 > 스텝

 

KDD 분석 방법론

데이터셋 선택 - 데이터 전처리 - 데이터  변환 - 데이터 마이닝 - 데이터 마이닝 결과 평가

 

CRISP-DM 분석 방법론

업무이해 - 데이터 이해(선택, 전처리) - 데이터 준비(전처리) - 모델링(마이닝) - 평가(결과 평가) - 전개

 

빅데이터 분석 방법론

분석기획 - 데이터 분비 - 데이터 분석 - 시스템 구현 - 평가 및 전개

 

분석 과제 발굴 (과제 발굴 후 과제 수행)

- 하향식 접근방법(최적화 > 솔루션) 문제주어지고 이에 대한 해법을 찾기 위하여 각 과정이 체계적으로 단계화

문제 탐색 - 문제정의 - 해결방안 탐색 - 타당성 검토

-- 비즈니스 모델 기반 문제 탐색

-- 범위 확장

• 업무, 제춤, 고객, 규제 & 감사, 지원 인프라
• 거지석 관점의 메가 트랜드 STEEP
• 경쟁자 확대 관점 - 대체자, 경쟁자, 신규 진입자
• 시장의 니즈 탐색 관점 - 고객, 채널, 영향자
• 역량의 재해석 관점 - 내부역량, 파트너와 네트워크

외부 참조 모델기반 - 테마 후보 그룹을 통해 quick & easy

분석 유즈 케이스

 

문제정의 - 비즈니스 문제를 데이터의 문제로

해결방안 탐색

타당성 검토 - 경제적, 데이터 및 기술적

 

- 상향식 접근방법

디자인 사고 접근법 통해 하향식 극복

감정이입 - define - ideate - prototype - test

비지도 학습 - 장바구니, 군집

지도학습

프로토 타입

 

분석 프로젝트 관리

주요영역 - Data Size, Data Complexity, Speed, Analytic Complexity, Accuracy& Precision

 

분석 마스터 플랜

우선순위 고려 - 전략적 중요도, 비즈니스 성과/ROI, 실행용이성

적용범위, 방식 고려요소 - 내제화, 데이터 적용, 지굿ㄹ 적용 수준

ISP - 공공기관에서 계획 수립

 

시급성 3-4-2

난이도 3-1-2

 

거버넌스 구성 - 과제 기획 및 운영 프로세스, 시스템, 데이터, HR, 조직

 

분석 준비도 - 분석 업무, 분석인력&조직, 분석기법, 분석데이터, 분석 문화, 분석 인프라

분석 성숙도 - 도입>활용>확산>최적화

성숙도 평가 모델 - CMMI

 

	준비도 낮음	준비도 높음
성숙도 높음	정착형	확산형
성숙도 낮음	준비형	도입형

 

거버넌스 구성요소 - 원칙, 조직, 프로세스

 

데이터 표준화

데이터 관리 체계

데이터 저장소 - 워크플로우, 사전영향 평가

표준화 활동

 

분석 조직 구조

- 집중 구조 : 이중화/이원화 가능성 높음

- 기능 구조 : 별도 분석조직 없음

- 분산 구조 : 신속한 액션 가능

 

***과제발굴 > 과제수행 ***

 

BI 키워드 - Information, Ad hoc Report, Alerts, Clean Data