2장. 분석 마스터 플랜

1절 마스터 플랜 수립 프레임 워크

※ 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려해 적용 우선순위를 설정하고, 데이터 분석 구현을 위한 로드맵을 수립한다.

우선순위 고려요소 : 전략적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 실행 용이성

적용범위 / 방식 고려요소 : 업무 내재화 적용수준, 분석 데이터 적용수준, 기술 적용수준 > 로드맵 수립

 

※ ROI 관점에서 빅데이터의 핵심 특징

ROI (Return on Investment) : 투자수익률

3V → 투자비용 요소

4V → 비즈니스 효과

 

※ 데이터 분석과제 추진시 고려해야 하는 우선순위 평가 기준

시급성 : 시급성의 판단기준은 전략적 중요도가 핵심

난이도 : 난이도는 현 시점에서 과제를 추진하는 것이 적용 비용 측면과 범위 측면에서 바로 적용하기 쉬운 것인지 또는 어려운 것인지에 대한 판단기준이다.

 

2절 분석 거버넌스 체계 수립

※ 개요

조직 내 분석 관리체계 수립 → 기업에서는 단순히 데이터를 수집, 축적하기 보다는 어떤 목적으로 어떤 데이터를 분석에 활용할 것인가가 더욱 중요하기 때문이다.

구성요소

 

※ 분석 준비도

목표 : 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단방법

• 분석업무 파악
• 인력 및 조직
• 분석기법
• 분석 데이터
• 분석 문화
• IT 인프라

※ 분석 관점에서의 사분면 분석

 

※ 데이터 거버넌스 체계 수립

• 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것을 말한다.
• 마스터 데이터 (Master Data), 메타 데이터 (Meta Data), 데이터 사전 (Data Dictionary)은 데이터 거버넌스의 중요한 관리 대상이다.

※ 데이터 거버넌스 구성요소

1. 원칙 (Principle)

• 데이터를 유지 및 관리하기 위한 지침과 가이드
• 보안, 품질 기준, 변경관리

 

2. 조직 (Organization)

• 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임
• 데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트

 

3. 프로세스 (Process)

• 데이터 관리를 위한 활동과 체계
• 작업 절차, 모니터링 활동, 측정 활동

 

※ 데이터 거버넌스 체계

1. 데이터 표준화

2. 데이터 관리 체계

3. 데이터 저장소 관리 (Repository)

4. 표준화 활동