[3과목:데이터 분석 기획] PART 2(2)
A. 분석 마스터 플랜 수립 프레임워크
1. 중장기적 관점의 마스터 플랜 수립을 위해서는 분석 과제를 대상으로 전략적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 분석 과제의 실행 용이성 등 다양한 기준을 고려해 적용할 우선 순위를 설정할 필요가 있다.
2. 기업 및 공공기관에서는 시스템의 중장기 로드맵을 정의하기 위한 정보전략계획인 ISP(Information Strategy Planning)을 수행한다. ISP는 정보기술 또는 정보시스템을 전략적으로 활용하기 위하여 조직 내/외부 환경을 분석하여 기회나 문제점을 도출하고 사용자의 요구사항을 분석하여 시스템 구축 우선순위를 결정하는 등 중장기 마스터 플랜을 수립하는 절차이다.
분석 마스터 플랜은 일반적인 ISP 방법론을 활용하되 데이터 분석 기획의 특성을 고려하여 수행하고 기업에서 필요한 데이터 분석 과제를 빠짐없이 도출한 후 과제의 우선순위를 결정한다.
3. 빅데이터의 4V를 ROI 관점으로 살펴보면 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity) 등 3V는 투자 비용 측면의 요소라고 볼 수 있다.
반면 가치는 분석 결과를 활용하거나 실질적인 실행을 통해 얻게 되는 비즈니스 효과 측면의 요소라고 볼 수 있다. 이는 기업이 데이터 분석을 통해 추구하거나 달성하고자 하는 목표 가치라고 정의할 수 있다.
*ROI(Return On Investment, 투자 대비 수익율)
4.
5. 포트폴리오 사분면 분석을 통해 과제 우선순위를 선정하는 기법이다. 우선순위 선정 기준을 토대로 난이도 또는 시급성을 고려하여 우선 추진해야 하는 분석 과제 등 4가지 유형으로 구분하여 분석 과제의 우선순위를 결정한다.
5-2. 사분면 영역에서 가장 우선적인 분석 과제 적용이 필요한 영역은 3사분면이다. 또한 전략적 중요도가 현재 시점에는 상대적으로 낮은 편이지만 중장기적으로는 경영에 미치는 영향도가 높고 분석 과제를 바로 적용하기 어려워 우선 순위가 낮은 영역은 2사분면이다. 즉 우선위를 시급성에 둔다면 3-4-2 순이며, 난이도에 둔다면 3-1-2 순이다.
B. 분석 거버넌스 체계
1. 거버넌스 체계 개요: 기업에서 데이터를 이용한 의사결정이 강조될수록 데이터 분석과 활용을 위한 체계적인 관리가 중요해진다. 이는 단순히 대용량 데이터를 수집/축적하는 것보다는 어떤 목적으로 어떤 데이터를 어떻게 분석에 활용할 것인가가 더욱 중요하기 때문이다.
그리고 조직 내 분석 관리체계를 수립해야 하는 이유는 데이터 분석을 기업의 문화로 정착하고 데이터 분석 업무를 지속적으로 고도화하기 위해서이다.
2. 마스터 플랜 수립 시점에서 데이터 분석의 지속적인 적용과 확산을 위한 거버넌스 체계는 분석 기획 및 관리를 수행하는 조직, 과제 기획 및 운영 프로세스, 분석 관련 시스템, 데이터, 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계로 구성된다.
3. 분석 성숙도 모델 : 기업에서 분석 수준은 성숙 단계에 따라 점차 진화하며 산업 및 기업의 특성에 따라 각 성숙 단계의 내용은 약간 상이할 수 있다. 분석 성숙도 진단은 비즈니스 부문, 조직, 역량 부문 IT 부문 등 3개 부문을 대상으로 성숙도 수준에 따라 도입단계, 활용단계, 확산단계, 최적화 단계로 구분해 살펴볼 수 있다.
4. 사분면 분석
4-1. 준비형은 데이터 분석을 위한 낮은 준비도와 낮은 성숙도 수준에 있다.
4-2. 정착형은 준비도는 낮은 편이지만 조직, 인력, 분석 업무, 분석 기법 등을 기업 내부에서 제한적으로 사용학 있다.
4-3. '도입형'은 기업에서 활용하는 분석 업무 및 분석 기법 등을 부족한 상태지만, 준비도가 높은 유형으로 데이터 분석을 바로 도입할 수 있는 기업이 여기에 속한다.
4-4. '확산형'은 데이터 분석을 위해 기업에 필요한 6가지 분석 구성 요소를 모두 갖추고 있으며, 현재 부분적으로 도입해 지속적인 확산이 가능한 기업이다
5. 데이터 거버넌스 체계 수립 : 데이터 거버넌스란 전사 차원의 모든 데이터에 ㄷ하여 정책 및 지침, 표준화 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리 체계를수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것을 말한다.
특히 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전은 데이터 거버넌스의 중요한 관리 대상이다.
6. 데이터 거버넌스의 구성요소는 다음과 같다.
6-1. 원칙 : 데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드, 보안 품질 기준, 변경 관리
6-2. 조직 : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임. 데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트
6-3. 프로세스 : 데이터 관리를 위한 활동과 체계. 작업 절차, 모니터링 활동, 측정 활동
7.
7-1. 집중형 조직 구조: 조직 내에 별도의 독립적인 분석 전담조직을 구성하고 회사의 모든 분석 업무를 전담 조직에서 담당한다.
7-2. 기능 중심의 조직 구조 : 일반적으로 분석을 수행하는 형태이며, 별도로 분석 조짓을 구성하지 않고 각 해당 업무부서에서 직접 분석하는 형태다.
7-3. 분산된 조직 구조 : 분석 조직의 인력들을 현업부서에 배치해 분석 업무를 수행하는 형태다. 베스트 프랙티스 공유 가능. 역할 분담 명확히