ADsP 2과목 분석 프로젝트 관리 방안 D-10

1. 분석 과제 관리 5 Analytic Demensions : 5가지 주요 영역, 속성 꼭 기억★

 

1) Data Size - 규모, 양 : 비용, 관리방식

2) Data Complexity - 복잡성, 다양성 : 정형, 비정형 등.. 다양하면 비용 증가. 초기 데이터의 확보, 통합, 잘 적용된 분석 모델 선정 고려.

3) Speed - 속도 : 시나리오 측면. 배치(Batch, 일단위/주단위), 실시간(개인화, 추천 등..) 분석 모델 성능, 속도 고려.

4) Analytic complexity - 분석 복잡도 : 복잡한 분석 모델은 정확도 높으나 해석 어려움.

5) Accuracy&Precision

 =Accuracy - 정확도 : 모델과 실제 값 차이 적다. '분석 활용' 측면. 과녁 중앙이냐?

 =Precision - 일관성 : 모델 반복시 편차의 수준. '안정성' 측면. 과녁 벗어나더라도 몰려있냐? (일관적으로 동일한 결과라는 의미이며, 정확도보다 일관성이 좀 더 중요)

 

2. 분석 프로젝트 특성

-분석가 목표: 정확도 높이기. 정확도 달성이 중요하지만 분석 과제 구현 위해 전반적 프로젝트 관리.

-분석가 입장: 데이터영역+결과 활용 비즈니스 영역의 중간, 분석 모델을 통한 조율을 수행하는 조정자 역할. 결과의 가치를 이해하고 전달함.

-도출된 결과의 재해석을 통한 지속적 반복, 정교화 수행. 프로토타이핑 방식의 어자일 Agile 프로젝트 관리방식 고려.

 데이터 분석의 지속적인 반복 및 개선 : 적절한 관리 방안 사전에 수립

-기간 내, 가능한 최선의 결과 도출 위해 프로젝트 구성원들과 협업

 

3. 분석 프로젝트 관리방안

범위 Scope : 데이터 형태,양,모델 알고리즘 따라 빈번하게 변경됨. 최종 결과물 형태 따라 투입 자원, 범위 변경-사전고려.

시간 Time : 분석 결과에 대한 품질 보장 전재, Time boxing 기법으로 일정 관리.

원가 Cost : 외부데이터 활용, 오픈소스 외 상용 버전 도구 필요시 비용 소요.

품질 Quality : 품질통제(Quality Control)/품질보증(Quality Assurance)으로 나누어 수행

통합 Integration : 관리 프로세스 통합적 관리

조달 Procurement : PoC(Prrof of Concept) 형태의 프로젝트 : 클라우드 등 외부소싱 검토

자원 Resource : 인력

리스크 Risk : 데이터 미확보 관련 위험 식별, 사전에 대응방안 수립. 품질목표 미달성 대응방안 수립.

의사소통 Communication : 모든 이해관계자와 결과 공유/ 원활한 진행 위한 다양한 의사소통체계 마련

이해관계자 Stakeholder : 이해관계자의 식별과 관리.