ADsP 2과목 분석 거버넌스 체계 수립 D-8

5~7번은 신설된 항목으로 문제 출제 多

1. 거버넌스 체계 구성요소 5가지✔

1) Organization 분석기획 및 관리 수행 조직

2) Process 과제기획 및 운영 프로세스

3) System 분석 관련 시스템

4) Data 데이터

5) Human resource 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계

 

2. 데이터 분석 수준진단 <주관식, 자주 출제>✔

1) 분석 준비도 readiness : 6가지

1. *분석 업무 파악

- 발생한 사실 분석업무. 예측 분석업무. 시뮬레이션 분석업무. 최적화 분석업무. 분석업무 정기적 개선

2. 인력 및 조직

- 분석 전문가 직무 존재. 분석 전문가 교육 훈련 프로그램. 관리자의 분석능력. 전사 분석업무 총괄조직. 경영진의 분석업무 이해능력

3. *분석기법

-업무별 적합한 분석기법 사용. 분석업무 도입 방법론, 분석기법 라이브러리/효과성 평가/정기적 개선

4. *분석 데이터

- 분석업무 위한 데이터 충분성/신뢰성/적시성. 비구조적 데이터 관리. 외부 데이터 활용 체계. 기준 데이터 관리(MDM)

 

2) 분석 성숙도 Maturity

*CMMI(Capability Maturity Model Integration) 모델

 

*4단계 성숙도 수준 분류 / 부문별 3가지 성숙도 진단 분류

(1) 도입단계 : 분석 시작, 환경.시스템 구축

-비즈니스 부문 : 실적분석, 통계, 정기보고, 운영 데이터 기반

-조직역량 부문 : 일부 부서, 담당자 역량에 의존

-IT 부문 :데이터 웨어하우스, 데이터마트,ETL, EAI, OLAP

(2) 활용단계 : 분석 결과를 실제 업무에 적용

-비즈니스 부문 :미래결과 예측. 시뮬레이션. 운영 데이터 기반

-조직역량 부문 : 전문 담당부서, 분석기법 도입, 관리자가 분석 수행

-IT 부문 :실시간 대시보드, 통계적 환경

(3)확산단계 : 전사 차원 분석 관리, 공유

-비즈니스 부문 : 전사 성과 실시간 분석, 프로세스 혁신 3.0, 분석규칙, 이벤트 관리

-조직역량 부문 : 전사 모든 부서, 분석 COE 조직 운영, 데이터 사이언티스트 확보

-IT 부문 :빅데이터 관리환경, 시뮬레이션, 최적화, 비주얼 분석, 분석전용서버

(4)최적화단계 : 분석 진화->혁신, 성과 향상

-비즈니스 부문 :외부 환경분석. 최적화. 실시간. 비즈니스 모델 진화

-조직역량 부문 : 데이터 사이언스 그룹. 경영진 분석 활용. 전략 연계

-IT 부문 :분석 협업환경. 분석 sandbox.프로세스 내재화. 빅데이터 분석

 

✔4분면 : 분석 관점 Analysis Quadrant : 설명 "끝부분"에 주목.

준비도 낮음, 성숙도 낮음 : 준비형 : ~사전준비가 필요한 기업.

준비도 낮음, 성숙도 높음 : 정착형 : ~1차적으로 정착이 필요한 기업

준비도 높음, 성숙도 낮음 : 도입형 : ~준비도가 높아 바로 도입할 수 있는 기업

준비도 높음, 성숙도 높음 : 확산형 : ~현재 부분적으로 도입되어 지속적인 확산이 필요한 기업

 

3. 분석 지원 인프라 방안 수립

-분석 과제 단위별 개별 분석시스템은 관리 복잡, 비용 증대 : X

-플랫폼 구조 도입 : 장기적, 안정적, 확장성

*플랫폼이란?

-단순 분석 응용프로그램 + 분석 서비스 프로그램 실행될 수 있는 기초를 이루는 컴퓨터 시스템을 의미.

-일반적으로 하드웨어에 탑재, 데이터 분석 위한 programming 환경+실행, 서비스 환경 제공

-새로운 분석 니즈 존재시 개별 분석 시스템 추가가 아니라 서비스 추가 제공 방식으로 확장성 높일 수 있음.

 

4. 데이터 거버넌스 체계 수립 : 신규! 문제 多. 4가지 체계 꼭 기억.

1) 개요

-데이터 거버넌스란, 전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정착 및 지침 표준화, 운영조직 및 책임 등 표준화된 관리체계 수립 & 운영을 위한 framework 및 Repository(저장소)를 구축하는 것.

-3가지 중요 관리대상 : 마스터데이터, 메타데이터, 데이터 사전(Data dictionary)

-데이터 가용성.유용성.통합성.보안성.안전성 확보

-독자적 수행 or 전사 차원 IT 거버넌스 or EA(Enterprise Architecture) 구성 요소.

*빅데이터 거버넌스란 ? 이러한 데이터 거버넌스의 체계 + 빅데이터의 효율적인 관리, 다양한 데이터의 관리체계, 데이터 최적화, 정보보호, 데이터 생명주기 관리, 데이터 카테고리별 관리 책임자(Data Steward) 지정 등을 포함한다.

 

2) 3가지 구성요소

(1) 원칙 Principle

-데이터 유지 관리 지침 가이드

-보안, 품질기준, 변경관리

(2) 조직 Organization

-데이터 관리조직의 역할, 책임.

-데이터 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 아키텍트(Data architect)

(3)프로세스 Process

-데이터 관리 위한 활동, 체계

-작업 절차, 모니터링 활동, 측정활동.

 

3) 4가지 데이터 거버넌스 체계

(1)데이터 표준화

-데이터 표준 용어 설정 = 표준 단어사전, 표준 도메인사전, 표준 코드. 사전간 상호 검증: 점검 프로세스 통합

-명명 규칙(name rule) 수립 = 필요시 언어별(한글 영어 등)로 작성 : 매핑 상태 유지

-(+)메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축

 

(2) 데이터 관리 체계

-데이터 정합성, 활용 효율성을 위해 표준 데이터 포함, 메타데이터&데이터 사전 관리원칙 수립

-수립된 원칙 근거 항목별 세부 프로세스 만들고 관리, 운영 담당자 및 조직별 역할, 책임 준비.

-빅데이터 : 데이터 양 급증으로 데이터 생명주기 관리방안 data life cycle management 수립 꼭 ! 데이터 가용성, 관리비용 증대 문제 직면할 수 있음.

 

(3) 데이터 저장소 관리 : repository

-메타데이터, 표준데이터 관리 위한 전사 차원 저장소.

-저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크플로우 workflow 및 관리용 응용 소프트웨어 application 지원, 관리 대상 시스템과의 인터페이스 통한 통제가 이루어져야 함.

-데이터 구조 변경에 따른 사전영향평가 수행->효율적 활용 가능.

 

(4) 표준화 활동

-데이터 거버넌스 체계 구축 후, 표준 준수 여부를 주기적으로 모니터링.

-변화관리& 주기적 교육 for 조직 내 안정적 정착

-실용성 향상 : 지속적 데이터 표준화 개선

 

5. 데이터 조직 및 인력 방안 수립 

-목표 : 기업 경쟁력 확보 위해 비즈니스 질문 question과 이에 부합하는 가치 value를 찾고, 비즈니스를 최적화 optimization하는 것

-역할 : 전자 및 부서의 분석 업무 발굴. 전문적 기법/분석 도구 활용해 기업 내 존재하는 빅데이터 속에서 insight 전파, 이를 action화

-구성 : 기초통계학 및 분석 방법에 대한 지식과 분석 경험을 가지고 있는 인력으로 전사 또는 부서 내 조직으로 구성하여 운영

 

*DSCoE : Data Science Center of Excellence

-Director, Manager / 비즈니스 인력 / IT기술 인력 / 분석 전문 인력 / 변화관리 인력 / 교육담당 인력 으로 구성.

그림을 꼭 외울 것 !

-집중구조 : 선사 분석 업무 별도 분석전담조직. 분석조직이 우선순위 정해서 진행 가능. 현업 업무부서의 분석업무와 이중화/이원화될 가능성 있음.

-기능구조 : 일반적임. 별도 분석조직 없음. 해당 업무부서에서 분석. 전자석 핵심분석이 어려우며, 부서현황 및 실적통계 등  과거 실적 분석에 국한될 수 있음

-분산구조 : 분석조직인력->현업부서로 배치, 분석. 전사차원 우선순위. 분석결과 따른 신속한 action, 베스트 practice 공유가 가능하지만 업무과다 이원화 가능성 있으므로 부서 분석업무와 명확히 역할분담 필요.

 

6. 분석 과제 관리 프로세스 수립 : 신규

1) 과제발굴

(1) 분석 idea 발굴

(2) 분석과제 후보제안 : 과제후보 POOL

(3) 분석과제 확정 : 전사분석 조직

->분석과제->과제제안자->

 

2) 과제수행

(4) 팀구성 : 과제 추진팀

(5) 분석과제 실행 : 과제 수행지원

(6) 분석과제 진행관리 : 전사분석 조직

(7) 결과 공유/개선 : 과제결과 POOL

 

*과제 후보 POOL : 선정된 것 뿐 아니라 모든 분석과제를 POOL로 관리.

*결과 POOL : 과제를 진행하며 만들어진 시사점 LESSON LEARNED 포함, 모든 결과물을 POOL에 축적, 관리하여 시행착오를 최소화하고 효율화.

 

7. 분석 교육 및 변화관리

1) 준비기 : 분석중심 문화 미도입. 현재 균형 BUT 막연한 불안 존재

2) 도입기 : 기존 행태로 되돌아가려는 경합 VS 성공시 강한 탄성으로 변화 가속화

3) 안정 추진기 : 분석 활용이 일상화된 균형상태

 

*목표 : 단순 툴 교육x. 분석역량 확보/강화.

*빅데이터 시대의 변화에 적극적 대응

-기업에 맞는 적합한 분석업무 수행

-분석조직 및 인력 교육/훈련

-경영층의 FACT-BASED 의사결정 문화 정착

-지속적 변화관리 계획, 수행. 업무 수행자 분석기회 발굴&구체화, 시나리오 작성법 등.