[ADsP - 3과목] 제2장 분석 마스터 플랜

과목Ⅲ. 데이터 분석 기획 

제2장. 분석 마스터 플랜 

제1절 마스터 플랜 수립

1. 마스터 플랜 수립 개요

◆우선순위 고려 요소

- 전략적 중요도, 비즈니스 성과/ROI, 실행 용이성 → 적용 우선 순위 설정

◆적용 범위/방식 고려 요소

- 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준(내외부), 기술 적용 수준 → 분석 구현 로드맵 수립

2. 우선 순위 평가

◆우선순위 평가: 정의된 데이터 과제에 대한 실행 순서를 정하는 것

- 업무 영역별 도출된 분석과제를 우선순위 평가 기준에 따라 평가+적용 순위 조정(과제 선수행 관계 고려) → 최종확정

- 기업에서 고려하는 중요 가치 기준에 따라 다양한 관점에서의 우선순위 기준 수립하여 평가

◆ROI 관점 빅데이터의 핵심 특성

- 투자비용 측면 요소(ROI관점): 3V

- 비즈니스 효과 측면 요소: 3V+Value

◆데이터 분석 과제 추진할 때 고려해야 하는 우선순위 평가 기준

- 시급성: 전략적 중요도(핵심), 분석과제 목표가치(KPI) 함께 고려하여 판단

- 난이도: 데이터 생성, 저장, 가공, 분석하는 비용 & 기업 분석 수준 고려 데이터 분석 적합성 여부, 해당기업의 상황에 따라 조율 가능

◆포트폴리오 사분면 분석을 통한 과제 우선순위 선정 기법

- 시급성 기준: 3-4-2, 난이도 기준: 3-1-2

- 시급성, 난이도가 높은 1사분면: 경영진 또는 실무 담당자의 의사결정에 따라 적용 우선순위 조정 가능

- 기술적 요소, 분석 범위에 따라서도 분석과제 적용 우선순위 조정 가능

3. 이행계획 수립

◆단계적 구현 로드맵 수립

- 분석과제에 대한 포트폴리오 사분면 분석으로 1차적 우선순위 결정 → 분석 과제별 적용 범위 방식 고려해 우선순위 결정, 단계적 구현 로드맵 수립 → 단계별 추진 목표 정의 → 추진 과제별 선후행 관계 고려하여 단계별 추진 내용 정렬

◆단계적 구현 로드맵 수립 추진 3단계

Step 1: 데이터 분석 체계 도입(분석 기회 발굴 및 분석과제 정의, 마스터 플랜 수립)

Step 2: 데이터 분석 유효성 검증(분석 알고리즘 및 아키텍처 설계, 분석 과제 pilot 수행)

Step 3: 데이터 분석 확산 및 고도화 (업무 프로세스 내재화율을 위한 process innovation, 변화 관리 / 빅데이터 분석 활용 시스템 구축, 유관 시스템 고도화)

◆세부 이행 계획 수립

- 기존: 폭포수 모델

- 반복적인 분석 체계: 데이터 수집/확보 > 데이터 준비>분석 모델 설계>적용>평가>설계 ~ 반복 ~ > 개발

준비된 데이터를 통해 모델 적용 & 적용 결과를 평가하는 과정 반복

- 분석 구현일정: 반복 정련과정을 고려해 수립하고 최종적으로 세부 일정계획 수립

제2절 분석 거버넌스 체계

1. 거버넌스 체계 개요

◆데이터 분석과 활용에 대한 체계적인 관리의 중요성으로 필요

- 지속적 분석 고도화, 분석과제 추가발굴 등 기업 문화로 정착, 안정적으로 분석 운영에 필요

◆기업의 현 분석 수준을 정확히 진단, 분석 조직 / 분석 전문인력 배치, 분석 관련 프로세스 / 분석 교육 등의 관점에서 정의 가능

◆분석의 지속적 개선/개발, 확산 및 서비스 관리를 위한 거버넌스 체계 구성

- COA(Center Of Analysis): 분석조직, 분석 수준진단, 분석교육, 분석 개발 확산/평가 프로세스, 분석 전문 인력

2. 데이터 분석 수준 진단

◆데이터 분석 수준진단을 통해 데이터 분석기간 구현을 위한 준비, 보완 등 분석의 유형 및 분석의 방향성 결정

◆진단 방법 2가지: 분석 준비도, 분석 성숙도

◆데이터 분석 수준 진단 궁긍적 목표 2가지

- 현재 분석 수준을 이해하고 수준진단 결과를 토대로 미래 목표수준 정의

- 데이터 분석을 위한 기반 또는 환경이 어느 수준이고 데이터를 활용한 분석의 경쟁력 확보를 위해 어떤 영역에 선택과 집중을 해야하는지, 어떤 관점을 보완해야 하는지 등 개선상안 도출 가능

◆분석 수준 진단 프레임워크

- 6개 분석 준비도 + 3개의 성숙도

1) 분석 준비도(readiness): 데이터 분석 도입의 수준을 파악을 위한 진단방법

분석 업무	분석 인력 및 조직	분석 기법
발생한 사실 분석 업무 예측 분석 업무 시뮬레이션 분석 업무 최적화 분석 업무 분석 업무 정기적 개선	분석 전문가 직무 존재 전문가 교육훈련 프로그램 관리자 기본분석 능력 전사 총괄 조직 경영진 분석 업무 이해	업무별 적합한 분석 기법 분석 업무 도입 방법론 분석기법 라이브러리 분석기법 효과성 평가 분석기법 정기적 개선
분석 데이터	분석 문화	분석 인프라
분석업무를 위한 데이터 충분성/신뢰성/적시성 비구고적 데이터 관리 외부 데이터 활용 체계 기준 데이터 관리(MDM)	사실에 근거한 의사결정 관리자의 데이터 중심 회의 등에서 데이터 활용 직관보다 데이터 활용 데이터 공유 및 협업 문화	운영 시스템 데이터 통합 EAI, ETL 등 데이터 유통체계 분석 전용 서버 및 스토리지 분석 환경(빅데이터/통계/비쥬얼)

2) 분석 성숙도 모델

◆데이터 시대는 분석 능력 및 분석결과 활용에 대한 조직의 성숙도 수준 평가해 현재 상태 점검(평가도구: CMMI)

- 분석 수준은 성숙 단계에 따라 점차 진화

단계	도입	활용	확산	최적화
설명	분석 시장, 환경과  시스템 구축	분석 결과를 업무 적용	전사차원에서  분석 관리 및 공유	분석을 진화시켜 혁신  및 성과향상에 기여
비즈니스	실적 분석 및 통계 정기보고 수행 운영 데이터 기반	미래 결과 예측 시뮬레이션 운영 데이터 기반	전사성과 실시간 분석 프로세스 혁신 3.0 분석규칙 관리 이벤트 관리	외부환경 분석 활용 최적화 업무 적용 실시간 분석 비즈니스 모델 진화
조직 역량	일부부서에서 수행 담당자 역량 의존	전문 담당부서 수행 분석기법 도입 관리자가 분석 수행	전사 모든 부서 수행 분석 CEO 운영 데이터 사이언티스트	데이터 사이언스 그룹 경영진 분석 활용 전략 연계
IT	데이터 웨어하우스 데이터마트 ETL/EAI OLAP	실시간 대시보드 통계분석 환경	빅데이터 관리 환경 시뮬레이션 최적화 비쥬얼 분석 분석 전용 서버	분석 협업 환경 분석 sandbox 프로세스 내재화 빅데이터 분석

3) 분석 수준 집단 결과

◆분석 준비도와 성숙도 진단 결과로 기업의 현재 분석 수준을 객관적 파악 가능

◆유관 업종, 경쟁사와 비교하여 분석 경쟁력 확보 강화를 위한 목표수준 설정

◆분석 관점에서의 사분면 분석: 데이터 분석 수준에 대한 목표 방향 정의 & 유형별 특성에 따라 개선방안 수립

준비형: 데이터 조직 및 인력, 분석업무, 분석 기법 적용 안됨. 사전준비 필요

정착형: 조직 및 인력, 분석업무, 분석기법 제한적 사용 / 우선적으로 분석의 정착이 필요

도입형: 조직 및 인력 등 준비도 높음, 분석업무 및 기법 부족 / 데이터 분석을 바로 도입할 수 있음

확산형: 6가지 분석 구성요소 모두 갖춤 / 지속적 확산이 가능한 기업

3. 분석지원 인프라 방안 수립

◆분석 시스템 구축 시 관리의 복잡도 비용 증가 발생

◆분석 마스터 플랜 기획부터 장기 안정적으로 활용할 수 있는 플랫폼 구조 도입

◆플랫폼

- 분석 서비스를 위한 응용프로그램이 실행될 수 있는 기초 컴퓨터 시스템

- 분석에 필요한 프로그래밍 환경과 실행, 서비스 환경 제공

4. 데이터 거버넌스 체계 수립

◆데이터 거버넌스

- 데이터에 대한 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것

- 중요 관리 대상: 마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전

- 데이터 가용성 유용성 통합성 보안성 안전성 확보

- 구성요소: 원칙, 조직, 프로세스

5. 데이터 분석 조직 및 인력방안 수립

◆데이터를 효과적으로 분석 활용하기 위한 기획, 운영 및 관리 전담 전문 분석 조직 필요(기업의 차별화된 경쟁력 확보 수단)

◆분석 조직 개요

- 목표: 기업 경쟁력 확보를 위해 비즈니스 질문과 이에 부합하는 가치를 찾고 비즈니스 최적화

- 역할: 전사/부서의 분석업무 발굴 & 전문적 기법과 분석도구 활용하여 기업 내 빅데이터 속 insight 발견, 전파, action화

- 구성: 지식(기초 통계학, 분석방법)과 분석경험을 가진 인력 또는 부서 내 조직으로 구성

◆분석 조직 구조 3가지 유형

집중형	기능형	분산형
분석업무를 별도 분석 조직이 담당 전략적 중요도에 따라 우선순위 정해 진행 현업 부서와 이원화/이중화 가능성 높음	일반적 분석 수행 구조 별도 조직 없이 해당 분서에서 분석 수행 전사적 핵심 분석이 어려움 과거실적에 국한된 분석 수행	분석조직인력을 현업부서로 배치 전사차원의 우선순위 수행 분석결과에 따른 신속한 action 베스트프랙티스 공유 가능 분석업무와 역할분담 명확화 필요

◆분석 조직 인력 구성: 각 분야의 인재들을 모아 조직 구성이 바람직

- 비즈니스, IT, 분석 전문, 변화관리(겸직가능), 교육담당 인력(겸직 가능)

6. 분석 교육 및 변화관리

◆기업 내 모든 직원이 분석, 업무 활용을 위한 분석문화 정착을 위한 변화

◆기업에 맞는 적합한 분석업무 도출

◆분석 조직 및 인력에 대한 지속적 교육과 훈련 실시

◆경영층이 사실 기반 의사결정 할 수 있는 문화 정착

◆분석 교육의 목표: 분석 역량을 확보하고 강화하는 것

- 분석기획자: 분석 큐레이션 교육

- 분석실무자: 데이터 분석기법 및 퉁

- 업무수행자: 분석기회 발굴, 구체화, 시나리오 작성법

◆분석적 사고를 업무에 적용할 수 있도록 다양한 교육을 통해 조직 구성원 모두에게 분석 기반의 업무를 정착시켜야 함

◆데이터를 바라보는 관점, 데이터 분석과 활용 등이 기업 문화로 자연스럽게 스며들게 확대되어야 함

*출처: '데이터 분석 전문가 가이드, 한국데이터진흥원'