ADsP - 분석 기획 방향성 도출

분석 기획의 특징

가. 분석 기획이란?

실제 분석 수행에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리 방안을 마련하는 등 사전에 계획하는 일련의 작업이다.

분석을 직접 수행하는 단계는 아니지만, 성공적인 분석 결과 도출을 위해 중요한 사전작업이다.

나. 데이터 사이언티스트의 역량

데이터 사이언티스트는 성공적인 분석 기획을 위해 수학/통계학적 지식, 정보기술 그리고 해당 비즈니스에 대한 이해와 전문성을 포함한 3가지 영역에 대한 고른 역량과 시각이 필요하다.

분석 대상과 방법

분석은 대상(what)과 방법(how)에 따라서 4가지로 나누어진다.

목표 시점 별 분석 기획 방안

당면한 과제를 빠르게 해결하는 **"과제 중심적인 접근 방식"**과 지속적인 분석 내재화를 위한 **"장기적인 마스터 플랜"**으로 나뉘어진다.

분석 기획에서는 문제 해결(Problem Solving)을 위한 단기적인 접근 방식과 분석과제 정의(Problem Definition)를 위한 중장기적인 마스터 플랜 접근 방식을 융합하여 적용하는 것이 중요하다.

의미있는 분석을 위해서는 분석 기술, IT 및 프로그래밍, 분석 주제에 대한 전문성, 의사소통이 중요하고 분석대상 및 방식에 따른 다양한 분석 주제를 과제 단위 혹은 마스터 플랜 단위로 도출할 수 있어야 한다.

분석 기획시 고려사항

1. Available Data
   • Transaction Data
   • Human-generated data
   • Mobile data
   • Machine and sensor data 등
2. Proper Business Use Case
   • Customer analytics
   • Social media analytics
   • Plant and facility management
   • Pipeline management
   • Price optimization
   • Fraud detection 등
3. Low Barrier of Execution
   • Cost
   • Simplicity
   • Performance
   • Culture 등

예) 정형 데이터 : DB로 정제된 데이터 반정형 데이터 : 센서 중심으로 스트리밍되는 머신데이터 비정형 데이터 : 보고서, 소셜미디어 데이터