[ADsP] 분석 과제 기획

분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록, 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업

 

분석의 4가지 유형 (OS,ID)

최적화(Optimization)

분석 대상 및 분석 방법을 이해하고 현 문제를 최적화의 형태로 수행

솔루션(Solution)

분석 대상 알고, 분석의 방법을 모르는 경우 솔루션을 찾는 방식으로 과제 수행

통찰(Insight)

분석 대상을 모르고, 분석 방법을 아는 경우의 분석 방향

발견(Discovery)

분석 대상 모르고, 분석 방법도 모르는 경우 발견을 통해 대상을 새로 선정

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목표 시점 별 분석 기획 방안

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

 

과제 중심적인 접근 방식

목표시점 별로 당면한 과제를 빠르게 해결

1차 목표 Speed & Test

과제의 유형 Quick & Win

접근 방식 Problem Solving

 

장기적인 마스터 플랜 방식

지속적인 분석 내재화가 목적

1차 목표 Accuracy&Deploy

과제의 유형 Long Term View

접근 방식 Problem Definition

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분석 기획시 고려사항

가용한 데이터(Available Data)

데이터 확보가

우선 데이터 유형에 따라 적용 가능한 솔루션 및 분석 방법이 다르기 때문에 유형에 대한 분석이 선행적으로 이루어져야 함

적절한 유스케이스 탐색(Proper Business Use Case)

유사 분석 시나리오 및 솔루션을 최대한 활용하는 것이 중요

장애요소들에 대한 사전 계획 수립(Low Barrier of Execution)

충분하고 계속적인 교육 및 활용방안 등의 변화관리가 고려되어야 함

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데이터의 유형

데이터란? 존재적 특성(객관적 사실), 당위적 특성(추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거)

정형 데이터

정량적 데이터, 객관적 내용,

수치, 도형, 기호, 통계분석 쉬움

RDb 구조의 데이터

데이터베이스로 관리

ERP, CRM, SCM등 정보 시스템

Forecasts, loyalty program

반정형 데이터

정형 데이터와 비정형 데이터가 완벽히 분리되지 않은 것

데이터로 분석 가능하나 해석 불가능

메타정보를 활용해야 해석 가능

로그데이터, 모바일데이터, 센싱데이터

IoT, RFID, web log, Competitor pricing

비정형 데이터

정성적 데이터

주관적 내용

통계 분석 어려움

데이터 자체로 분석 불가능

특정한 처리 프로세스를 거쳐 분석 데이터로 변경 후 분석

영상, 음성, 문자

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