[ADsP] 분석 프로젝트 관리 방안

분석 프로젝트는 다른 프로젝트 유형처럼 범위, 일정, 품질, 리스트, 의사소통 등 영역별 관리가 수행되어야 함 분석 프로젝트는 도출된 결과의 재해석을 통한 지속적인 반복 및 정규화가 수행되기도 함

분석과제 관리를 위한 5가지 주요 영역

Data Size

분석하고자 하는 데이터의 양

Data Complexity

해당 데이터에 잘 적용될 수 있는 분석 모델의 선정 등에 대한 사전 고려 필요

Accuracy&Precision (정확도&정밀도(일관성))

Accuracy, Precision 은 트레이드 오프인 경우가 많다.

모델의 해석 및 적용 시 사전에 고려해야 함

1. Accuracy
   정확도
   분석의 활용적인 측면 (모델과 실제값의 차이)
2. Precision
   일관성
   안정성 측면 (모델을 반복했을 때 편차)

Speed

시나리오 측면에서의 속도, 분석 모델의 성능 및 속도 고려

Analytic Complexity

정확도 Accuracy 와 복잡도 Complexity는 트레이드오프관계가 존재

해석이 가능하면서도 정확도를 올릴 수 있는 최적모델을 찾는 방안을 모색해야 함

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분석 프로젝트의 관리 방안

범위 (Scope)

시간 (Time)

원가 (Cost)

품질 (Quality)

통합 (Integration)

조달 (Procurement)

자원 (Resource)

리스크 (Risk)

의사소통

이해관계자 (Stakeholder)

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분석 프로젝트의 관리 프로세스

과제 발굴

분석 과제 풀로 관리하면서, 분석 프로젝트를 선정하는 작업

별 조직이나 개인이 도출한 분석 아이디어를 발굴

과제 수행

팀을 구성하고, 분석 과제 실행 시 지속적인 모니터링과 과제 결과를 공유하고 개선하는 절차 수행

시사점을 포함한 결과물을 풀에 잘 축적하고 관리함으로써 시행착오를 최소화하고 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있게 함