2-2. 분석 마스터 플랜

1. 마스터 플랜 수립 프레임 워크 : 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려해 적용 우선순위를 설정하고, 데이터 분석 구현을 위한 로드맵 수립

2. 우선순위 평가에 활용하기 위한 ROI 관점에서 빅데이터의 핵심 특징

3. 데이터 분석과제 추진시 고려해야하는 우선순위 평가 기준

1) 시급성: 전략적 중요도와 목표가치에 부합하는지에 따른 시급성이 가장 중요한 기준. 판단 기준은 전략적 중요도가 핵심

2) 난이도: 현 시점에서 과제를 추진하는 것이 적용 비용 측면과 범위 측면에서 바로 적용하기 쉬운 것인지 또는 어려운 것인지에 대한 판단기준. 데이터분석의 적합성 여부를 봄

1. 분석 거버넌스 체계 구성요소

2. 데이터 분석 수준진단

1) 분석 준비도 readiness

분석업무 파악: 발생한 사실/예측/시뮬레이션/최적화 분석업무, 분석업무 정기적 개성
분석 인력/조직: 분석전문가 직무 존재, 분석전문가 교육 훈련 프로그램, 관리자들이 기본적 분석 능력, 전사 분석업무 총괄 조직 존재, 경영진의 분석 업무 이해 능력
분석기법: 업무별 적합한 분석기법 사용, 분석업무 도입 방법론, 분석기법 라이브러리, 분석기법 효과성 평가, 분석기법 정기적 개선
분석데이터: 분석업무를 위함 데이터 충분성/신뢰성/적시성, 비구조적 데이터 관리, 외부 데이터 활용 체계, 기준 데이터 관리(MDM)
분석문화: 사실에 근거한 의사결정, 관리자의 데이터 중시 정도, 회의 등에서 데이터 활용 상황, 경영진의 직관 vs 데이터 기반의 의사 결정, 데이터 공유 및 협업 문화
IT인프라: 운영시스템 데이터 통합, EAL/ETL 등 데이터유통체계, 분석 전용 서버 및 스토리지, 빅데이터 분석 환경, 통계 분석 환경, 비주얼 분석 환경

2) 분석 성숙도 모델

3. 데이터 거버넌스 체계 수립

1) 데이터 거버넌스 개요

전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전은 데이터 거버넌스의 중요한 관리 대상

2) 데이터 거버넌스 구성요소 : 원칙 Principle, 조직 Organization, 프로세스 Process

3) 데이터 거버넌스 체계 : 데이터 표준화, 데이터 관리 체계, 데이터 저장소 관리, 표준화 활동

4. 데이터 분석을 위한 3가지 조직 구조 : 집중구조, 기능구조, 분산구조

5. 분석과제 관리 프로세스

분석 Idea 발굴 -> 분석과제 후보제안 -> 분석과제 확정 -> 팀 구성 -> 분석과제 실행 -> 분석과제 진행관리 -> 결과 공유/개선

<---------------------과제발굴---------------------><------------------------과제수행-------------------------->

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