2과목. 데이터 분석 기획

1장. 데이터 분석 기획의 이해

분석 주제 4가지

목표 시점별 분석 기획

분석 기획 시 고려사항

1. 가용 데이터 고려
2. 적절한 활용 방안과 유스케이스 탐색
3. 장애요소에 대한 사전 계획 수립

업무 특성에 따른 분석 방법론 모델

• 폭포수 모델 · 프로토타입 모델 · 나선형 모델 · 계층적 프로세스 모델

전통적인 분석 방법론

• KDD: 5단계
• CRISP-DM: 4레벨 + 6단계

보충 (강의 노트에 없던 내용, 교재와 대조 권장)

• KDD 5단계: 데이터셋 선택 → 전처리 → 변환 → 데이터 마이닝 → 해석·평가
• CRISP-DM 4레벨: 단계 → 일반화 태스크 → 세분화 태스크 → 프로세스 실행
• CRISP-DM 6단계: 업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개

빅데이터 분석 방법론 (계층적 프로세스 5단계)

1. 분석 기획: 비즈니스 이해 및 범위 설정 → 프로젝트 정의 및 계획 수립 → 프로젝트 위험 계획 수립
2. 데이터 준비: 필요 데이터 정의 → 데이터 스토어 설계 → 데이터 수집 및 정합성 점검
3. 데이터 분석: 분석용 데이터 준비 → 텍스트 분석 → 탐색적 분석 → 모델링 → 모델 평가 및 검증
4. 시스템 구현: 설계 및 구현 → 시스템 테스트 및 운영
5. 평가 및 전개: 모델 발전 계획 → 프로젝트 평가 및 보고

분석 과제 발굴

• 해결해야 할 기업의 다양한 문제를 데이터 분석 문제로 변환하는 것까지 포함하는 개념
• 이해관계자가 이해할 수 있도록 분석 과제 정의서 형태로 도출
• 하향식과 상향식 접근법으로 나뉨

분석 과제 탐색 방법

분석 과제 발굴 방법론 흐름

• 하향식: 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색 → 타당성 검토
• 문제 탐색 = 비즈니스 모델 탐색 → 분석기회 발굴 범위 확장 → 외부 참조 모델 기반 탐색 → 분석 유스케이스
• 상향식: 지도·비지도 학습 → 프로토타입

하향식 ① 문제 탐색

1. 비즈니스 모델 탐색 기법: 비즈니스 모델 캔버스 9블록을 5가지로 단순화

• 업무 · 제품 · 고객 + 규제와 감사 + 지원 인프라

2. 분석기회 발굴 범위의 확장

3. 외부 참조 모델 기반 문제 탐색: 유사·동종 사례 벤치마킹, 산업별·서비스별 분석테마 후보 그룹으로 가장 빠르고 쉽게 아이디어를 얻음 (브레인스토밍 활용)
4. 분석 유스케이스: 유사·동종 사례에서 유스케이스를 찾아 비즈니스 문제를 발굴. 업무 흐름을 개념적으로 설명한 것으로 프로세스 혁신 수단으로도 활용

하향식 ② 문제 정의

• 식별된 비즈니스 문제를 데이터의 문제로 변환하는 단계
• 예) “최근 고객 불만이 높아지고 있다” → “불만에 영향을 주는 요인을 분석하고, 요인과 불만율의 상관·예측 모델을 수립한다”

하향식 ③ 해결방안 탐색

하향식 ④ 타당성 검토

• 경제적 타당성 / 데이터 및 기술적 타당성

상향식 접근법

• 분석 대상을 모를 때 사용, 흐름: 빅데이터 → 분석 → 가치
• 지도학습: 정답(레이블) 있는 데이터로 학습. 범주형 → 분류, 연속형 → 회귀
• 예) 의사결정나무, 인공신경망, 분류분석
• 비지도학습: 레이블 없이 비슷한 특징끼리 군집화. 결합·연관성·유사성 중심으로 데이터 상태를 표현. 상향식은 일반적으로 비지도학습으로 수행
• 예) 장바구니 분석, 기술통계, 프로파일링, 군집분석, 주성분분석, 다차원척도

시행착오를 통한 문제 해결 (프로토타이핑)

• 프로세스: 가설 생성 → 디자인에 대한 실험 → 실제 환경 테스트 → 결과에서 인사이트 도출·가설 확인
• 프로토타이핑이 필요한 경우

1. 문제에 대한 인식 수준이 낮거나 불명확할 때
2. 필요 데이터의 존재 여부가 불확실할 때
3. 데이터 사용 목적이 고정되지 않고 변할 때

분석 과제의 주요 속성

• 데이터 양 · 데이터 복잡도 · 분석 속도 · 분석 복잡도 · 정확도 & 정밀도

2장. 분석 마스터플랜

분석 마스터플랜

• 분석 과제들을 어떻게 추진할지 정한 전체 설계도
• 분석 과제의 우선순위와 적용 범위·방식을 종합적으로 고려해 분석 구현 로드맵을 수립

참고: 노트에는 "하나의 분석 프로젝트를 위한 설계도"로 적혀 있는데, 교재에서는 보통 여러 분석 과제를 묶은 중장기 계획으로 설명해요. 교재 표현을 한 번 확인해 보세요.

마스터플랜 수립 프레임워크

일반적인 IT 프로젝트 우선순위 평가

• 전략적 중요도: 전략적 필요성, 시급성
• 실행 용이성: 투자 용이성, 기술 용이성

빅데이터 특징을 고려한 ROI 요소 (4V)

ROI를 활용한 우선순위 평가 기준

• 시급성 판단의 핵심은 전략적 중요도(기여도)

분석 거버넌스 체계 구성요소 (5가지)

1. 조직 (Organization)
2. 과제 기획 및 운영 프로세스 (Process)
3. 분석 관련 시스템 (System)
4. 데이터 (Data)
5. 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계 (Human Resource)

분석 준비도 (6개 영역)

분석 성숙도

• CMMI 모델을 활용해 조직의 성숙도를 평가 (비즈니스 · 조직 및 역량 · IT 부문)
• 단계: 도입 → 활용 → 확산 → 최적화

분석 수준 진단 결과 (4분면)

가로축은 준비도, 세로축은 성숙도예요.

• 암기: 준-정-확-도 (왼쪽 아래부터 시계 방향)

데이터 분석 조직 유형