PART03.1장 데이터 분석 기획의 이해(분석기획 방향성 도출)

PART03.1장 데이터 분석 기획의 이해(분석기획 방향성 도출)

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분석기획의 특징

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• 분석기획이란
  • 과제 정의 + 결과를 도출할 수 있도록 관리 방안 => 사전 계획하는 일련의 작업
  • 목표(What)를 달성하기 위해 (Why) 어떤 데이터를 어떠한 방식으로(How) 수행할 지의 계획 
• 분석대상과 방법

분석의 대상(What)
Known	Un-Known
Optimization 최적화	Insight 통찰	Known	분석의 방법(How)
Solution	Discovery 발견	Un-Known

• 목표 시점별 분석기획 방안

당면한 분석 주제의 해결 (과제 단위)		지속적 분석 문화 내재화 (마스터 플랜단위)
Speed & Test	1차 목표	Accuracy & Deploy
Quick & Win	과제 유형	Long Term View
Problem Solving	접근 방식	Problem Definition

• 의미 있는 분석을 위해서는 분석기술, IT 및 프로그래밍, 도메인 전문성, 의사소통 중요
• 분석 주제를 과제 단위 혹은 마스터플랜 단위로 도출할 수 있어야 함.
• 분석 기획 시 고려사항
  • 가용 데이터(Available Data)
    1. 데이터 유형에 따라 적용 가능한 Solution 및 분석 방법이 다름
  • 적절한 활용방안과 유즈 케이스(Proper Business Use Case)
    1. 유사 분석 시나리오 및 Solution을 최대한 활용하는 것이 중요
  • 장애요소들에 대한 사전 계획 수립(Low Barrier Of Execution)
    1. Cost, Simplicity, Performance, Culture 등
    2. 일회성 분석으로 끝나지 않기 위해서는 계속적인 교육 및 활용 방안 등의 변화관리 고려
• 데이터 유형
  • 정형 데이터
    - ERP, CRM, SCM 등
    - Demand Forecasts. Transportations Costs, Origination and destination(OND)
  • 반정형 데이터
    - 로그 데이터, 모바일 데이터, 센싱 데이터
    - Competitor pricing, EDI invoices / purchase orders, RFID, Mobile location
  • 비정형 데이터
    - 파일 형태로 저장, 관리 / 영상, 음성, 문자 등
    - Call logs voice audio, Twitter feeds, Email records, Blogs and news, Facebook status
    - traffic density