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PART03.1장 데이터 분석 기획의 이해(분석 프로젝트 관리 방안)
분석 과제 관리를 위한 5가지 영역
영역 | 내용 |
Data Size | 1. 분석하고자 하는 데이터의 양 고려 2. 관리방식의 차이 발생 |
Data Complexity | 1. 정형외의 비정형 데이터를 포함하는 경우, 데이터의 통합/확보 그리고 해당 데이터에 잘 적용될수 있는 모델 고려 |
Speed | 1. 시나리오 측면의 속도 2. Real time or Batch 3. Real time인 경우 분석 모델의 성능및 속도 고려 |
Analytic Complexity | 1. 모델의 정확도와 복잡도는 Trade off 2. 해석이 가능하면서도 정확도를 올릴 수 있는 최적 모델 고려 |
Accuracy & Precision | 1. Accuracy : 실제 값과의 차이 2. Precision : 모델을 지속적으로 반복했을 때의 편차 수준, 일관성 3. 일반적으로 Accuracy 와 Precision 은 trade-off |
분석 프로젝트 특성
- 개요
- 분석가의 목표 : 분석의 정확도뿐만 아니라 사용자가 원활하게 사용할 수 있도록 전체적인 과정 고려 ▶ 관리 중요
- 분석가의 입장 : 데이터 영역과 비즈니스 영역의 중간에서 분석 모델을 통한 조율을 수행하는 조율자
프로젝트 관리방안 숙지 필요 - 프로토타입 방식의 Agile 수행 방식 고려 필요
분석 프로젝트 관리방안
주제 그룹 | 개념 및 관련 프로세스 |
범위 | 1. 데이터의 형태와 양, 적용되는 모델에 따라 범위가 빈번히 변경됨 |
시간 | 1. 초기 의도한 결과가 나오기 쉽지 않기에 지속적으로 반복하여 많은 시간 소요 2. 결과에 대한 품질이 보장된다느 전제하 Time Boxing 기법으로 일정관리 필요 |
원가 | 1. 외부 조사에 따른 비용 2. 솔루션 사용에 따른 비용 |
품질 | 1. 품질 목표를 사전 수립 해야함. 2. 품질통제(Quality Control)과 품질보증(Quality Assurance)로 수행되어야 함. 3. SPICE를 활용 할 수 있다. |
통합 | 1. 통합운영 |
조달 | 1. 목적에 맞게 아웃소싱을 적절히 구성할 필요 있음 2. Poc 형태의 프로젝트는 클라우드 등 다양한 방안 검토 필요 |
자원 | 1. 인력 공급이 부족하기 때문에 수행전 확보 필요 |
리스크 | 1. 데이터에 대한 리스크 2. 데이터 및 알고리즘의 한계로 품질에 대한 리스크 |
의사소통 | 1. 프로젝트의 모든 이해관계자가 공유할 수 있도록 2. 프로젝트 진행을 위한 의사소통 체계 마련 필요 |
이해관계자 | 1. 이해관계자의 식별과 관리 필요 |
* 프로젝트 관리 지침의 프로젝트 관리 체계
- 통합, 이해관계자, 범위, 자원, 시간, 원가, 리스크, 품질, 조달, 의사소통의 10개 주제 구분으로 구성
- KSA ISO 21500의 프로젝트 관리 주제 그룹
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