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PART03.2장 분석 마스터플랜(분석 거버넌스 체계 수립)
거버넌스 체계
- 개요
- 어떤 목적으로 어떤 데이터를 어떻게 분석에 활용할 것인가가 중요 ▶ 분석과 활용을 위한 체계적인 관리 필요
- 구성요소
- 분석기획 및 관리 수행 조직
- 과제 기획 및 운영 프로세스
- 분석 관련 시스템
- 데이터
- 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계
- 데이터 분석 수준진단
- 개요
- 분석 준비도
- 분석업무 : 발생한 사실 분석업무, 예측 분석 업무, 시뮬레이션 분석업무, 최적화 분석업무, 분석업무 정기 개선
- 분석 인력, 조직 : 직무 존재, 교육훈련 프로그램, 관리자의 기본 분석 능력, 전사 총괄 조직, 경영진 분석 업무 이해 능력
- 분석기법 : 적합한 분석기법 사용, 도입 방법론, 분석기법 라이브러리/ 효과성 평가/정기적 개선
- 분석 데이터 : 충분성, 신뢰성, 적시성, 비구조적 데이터 관리, 외부 데이터 활용, 기준 데이터 관리(MDM)
- 분석 문화
- 분석 인프라 - 분석 성숙도
- 도입 > 활용 > 확산 > 최적화
- 비즈니스 / 조직역량 / IT 부분으로 평가
- CMMI(능력 성숙도 통합) 모델 이용
- 분석 관점에서의 사분면 분석
① 준비형(성숙도↓ / 준비도↓) : 사전 준비 필요
② 정착형(성숙도↑ / 준비도↓) : 제한적 사용
③ 도입형(성숙도↓ / 준비도↑) : 분석업무, 기법 등은 부족하지만 준비도가 높아 바로 도입할 수 있음
④ 확산형(성숙도↑ / 준비도↑) : 지속적인 확산
- 분석 준비도
- 개요
분석지원 인프라 방안 수립
- 플랫폼 구조
데이터 거버넌스 체계 수립
- 개요
- 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 및 책임 등의 표준화된 관리체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것
- 구축을 통해 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성, 안전성 확보
- 독자적으로 수행될 수도 있지만 IT거버넌스나 EA의 구성요소로 구축되는 경우도 있음
- 빅데이터 거버넌스 : +빅데이터의 효율적 관리, 다양한 데이터의 관리체계, 데이터 최적화, 정보보호, 데이터 생명주기 관리, 데이터 카테고리별 책임자 내용이 추가
- 구성요소
- 원칙, 조직, 프로세스
- 데이터 거버넌스 체계
- 데이터 표준화
- 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축 - 데이터 관리 체계
- 데이터 정합성 및 활용의 효율성을 위하여 표준 데이터를 포함한 메타 데이터와 데이터 사전 관리 원칙
- 빅데이터의 경우 데이터 생명주기 관리방안 추가 - 데이터 저장소 관리
- 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소 구성
- 저장소는 데이터 관리체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고, 관리 대상 시스템과의 인터페이스 통제
- 데이터 구조 변경에 대한 사전 영향도 평가 수행 - 표준화 활동
- 표준 준수 여부를 주기적으로 점검 및 모니터링
- 주기적 교육 - 빅데이터 거버넌스는 산업분야별, 데이터 유형별, 정보 거버넌스 요소별로 구분하여 작성
- 데이터 표준화
데이터 조직 및 인력 방안 수립
- 조직 개요
- 조직 구조
- 집중 구조 : 별도의 전담조직, 현업의 분석업무와 이중화/이원화 가능성 높음
- 기능 구조 : 해당 업무 부서에서 수행, 전사적 분석 어려움
- 분산 구조 : 기능 구조와 유사하나, 별도의 임원(DSCoE)을 두어 전사적 차원 분석 가능하게 함. 부서 분석업무와 역할 분담이 명확할 필요가 있다.
- 인력 구성
- 비즈니스 인력
- IT기술인력
- 분석 전문 인력
- 변화관리 인력(겸직 가능)
- 교육담당 인력(겸직 가능)
- 조직 구조
분석 과제 관리 프로세스 수립
- 과제 발굴
- 분석 아이디어 발굴, 이를 과제화 하여 분석 과제 풀로 관리, 분석 프로젝트 선정
- 과제 수행
- 수행 팀 구성 및 과제 실행 시 지속적인 모니터링과 과제 결과 공유/개선
- 체계적인 분석 관리 프로세스를 수행함으로써 조직 내 분석 문화 내재화 및 경쟁력 확보
- 시사점을 포함한 결과물을 풀에 잘 축적 관리 / 향후 활용
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