[ADsP #6] 데이터 분석 기획 2장 - 분석 마스터 플랜

* 시작하기에 앞서 본 게시물에 포함된 내용은 한국데이터산업진흥원에서 발행한 [데이터 분석 전문가 가이드, 2019년 2월 8일 개정]

   에 근거한 것임을 밝힙니다.

 

 

1. 마스터 플랜 수립

     1) 개요

          - 데이터 분석이 주는 가치의 체계적 관리, 분석 역량의 내재화를 위해 중ㆍ장기 관점의 마스터플랜 수립이 필요

 

          - 분석 과제를 (전략적 중요도), (비즈니스 성과 및 ROI), 분석 과제의 (실행 용이성) 등을 고려해 우선순위 설정

 

          - (업무내재화 적용수준), (분석데이터 수준), (기술 수준) 등 분석의 적용 범위 및 방식에 대한 고려 후 로드맵 수립

 

          - 기업 및 공공기관에서 사용하는 일반적인 ISP(Information Strategy Planning) 방법론을 활용하되 데이터 분석 기획의

            특성을 고려한 마스터 플랜 수립이 필요

 

 

     2) 수행 과제 도출 및 우선순위 평가

          - 기업에서 고려하는 중요 가치 기준에 따라 다양한 관점에서의 우선순위 기준을 수립하여 평가

 

          - ROI 관점에서의 빅데이터

               → 투자비용 요소 : 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)

               → 비즈니스 효과 : 가치(Value)

 

          - 시급성과 난이도에 따른 우선순위 평가

               → 시급성

                    ˙ROI 관점의 비즈니스 효과와 관련

                    ˙전략적 중요도, 목표가치(KPI) 고려

 

               →  난이도

                    ˙ROI 관점의 투자비용 요소와 관련

                    ˙데이터 획득/저장/가공 비용, 분석 적용 비용, 분석 수준 고려

 

          - 사분면 분석

 

               → Ⅰ : 전략적 중요도가 높아 시급하게 추진이 필요함, 난이도가 높아 바로 적용하기 어려움

                            데이터 양, 특성, 분석 범위 등의 난이도 조정으로 우선순위를 조정하여 실행할 필요가 있음

               → Ⅱ : 중장기적 관점에서 추진되어야 함, 과제를 바로 적용하기에 난이도가 높음

               → Ⅲ : 경영에 미치는 영향이 크고, 난이도가 어렵지 않아 우선 적용할 필요성이 있음

               → Ⅳ : 전략적 중요도가 높지 않아 중장기적 관점에서 추진하여야 하며, 과제 적용은 어렵지 않음

 

 

     3) 이행계획 수립

          - 로드맵 수립

               → 우선순위 결과를 토대로 단계적 구현 로드맵을 수립한다.

               → 단계별로 추진목표를 명확히 정의하고, 과제 간 선ㆍ후행 관계를 고려하여 정렬한다.

 

          - 세부 이행계획 수립

               → 고전적인 폭포수방식보다 반복적인 정련 특성을 고려한 일정계획을 수립한다.

               → 특히 모델링 단계에서 반복수행이 많이 이루어지며, 이를 고려해 세부 계획을 수립한다. 

 

 

 

 

2. 분석 거버넌스 체계 수립

     1) 거버넌스 체계 개요

          - 데이터를 이용한 의사결정이 강조됨에 따라 데이터 분석을 위한 체계적인 관리가 중요해진다.

          - 관리체계 수립을 통해 데이터 분석을 기업문화로 정착하고 업무의 고도화를 이룰 수 있다.

          - 주요 구성 요소 : 조직 및 인력 / 관리 프로세스 / 인프라 시스템 / 데이터 / 교육 및 변화관리

 

 

     2) 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준진단

          - 체계적 관리에 앞서 기업의 실질적 분석 준비 수준이나 성숙 수준을 객관적으로 파악할 필요성이 있다.

          - 진단을 통해 경쟁사에 비해 어느정도 수준인지 파악하고 선택과 집중이 필요한 영역을 개선할 수 있다.

 

          - 분석 준비도(Readiness)

               → 분석 업무, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라의 6가지 영역을 대상으로 현 수준 파악

 

          - 분석 성숙도(Maturity)

               → 분석 능력 및 분석 결과 활용에 대한 조직의 성숙도 수준 평가

                    cf) 소프트웨어공학에서는 CMMI 모델을 기반으로 평가

               → 비즈니스 부문, 조직ㆍ역량 부문, IT 부문의 3개 부문을 대상으로 함

               → 성숙도 수준에 따라 도입단계, 활용단계, 확산단계, 최적화단계로 구분

                    ˙도입단계 : 분석을 시작하여 환경과 시스템을 구축함

                    ˙활용단계 : 분석결과를 업무에 적용함

                    ˙확산단계 : 분석결과를 전사 차원에서 관리 및 공유함

                    ˙최적화단계 : 분석을 통해 혁신 및 성과 향상에 기여함

 

 

          - 준비도와 성숙도를 통한 진단결과

               ˙ 준비형 : 사전 준비가 필요한 유형

               ˙ 정착형 : 준비도는 낮지만 기업내부에서 제한적으로 사용하고 있는 유형으로, 우선적으로 분석의 정착이 필요한 유형

               ˙ 도입형 : 성숙도는 낮지만 준비도가 높아 데이터 분석을 바로 도입할 수 있는 유형

               ˙ 확산형 : 지속적인 확산이 가능한 유형

 

 

     3) 주요 구성요소의 관리방안

          가. 조직 및 인력

               → 분석 조직에는 비즈니스 인력, IT기술 인력, 분석전문 인력뿐 아니라 교육 및 조직문화 관리 인력을 포함하는 것이 바람직

               ㄱ. 집중형 조직구조

                    ˙독립적인 분석 전담조직 구성

                    ˙기업의 모든 분석 업무를 전담 조직에서 담당

                    ˙일부 현업 부서와 분석 업무가 중복, 이원화될 가능성이 있는 단점

 

               ㄴ. 기능 중심의 조직구조

                    ˙분석 조직을 구성하지 않음, 해당 업무부서에서 분석 수행

                    ˙해당 업무부서에 국한된 분석을 수행하게 되어 전사적 관점의 핵심 분석이 어려움

 

               ㄷ. 분산된 조직구조

                    ˙분석조직을 구성하고 인력들을 현업부서에 배치하여 분석 수행

                    ˙전사 차원의 관리와 함께 분석 결과의 신속한 적용이 가능

 

 

          나. 관리 프로세스

               → 분석 조직의 주요 역할인 분석 과제의 기획 및 운영을 체계적으로 관리하기 위한 프로세스를 수립해야 함

               ㄱ. 과제 발굴

                     ˙아이디어를 발굴하고 분석 과제화하여 풀(Pool)로 관리

 

               ㄴ. 과제 수행

                    ˙팀을 구성하고 과제를 추진

 

               ㄷ. 모니터링

                    ˙적용된 사항에 지속적인 모니터링과 결과 공유로 개선업무 수행

 

 

          다. 인프라 시스템

               → 분석 과제별 시스템 구축은 관리의 복잡도 및 비용의 증대라는 부작용을 발생시킴

               → 장기적, 안정적 활용을 위해 확장성을 고려한 플랫폼 구조를 도입하는 것이 적절

 

 

          라. 데이터

               → 원칙, 조직, 프로세스의 유기적인 조합으로 비즈니스 목적에 부합하는 최적의 정보를 제공할 수 있도록 관리

               ㄱ. 데이터 표준화

                    ˙명명 규칙, 메타 데이터 구축 등의 업무, 필요시 언어별 명명, 엔티티 다이어그램 등 제공

 

               ㄴ. 데이터 관리 체계

                    ˙표준 데이터와 메타 데이터 등의 관리 원칙 수립

                    ˙상세 프로세스와 조직 및 담당자의 역할과 책임 설정

 

               ㄷ. 데이터 저장소 관리

                    ˙전사 차원의 저장소 구성

 

               ㄹ. 표준화 활동

                    ˙표준 준수 여부의 주기적 점검과 모니터링

                    ˙조직 내 주기적인 교육 및 개선활동 실시

 

 

          마. 교육 및 변화관리

               → 단순한 툴 교육이 아닌 분석 역량을 확보하고 강화하는 것에 초점을 맞춰야 함