1장_1절 분석 기획 방향성 도출

1. 분석 기획의 특징

1) 분석 기획 : 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업

2) 데이터 사이언티스의 역량 : 수학/통계학적 지식, 정보기술(IT기술, 해킹 기술, 통신 기술 등), 비지니스에 대한 이해와 전문성

 

2. 분석 대상과 방법

분석은 분석의 대상(what)과 분석의 방법(how)에 따라서 4가지로 분류할 수 있다

• optimization - 분석대상 known, 분석방법 known
• insight - 분석대상 unknown, 분석방법 known
• solution - 분석대상 known, 분석방법 unknwon
• discovery - 분석대상 unknown, 분석방법 unknown

 

3. 목표 시점별 분석기획 방안

• 당면한 분석주제의 해결(과제 단위)

1차 목표 : speed&test

과제의 유형 : quick-win

접근방식 : problem solving

• 지속적 분석 문화 내재화(마스터 플랜 단위)

1차 목표 : accuracy&deploy

과제의 유형 : long term view

접근방식 : problem definition

 

4. 분석 기획 시 고려사항

- 분석의 기본인 가용 데이터(available data)에 대한 고려가 필요

- 분석을 통해 가치가 창출될 수 있는 적절한 활용방안과 유즈케이스(proper business use case) 탐색이 필요

- 분석 수행시 발생할 수 있는 장애요소들에 대한 사전계획 수립이 필요(low barrier of execution)

 

#정형 데이터

- 데이터 자체로 분석 가능

- RDB 구조의 데이터

- 데이터베이스로 관리

- ERP, CRM, SCM 등 정보시스템

 

#반정형 데이터

- 데이터로 분석이 가능하지만 해석이 불가능하며 메타정보를 활용해야 해석이 가능

- 로그데이터, 모바일데이터, 센싱데이터

 

#비정형 데이터

- 데이터 자체로 분석이 불가능

- 특정한 처리 프로세스를 거쳐 분석 데이터로 변경 후 분석

- 영상, 음성, 문자 등