1장_3절 분석 과제 발굴3

4. 상향식 접근 방식(Bottom up Approach)

1) 정의

- 기업이 보유하고 있는 다양한 원천 데이터로부터 분석을 통하여 통찰력과 지식을 얻는 접근 방법

- 다양한 원천 데이터를 대상으로 분석을 수행하여 가치 있는 모든 문제를 도출하는 일련의 과정

 

2) 상향식 접근법의 특징

- 하향식 접근법은 논리적 단계별 접근법으로 최근의 복잡하고 다양한 환경에서 발생하는 문제를 해결하기 어렵기 때문에 디자인적 사고(Design Thinking)접근법을 통해 WHY -> WHAT 관점으로 존재하는 데이터 그 자체를 객관적으로 관찰하여 문제를 해결하려는 접근법을 사용

 

• 비지도 학습(Unsupervised Learning)

일반적으로 상향식 접근 방식의 데이터 분석은 비지도 학습 방법에 의해 수행된다 비지도 학습은 데이터 분석의 목적이 명확히 정의된 형태의 특정 필드의 값을 구하는 것이 아니라 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성 등을 중심으로 데이터의 상태를 표현하는 것이다

• 지도 학습(Supervised Learning)

명확한 목적 하에 데이터분석을 실시하는 것을 지도학습이라고 하며 분류, 추측, 예측, 최적화를 통해 사용자의 주도하에 분석을 실시하고 지식을 도출하는 것이 목적이다

 

- 상향식 접근법은 비지도 학습 방법으로 수행되며 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성을 중심으로 접근

- 시행착오를 통한 문제 해결 : 프로토타이핑 접근법

 

프로토타이핑 접근법은 사용자가 요구사항이나 데이터를 정확히 규정하기 어렵고 데이터 소스도 명확히 파악하기 어려운 상황에서 일단 분석을 시도해보고 그 결과를 확인하면서 반복적으로 개선해나가는 방법

프로토타이핑 접근법의 기본적인 프로세스는 가설의 생성, 디자인에 대한 실험, 실제 환경에서의 테스트, 테스트 결과에서의 통찰 도출 및 가설 확인으로 구성된다

 

5. 분석과제 정의

분석과제 정의서를 통해 분석별 필요 소스 데이터, 분석 방법, 데이터 입수 및 분석의 난이도, 분석 수행주기, 검증 오너십, 상세 분석 과정 등을 정의