1장_4절 분석 프로젝트 관리 방안

1. 분석과제 관리를 위한 5가지 주요 영역

분석프로젝트는 범위, 일정, 품질, 리스크, 의사소통 등 영역별 관리가 수행되어야 할 뿐 아니라 데이터에 기반한 분석 기법을 적용한다는 특성 때문에 아래와 같은 5가지 주요 속성을 고려하여 추가적인 관리가 필요하다

 

• Data Size

분석하고자 하는 데이터의 양을 고려한 관리 방안 수립이 필요하다

 

• Data Complexity

해당 데이터에 잘 적용될 수 있는 분석 모델의 선정 등에 대한 사전 고려가 필요하다

 

• Speed

분석 결과가 도출되었을 때 이를 활용하는 시나리오 측면에서 속도를 고려해야 한다. 프로젝트 수행시 분석 모델의 성능 및 속도를 고려한 개발 및 테스트가 수행되어야 한다

 

• Analytic Complexity

분석 모델의 정확도와 복잡도는 트레이드 오프 관계가 존재한다. 해석이 가능하면서도 정확도를 올릴 수 있는 최적 모델을 찾는 방안을 사전에 모색해야 한다

 

• Accuracy&Precision

accuracy는 모델과 실제 값 사이의 차이가 적다는 정확도를 의미하고 precision은 모델을 지속적으로 반복했을 때의 편차의 수준으로써 일관적으로 동일한 결과를 제시한다는 것을 의미한다

분석의 활용적인 측면에서는 accuracy가 중요하며 안정성 측면에서는 precision이 중요하다. 그러나 accuracy와 precision은 트레이드 오프가 되는 경우가 많기 때문에 모델의 해석 및 적용 시 사전에 고려해야 한다

 

2. 분석 프로젝트의 특성

- 분석가의 목표 : 개별적인 분석 업무 수행 뿐만 아니라 전반적인 프로젝트 관리 또한 중요

- 분석가의 입장 : 데이터 영역과 비지니스 영역의 현황을 이해하고, 프로젝트의 목표인 분석의 정확도 달성과 결과에 대한 가치 이해를 전달하는 조정자로서의 분석가 역할이 중요

- 분석 프로젝트는 도출된 결과의 재해석을 통한 지속적인 반복 및 정교화가 수행되는 경우가 대부분이므로 프로토타이핑 방식의 어자일 프로젝트 관리 방식에 대한 고려도 필요