[ADsP] 2-2.분석 마스터플랜

01. 마스터플랜 수립

01-1. 마스터플랜 수립

[1] 분석 마스터플랜 : 하나의 분석 프로젝트를 위한 전체 설계도

- 하향식 접근법, 우선순위를 결정하고 상황과 방식을 결정하여 로드맵을 수립

 

[2] 분석 마스터플랜 수립 프레임워크

• 우선순위 고려 : 전략적 중요도, 비즈니스 성과/ROI, 실행 용이성
• 적용범위 / 방식 고려 : 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준

 

**ROI : Return On Investment = 투자 효율 평가 재무 지표

 

01-2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가

[1] 일반적 IT 프로젝트 우선순위 평가

• 전략적 중요도
  - 전략적 필요성 : 전략적 목표 및 본원적 업무에 직접적인 연관관계 밀접 정도, 이슈 미해결 시 발생할 위험 및 손실에 대한 정도
  - 시급성 : 사용자 요구사항, 업무능률 향상을 위해 시급히 수행되어야 하는지에 대한 정도
• 실행 용이성
  - 투자 용이성 : 기간 및 인력 투입 용이성 정도, 비용 및 투자예산 확보 가능성 정도
  - 기술 용이성 : 적용 기술의 안저ㅓㅇ성 검증 정도, 개발 Skill 성숙도, H/W 유지보수 용이성 등

[2] 빅데이터 특징을 고려한 ROI 요소

분석 ROI 요소 = 투자 비용 요소(Investment) / 비즈니스 효과 요소(Return)

• Volume, Variety, Velocity = Investment
• Value = Return

[3] ROI를 활용한 우선순위 평가 기준

[4] 포트폴리오 사분면 분석을 활용한 우선순위 평가기준

• 시급성 : 3 - 1 - 4 - 2
• 난이도 : 3 - 4 - 1 - 2

**IT 용어

• ISP(Information Strategic Planning) : 정보기술 및 정보시스템을 전략적으로 활용하기 위해 먼저 조직의 내외부 환경을 분석하고 문제점 도출하여, 사용자 요구 분석하여 시스템 구축 우선순위를 결정하는 중장기 마스터플랜 수립 절차
  = 최근 정보기술 동향 분석하여 전략 수립 
  != 마스터플랜 : 조직의 경영 목표 전략 분석등은 하지 않음
• SI(System Integration) : 시스템 구축
• SM(System Management) : 시스템 운영 

 

01-3. 이행 계획 수립

[1] 로드맵 수립

• [1단계] 분석 체계 도입
  - 분석 기회 발굴
  - 분석 과제 정의
  - 분석 로드맵 수립
• [2단계] 분석 유효성 검증
  - 분석 과제 수행
  - 성과 검증
  - 분석 아키텍처 설계
• [3단계] 분석 확산 및 고도화
  - 분석 과제를 업무 프로세스에 내재화
  - 검증 결과 확산
  - 활용 시스템 구축 및 고도화

 

02. 분석 거버넌스 체계 수립

02-1. 거버넌스 체계 개요

[1] 분석 거버넌스 개요

거버넌스 = 통치, 의사결정을 위한 데이터의 분석과 활용을 위한 체계적인 관리

[2] 분석 거버넌스 구성 요소

COA = Center Of Analytics : 조직, 전문인력, 프로세스, 진단, 교육

• 조직
• 과제 기획 및 운영 프로세스
• 분석 관련 시스템
• 데이터
• 분석 관련 교육 및 마인드 육성 체계

02-2. 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준 진단

[1] 분석 준비도

1. 분석 업무 파악
2. 분석 인력 및 조직
3. 분석 기법
4. 분석 데이터
5. 분석 문화
6. IT 인프라

[2] 분석 성숙도

CMMI(Capability Maturity Model Integration) 모델로 평가

비즈니스, 조직 및 역량, IT = 3개 부문 대상

[3] 분석 수준 진단 결과

• 낮은 준비도, 높은 성숙도 : 정착형
• 높은 준비도, 높은 성숙도 : 확산형
• 낮은 준비도, 낮은 성숙도 : 준비형
• 높은 준비도, 낮은 성숙도 : 도입형

 

03. 분석 지원 인프라 방안 수립

[1] 플랫폼

• 개별 시스템 
  - 시스템 간 자체적인 데이터 교환
  - 시스템별 독립적인 데이터 관리
  - 확장 시 시스템 간 인터페이스 폭증
• 플랫폼
  - 분석 플랫폼을 활용한 공동 기능 활용
  - 중앙집중적 데이터 관리
  - 시스템 간 인터페이스 최소화
  - 확장성 고려

 

04. 데이터 거버넌스 체계 수립

[1] 데이터 거버넌스 구성요소

1. 원칙
2. 조직
3. 프로세스

[2] 데이터 거버넌스 체계

1. 데이터 표준화 : 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립 등
2. 데이터 관리 체계 : 메타데이터와 데이터 사전의 관리 원칙 수립
3. 데이터 저장소 관리 : 전사 차원의 저장소 구성, 인터페이스 통제
4. 표준화 활동 : 준수 여부 점검 및 모니터링, 주기적 교육

 

05. 데이터 조직 및 인력방안 수립

[1] 데이터 분석 조직 유형

1. 집중형 조직
   - 조직 내에 별도의 독립적인 분석 전담 조직 구성
   - 현업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화
2. 기능 중심
   - 일반적 분석 수행, 별도 분석 조직 없음, 해당 업무에서 수행
   - 전사적 관점 핵심 분석이 어려움, 특정 업무 부서에 국한된 분석
3. 분산형 조직
   - 현업 부서에 분석 조직 인력 배치
   - 우선순위 선정해 수행 가능, 결과를 신속하게 실무 적용 가능

[2] 분석 과제 관리 프로세스

과제 발굴 & 과제 수행

• 과제 발굴
  1. 분석 Idea 발굴
  2. 분석 과제 후보 제안(과제 후보 Pool)
  3. 분석 과제 확정(전사분석조직 분석 과제)
• 과제 수행
  4. 팀 구성
  5. 분석 과제 실행
  6. 분석 과제 진행 관리
  7. 결과 공유/개선

[3] 분석 도입에 대한 문화적 대응

• 준비기 : 분석 중심 문화가 미도입된 현재의 상태 / 막연한 불안감 존재
• 도입기 : 기존의 행태로 돌아가려는 경향, 성공 시 강한 탄성에 의한 변화 가속화
• 안정 추진기 : 분석 활용이 일상화된 균형 상태

**분석 교육 : 툴 교육이 아닌 분석 역량 확보 및 강화에 초점