ADsP 데이터 분석 준전문가 PART 01 - 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

< 빅데이터 회의론의 원인 및 진단 >

- 투자 효과를 거두지 못했던 부정적 학습 효과 -> 과거의 고객관계관리(CRM)

: 과거의 CRM의 부정적 학습 효과 > 도입만 하면 모든 문제를 한번에 해소할 것 처럼 강조

어떻게 활용, 어떻게 가치를 뽑아내야 할지 난감해함

- 빅데이터 성공 사례가 기존 분석 프로젝트를 포함해 놓은 것이 많음

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< 산업별 분석 애플리케이션 >

금융 서비스 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램트레이딩, 클레임 분석, 고객 수익성 분석

제조업 : 공급사슬 최적화, 수요예측, 재고 보충, 보증서 분석

병원 : 가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리

에너지 : 트레이딩, 공급/수요 예측

정부 : 사기탐지, 사례 관리, 범죄 방지, 수익 최적화

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< 전략 도출 가치 기반 분석 >

전략적 통찰력 창출에 포커스를 뒀을 때 분석은 해당 사업에 중요한 기회 발굴, 주요 경영진의 지원 얻어낼 수 있음

일차원적 분석을 통해 분석 경험을 쌓은 후 분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 변화시켜야 함

전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석 단계로 나아가야 함

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< 데이터사이언스 >

데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문 지식을 종합한 학문

-> 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문

-> 정형, 비정형 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 분석 뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 포함

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< 데이터사이언티스트 >

비즈니스의 성과를 좌우하고 핵심 이슈에 답을 하고, 사업의 성과를 견인해 나갈 수 있어야 함

** 소통력, 강력한 호기심 필요

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IT - 데이터 처리와 관련된 it 영역 : 시그널 프로세싱, 프로그래밍, 고성능 컴퓨팅, 데이터 웨어 하우스

Analytics - 분석적 영역 : 수학, 확률모델, 머신러닝, 분석학, 패턴 인식과 학습, 불확실성 모델링

비즈니스 분석 - 비즈니스 컨설팅 영역 : 커뮤니케이션, 프로젠테이션, 스토리텔링, 시각화

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[ Hard Skill ]

- 빅데이터에 대한 이론적 지식, 분석 기술에 대한 숙련

[ Soft Skill ]

- 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야간 협력

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< 인문학의 부활 >

컨버전스 -> 디비전스 : 단순세계화에서 복잡한 세계화로의 변화

생산 -> 서비스 : 비즈니스 중심이 제품 생산에서 서비스로 변화

생산 -> 시장 창조 : 공급자 중심의 기술 경쟁에서 무형자산의 경쟁으로 변화

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