ADsP 데이터 분석 준전문가 PART 02 - 오답노트

1. 분석 기획 고려사항 중 장애요소

: 비용 대비 효과의 적정한 비용, 분석 모형의 안정적 성능 확보, 조직 역량으로 내제화를 위한 변화 관리 ( 복잡하고 정교한 모형 X )

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2. 비즈니스 모델 컨버스의 채널에 대한 기능

: 해당 고객에게 접근하는 유통 채널 공급, 고객에게 밸류 프로포지션 전달, 기업이 제공하는 상품이나 서비스에 대한 고객의 이해 높여줌 (A/S 제공 X)

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3. 분석 프로젝트 관리

: 데이터 분석 모델의 품질 평가 -> SPICE

: 분석 프로젝트 관리는 KSA ISO 21500:2013를 가이드로 활용

: 분석 프로젝트의 최종 산출물이 보고서인지, 시스템인지에 따라 프로젝트 관리에 차이

: 분석 범위가 빈번하게 변경 -> 일정 계획보다 더 많은 시간이 소요될 수 있음 => Time Boxing 기법 사용하여 일정 관리 진행

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4. 분석 데이터의 진단 항목

: 분석 업무를 위한 데이터 충분성, 신뢰성, 적시성

: 외부 데이터 활용 체계, 기준 데이터 관리, 비구조적 데이터 관리

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5. 빅데이터 거버넌스

: ERD는 운영 중인 데이터베이스와 일치하기 위하여 철저한 변경 관리 필요

: 빅데이터 거버넌스는 산업분야별, 데이터 유형별, 정보 거버넌스 요소별로 구분하여 작성

: 단순히 대용량 데이터를 수집, 축적하는 것보다 어떤 목적으로 어떤 데이터를 분석에 활용할 것인가가 중요 ( 모든 데이터 활용 X )

: 품질 관리도 중요하지만, 데이터 수명 주기 관리 방안을 수립하지 않으면 데이터 가용성 및 관리 비용 증대 문제

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6. 빅데이터 변화를 수용하기 위한 중장기적 대응 방안

: 분석 조직 및 인력에 대한 교육과 훈련, 데이터 기반의 의사결정 문화 정착, 분석 역량 강화를 위한 체계적인 계획 및 시행

: 단순 툴 교육이 아닌 분석 역량 강화 및 확보

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7. Self Service Analytics

: BI도구, Ad hoc Report, OLAP, Visual Discovery, MachineLearning등에 포함

: Reference Method의 작성 및 공유, 표준 데이터의 활용, 데이터 거버넌스, 도구 사용에 대한 지속적인 교육 필요

: R, Python 등의 데이터 분석 언어와 많은 통계적 지식 필요

: 분산 처리 지원 X

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8. Servitization

: 제품과 서비스의 결합, 제품의 서비스화와 서비스의 상품화, 플랫폼 비즈니스

9. 빅데이터 분석 방법론의 분석 기획 단계에서 프로젝트 위험 대응 계획 수립할 때 대응 방법의 구분

: 회피, 전이, 완화, 수용 (관리 x)

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10. 데이터 거버넌스 체계

: 저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크 플로우 및 관리용 응용 소프트웨어 지원

: 데이터 구조 변경에 따른 사전 영향평가도 수행되어야 효율적 활용 가능

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11. 시스템 구현 단계 [분석 기획 -> 데이터 준비 -> 데이터 분석 -> 시스템 구현 -> 평가 및 전개 ]

: 알고리즘 설명서 작성 이때 의사코드 수준의 상세한 작성 필요

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12. 능력 성숙도 통합 모델

: 소프트웨어와 시스템 공학의 역량 숙성도를 측정하기 위한 모델, 소프트웨어 품질 보증과 시스템 엔지니어링 분야의 품질 보증 기술을 통합하여 개발된 평가모델로 1~5단계로 구성된 성숙도 모델

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13. ISP

: 정보 기술 또는 정보 시스템을 전략적으로 활용하기 위하여 조직 내. 외부 환경을 분석하여 기회나 문제점을 도출하고 사용자의 요구사항을 분석하여 시스템 구축 우선순위를 결정하는 등 중장기 마스터플랜을 수립하는 절차

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14. 경쟁자 확대 - 대체자, 신규 진입자, 경쟁자

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15. 시장 니즈 - 고객, 채널, 영향자

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16. 분석 프로젝트 영역별 주요 관리 항목 - 품질, 시간, 원가, 자원 (가격 X)

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17. CRISP-DM [업무 이해 -> 데이터 이해 -> 데이터 준비 -> 모델링 -> 평가 -> 전개 ]

: 1996년 유럽 연합의 ESPRIT, 단방향 구성 X, 단계간 피드백

: 모델링 과정에서 데이터 셋이 추가로 필요한 경우 데이터 준비 단계 반복 수행

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18. 분석 거버넌스 체계의 구성요소

: 프로세스, 데이터, 조직, 시스템, 교육

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+ 데이터 거버넌스 구성요소 : 원칙, 프로세스, 조직

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19. KDD 분석 절차 [데이터 셋 선택 -> 데이터 전처리 -> 데이터 변환 -> 데이터 마이닝 -> 평가 ]

: 데이터 변환 - 분석 목적에 맞는 변수 찾고 데이터 차원 축소하는 과정