빅데이터 분석 방법론

<<분석 방법론의 구성요소>>

1. 상세한 절차 (Procedure)

2. 방법 ( Method )

3. 도구와 기법 (Tools & Techniques)

4. 템플릿과 산출물(Templates & Outputs)

 

<< 분석 방법론 개요 >>

 

-데이터 분석을 효과적으로 기업에 정착하기 위해서는 이를 체계화하는 절차와 방법이 정리된 데이터 분석 방법론의 수립이 필수적이다.

-일반적으로 방법론은 계층적 프로세스 모델(Stepwised Process Model)의 형태로 구성된다. 최상위 계층은 단계(Phase)로서 프로세스 그룹(Process Group)을 통하여 완성된 단계별 완료보고서가 생성된다.

-각 단계는 여러 개의 태스크(Task)로 구성되는데 각 태스크는 단계를 구성하는 단위 활동으로 구성되며 마지막 계층은 스텝(Step)으로 입력 자료, 처리 및 도구, 출력 자료로 구성된 단위 프로세스이다.

 

<< 기업의 합리적 의사결정의 중요성 >>

 

-최근 기업 경쟁력을 향상하기 위하여 데이터 분석 및 활용의 중요성이 강조되고 있다.

-지금까지 기업들은 일반 수준의 품질목표나 재무성과를 달성하기 위하여 데이터 기반의 의사결정보다는 경험과 감에 의한 판단만으로도 어느 정도 목표를 달성할 수 있었다.

-그러나 극한의 글로벌 경쟁 환경에서는 더 이상 경험과 감에 의한 의사결정으로는 한계가 있음을 인식하고 데이터 기반의 의사결정을 위하여 많은 노력을 기울이고 있다.

-고정 관념, 편향된 생각, 프레이밍 효과 등은 기업의 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소에 해당된다.

-결국 데이터 기반의 의사결정을 위해서는 기업문화의 변화와 업무 프로세스 개선이 필요하다.

 

<<방법론의 생성 과정>>

 

-일반적으로 방법론의 생성 과정은 개인의 암묵지가 조직의 형식지로 발전하는 형식화 과정을 거치고 이를 체계화하여 문서화하고 이를 최적화된 형식지로 전개됨으로써 방법론이 만들어질 수 있다.

-이렇게 만들어진 방법론은 다시 개인에게 전파되고 활용되는 내재화 과정을 거쳐 암묵지로 발전하는 선순환 과정이 진행되면서 조직 내 방법론이 완성될 수 있다.

-방법론은 적용 업무의 특성에 따라 다양한 모델을 가질 수 있다.

 

<<다양한 방법론에 따른 분석모형 프로세스>>

 

1. 폭포수(waterfall) 모델

-단계별로 철저한 검토와 승인 과정을 거쳐 확실히 매듭짓고 다음 단계로 진행하는 모델

-하향식(Top Down)진행되지만, 문제나 개선사항이 발견되면 전 단계로 돌아가는 피드백 과정 수행

 

2. 나선형 (Spiral)모델

-여러 번의 개발 과정을 거쳐 점진적으로 프로젝트를 완성해가는 모델

-처음 시도하는 프로젝트에 적용이 용이, 반복에 대한 관리체계를 효과적으로 갖추지 못한 경우 프로젝트 진행이 어렵다.

-대규모 시스템 소프트웨어 개발에 적합하다.

 

3. 프로토타입(Prototype)모델

-사용자가 요구 사항이나 데이터를 정확히 규정하기 어렵고 데이터 소스도 명확히파악하기 어려운 상황에서 일단 분석을 시도해보고 그 결과를 확인해가면서 반복적으로 개선해 나가는 방법

-프로토타이핑 모델은 요구 사항을 분석한 후 프로토타입을 개발하여, 평가를 받는다. 평가 결과에 따라 개발 실행 또는 프로토타입 개선이나 요구 사항을 재분석 한다. 폭포수 모델의 피드백에 대한 어려움을 보완하기 위해 프로토타이핑 제작과 평가를 추가한다.

구분	폭포수 모델		프로토타이핑 모델
개념도	분석 -> 설계 -> 개발 -> 테스트		요구분석 -> 프로토타입 -> 평가 -> 상세개발                                           -> 취소
특징	순차적 접근		프로토타입 개발
장점	이해가 용이 관리가 편리함		요구분석 용이 개발 타당성 검증 가능
단점	전반부 요구분석 어려움		프로토타입 폐기에 따른 비용증가

나선형 모델