[빅데이터분석기사 필기 요약] I.빅데이터 분석 기획 - 02. 데이터 분석 계획

빅데이터분석기사 필기 요약

🔑 분석문제/ 하향식 접근방식/ 상향식 접근방식/ 디자인사고/ 빅데이터 분석 방법론/ KDD/ CRISP-DM/ SEMMA

 

I. 빅데이터 분석 기획

   02. 데이터 분석 계획

      1. 분석 방안 수립

      2. 분석 작업 계획

     

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1. 분석 방안 수립

 

[1] 분석 로드맵 설정

 

(1) 분석 로드맵 개념 | 단계별로 목표 명확히/ 선·후행 단계 고려/ 단계별 추진내용 정렬

 

(2) 분석 로드맵 단계

• 데이터 분석체계 도입: 분석기회 발굴/ 과제 정의/ 로드맵 수립
• 데이터 분석 유효성 검증: 알고리즘 설계/ 아키텍처 설계/ 파일럿 수행
• 데이터 분석 확산 및 고도화: 변화 관리/ 시스템 구축/ 유관 시스템 고도화

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[2] 분석 문제 정의

 

(1) 분석 문제의 의미

• 과제: 처리해야할 문제, 이슈
• 분석: 과제와 관련된 현상, 원인, 해결방안에 대한 자료를 수집 및 분석하여 의사결정에 활용하는 활동
  
  
• 분석 문제: 기대 상태(목표)와 현재 상태(현상)를 동일한 수준으로 맞추는 과정
  - 제약조건 파악/ 잠재원인 진단/ 관련 데이터 수집, 가공, 분석하는 과정
  - 목표(Should be)와 현상(As-Is)의 차이(Gap)/ 해결해야 하는 사항
  
  
• 분석 문제 발굴: 하향식, 상향식 접근방식을 반복 수행하면서 상호보완하여 발굴

 

(2) 하향식 접근방식(Top Down Approach) | 분석 과제 정해져 있음 → 해결방안 탐색

• 하향식 분석 과제 발굴 절차: 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색 → 타당성 검토 → 선택
  - 문제 탐색: 비즈니스 모델기반 문제 탐색/ 분석기회 발굴범위 확장/ 외부 참조 모델기반 문제탐색/ 유스케이스 정의
  - 문제 정의: 사용자 관점에서 정의/ 필요 데이터 및 기법 정의
  - 해결방안 탐색: 분석기법(How) 및 역량(Who)에 따라 다양하게 탐색
     ⇒ 기존 시스템/ 교육 및 채용/ 시스템 고도화/ 아웃소싱
  - 타당성 검토: 경제적/ 데이터 및 기술적/ 운영적 타당성 평가
  - 선택: 최적 대안을 선택하여 프로젝트화

 

(3) 상향식 접근방식(Bottom Up Approach) | 문제 정의 자체가 어려움 → 데이터 기반으로 지속적으로 문제 개선

• 기존 하향식의 한계 극복을 위한 방법!
  
  
• 디자인 사고 접근법(Design Thinking): 인간에 대한 관찰과 공감을 바탕으로 다양한 대안을 찾는 확산적 사고,
  주어진 상황에 대한 최선의 방법을 찾는 수렴적 사고의 반복을 통해, 혁실적 결과를 도출하는 창의적 문제 해결 방법
  
  
• 특징: 비지도 학습 방법/ 프로토타이핑 접근법
  - 비지도 학습: 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성 등을 중심으로 데이터 상태 분석
  - 프로토타이핑: 시행착오를 통한 문제해결

 

(4) 대상별 분석 기획 유형 | 분석 대상, 방법에 따라 4가지로 나눔 ⇒ 최적화/ 솔루션/ 통찰/ 발견

분석 대상 (What)	분석 방법 (How)	분석 기획 유형
알고 있음	알고 있음	최적화
알고 있음	모름	솔루션
모름	알고 있음	통찰
모름	모름	발견

 

 

(5) 과제 추진 시 고려해야 하는 우선순위 평가 기준 | 시급성 & 난이도

• 시급성: 전략적 중요도/ 목표 가치(KPI) ⇒ Value
• 난이도: 데이터 관련 비용/ 분석 적용 비용/ 분석 수준 ⇒ Volume/ Variety/ Velocity
  
  
• 가장 우선적위 높은 과제는 시급성↑ 난이도↓
  가장 우선순위 낮은 과제는 시급성↓ 난이도↑

 

 

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[3] 데이터 분석 방안

 

(1) 빅데이터 분석 방법론 개념

• 빅데이터 분석 방법론
  - 문제를 정의하고 답을 도출하기 위한
  - 체계적인 절차와 방법
• 구성요소: 절차/ 방법/ 도구/ 기법/ 템플릿/ 산출물

 

(2) 빅데이터 분석 방법론 계층 | 단계/ 태스크/ 스텝

• 단계 (Phase): 프로세스 그룹을 통해 완성된 단계별 산출물 생성
  - 기준선으로 설정 관리/ 버전 관리 등으로 통제
  
• 태스크 (Task): 단계를 구성하는 단위 활동
  - 품질 검토의 항목이 될 수 있음
• 스텝 (Step): 단위 프로세스 - 입력자료, 처리 및 도구, 출력자료로 구성

 

(3) 빅데이터 분석 방법론의 분석 절차 | 분석 기획 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 시스템 구현 → 평가 및 전개

• 분석 기획: 비즈니스 이해 및 범위 설정/ 프로젝트 정의 및 계획 수립/ 프로젝트 위험 계획 수립
  - 위험대응 방법: 회피/ 전가/ 완화/ 수용
  
  
• 데이터 준비: 필요 데이터 정의/ 데이터 스토어 설계/ 데이터 수집 및 정합성 검증
  - 데이터 스토어: DB에 들어가는 데이터 이외에 단순 파일, 이메일 등의 단순한 스토어 타입들을 포함하는 저장소
  
  
• 데이터 분석: 데이터 준비/ 텍스트 분석/ 탐색적 분석(EDA)/ 모델링/ 모델 평가 및 검증/ 모델 적용 및 운영 방안 수립
  
  
• 시스템 구현: 설계 및 구현/ 시스템 테스트 및 운영
  - 시스템 및 데이터 아키텍처 설계, 사용자 인터페이스 설계 진행
  
  
• 평가 및 전개: 모델 발전 계획 수립/ 프로젝트 평가 보고
  - 모델 생명주기 설정, 주기적인 평가 및 유지보수

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(4) 분석 방법론 유형 | KDD/ CRISP-DM/ SEMMA

• KDD 분석 방법론(Knowledge Discovery in Databases)
  • 1996, Fayyad, 프로파일링 기술 기반
  • 통계적 패턴, 지식을 찾기 위해 정리한 방법론
  • 데이터로부터 목표 데이터 → 전처리 데이터 → 변환 데이터 → 패턴 → 지식을 생성
  • 분석 절차는 데이터셋 선택 → 전처리 → 데이터 변환(변수 찾고 차원 축소) → 데이터 마이닝 → 결과 평가

KDD Process

 

• CRISP-DM 분석 방법론 (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
  • 1996, 유럽연합 ESPRIT 프로젝트/ 1997, SPSS 참여, 현재 중단
  • 비즈니스 이해를 바탕으로 데이터 분석
    
    
  • 방법론 구성: 단계(최상위 레벨)/ 일반화 태스크/ 세분화 태스크/ 프로세스 실행
    - 일반화 태스크: 단일 프로세스를 완전하게 수행하는 단위
    - 세분화 태스크: 일반화 태스크를 구체적으로 수행하는 레벨
    
    
  • 분석 절차: 업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개
    - 데이터 이해: 데이터 수집/ 속성 이해/ 문제점 식별/ 숨겨진 인사이트 발견/ 품질 확인
    - 데이터 준비: 데이터 정제 및 생성 → 분석 가능한 상태로 만든다~
    - 단계 간 피드백을 통해 단계별 완성도 높임

CRISP-DM Process

 

• SEMMA 분석 방법론 (Sampling Exploration Modification Modeling Assessment)
  • SAS사가 주도한 통계 중심의 5단계
  • 샘플링 → 탐색 → 수정 → 모델링 → 검증
    
    
  • 샘플링: 통계적, 조건 추출 통해 분석 데이터 생성
    
    
  • 탐색: 분석 데이터 탐색/ 오류 검색/ 현황
    - 기초 통계/ 그래프 탐색/ 요인별 분할표/ 클러스터링/ 상관분석 등
    
    
  • 수정: 데이터 수정 및 변환/ 정보의 표현 극대화/ 변수 생성, 선택, 변형
    - 수량화/ 표준화/ 변환/ 그룹화 등
    
    
  • 모델링: 전통적 통계를 이용한 모델 구축/ 숨겨진 패턴 발견
    - 신경망/ 의사결정나무/ 로지스틱 회귀분석 등
    
    
  • 검증: 모델 평가 검증/ 서로 다른 모델 동시 비교

 

 

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2. 분석 작업 계획

 

[1] 데이터 확보 계획

 

(1) 데이터 획득 방안 수립

• 내외부 다양한 시스템으로부터 데이터를 수집하기 위한 구체적인 방안을 수립~

 

 

(2) 데이터 확보 계획 수립 절차 | 목표 정의 → 요구사항 도출 → 예산안 수립 →  계획 수립

• 목표 정의: 성과 목표, 지표 설정
• 요구사항 도출: 데이터 및 기술 지원 등과 관련된 요구사항 (확보 및 관리 계획, 정제 수준, 저장 형태 등)
• 예산안 수립: 데이터 확보, 구축, 정비, 관리 예산
• 계획 수립: 인력 투입 방안/ 일정 관리/ 위험 및 품질 관리

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[2] 분석 절차 및 작업 계획

 

(1) 빅데이터 분석 절차 | 문제 인식 → 연구조사 → 모형화 → 자료 수집 → 자료 분석 → 분석결과 공유

• 문제 인식: 비즈니스 문제와 기회 인식/ 가설 형태로 문제 정의
• 연구조사: 각종 문헌 조사/ 조사 내용을 해결방안에 적용
• 모형화: 복잡한 문제를 분리하고 단순화하는 과정/ 문제를 변수 간의 관계로 정의
• 자료 수집: 데이터 수집 및 변수 측정
• 자료 분석: 자료에서 의미 찾기/ 변수들 간 관계 분석
• 분석결과 공유: 변수 간 관련성을 포함한 분석결과 제시/ 가시화

 

(2) 빅데이터 분석 작업 WBS 설정 (WBS; Work Breakdown Structure)

• 데이터 분석 과제 정의: 사전 준비 단계
• 데이터 준비 및 탐색: 세부 일정 만드는 단계
• 데이터 분석 모델링 및 검증
• 산출물 정리

（︶^︶）프로세스 혁신 (Process Innovation) 이란, 일하는 방식의 혁신

                    프로세스를 재정립하는 것 이외에 경영관리체계를 확립하는 활동

 

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참고 도서: 빅데이터분석기사 필기_수제비 2021