[ADsP 벼락치기] ★2과목 핵심개념 요약정리, 이것만 보면 무조건 턱걸이 합격

 

 

 

 

⛧ 무조건, 그냥 무.조.건! 암기해야하는 개념만 모아 정리했습니다. ⛧

!!! 아래 내용은 그냥 다 별 ★★★★★입니다 !!!

 

 

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데이터 분석기획

 분석대상과 그 방법에 따른 유형 (분석의 방법 & 분석의 대상)
- 분석의 대상을 안다 + 분석의 방법을 안다 = Optimization(최적화) 

- 분석의 대상을 모른다 + 분석의 방법을 안다 = Insight(통찰)
- 분석의 대상을 안다 + 분석의 방법을 모른다 = Solution(해결)
- 분석의 대상을 모른다 + 분석의 방법을 모른다 = Discovery(발견)

 

 

 

목표시점별 분석기획
1) 당면한 분석 주제 해결 (과제단위)
1. 목적 : 빠르게 해결하는것
2. 1차목표: Speed&Test
3. 과제 유형 : Quick & Win
4. 접근 방식: Problem Solving(문제해결)

2) 지속적 분석 문화 내재화(마스터 플랜) 

1. 목적: 지속적으로 해결하는 것이 목적 

2. 1차 목표: Accuracy & Deploy

3. 과제 유형 : Long Term View
4. 접근 방식 : Problem Definition(문제의 정의로 접근)

 

 

 

분석 기획 시 고려 사항
1. 가용 데이터 고려
- 분석을 위해 사용할 수 있는 데이터의 존재 여부를 파악 

- 분석 기법 적용을 위한 데이터가 존재하는지 파악
2. 적절한 활용 방안 및 유사 케이스 탐색
- '바퀴를 재 발명 하지 마라' 라는 격언처럼 잘 활용되고 있는 유사 시나리오(유사 분석 케이스) 및 솔루션을 최대한 활용
- 과거의 유사 분석 사례에 대한 성공 및 실패 케이스를 탐색하여 분석을 위한 가이드 활용 

3. 장애 요소에 대한 사전 계획 수립
- 데이터 분석 중 발생하는 장애에 대한 대응 방안 수립

 

 

 

의사 결정 방해 요소
1. 고정관념 : 설득이나 상황의 변화에도 특정 인물에 내재된 잘못된 사고 방식
2. 편향된 생각: 특정 주제에 대해서 한쪽으로 치우쳐서 생각하려는 사고 방식
3. 프레이밍 효과 : 동일한사건, 상황을 두고도 개인의 판단, 선택이 달라지는 현상 ex) 물이 반밖에 vs 물이 반이나?

 

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분석방법론 모델

계층적 프로세스 모델
- 일반적인 분석 방법론 모델로써 단계(Phase) → 테스크(Task) → 스텝(Step) 형태 구성
- 최상위 계층에 단계는 여러개의 테스크로 구성 하고 각 테스크는 여러개의 단위 프로세스 인 스텝으로 구성되어있다.

 

 

 

 

Design Thinking
• IDEO 사의 Design Thinking
-문제발견, 솔루션 제시영역을 구분
-발산과 수렴을 반복하여 창의적, 혁신적 아이디어를 도출하는 방식

• 스탠퍼드 대학의 Design Thinking
-비지니스와 기술 그리고 인간 중심의 사고가 만나 해결책을 도출하는 것이 목적

• 일반적인 Design Thinking
-문제가 주어지지 않을 때, 더욱 높은 가치를 찾기 위해 데이터를 다양한 방법 조합 및 분석 하는 것 → 상향식 접근법

 

 

 

 

빅 데이터 특징 및 ROI 를 고려한 우선순위 선정 방식
• 빅 데이터 3V 

: Volum(데이터의 양), Variety(데이터 유형), Velocity(데이터의 생성속도) →
Investment(투자 비용 요소에 영향) → 난이도를 나타냄

• 빅 데이터 4V 

: 3V + Value(비지니스 가치) → Return(비지니스 효과) → 시급성을 나타냄

 

• Investment + Return = ROI(Return of Investment) 에 영향

 

 

 

 

분석거버넌스 체계 구성요소

• Process : 과제기획 , 운영 프로세스

• System : IT시스템 ,프로그램

• DATA : 데이터

• Human Resource : 분석관련 교육 및 마인드 육성 체계

• Organization : 분석기획 , 관리 및 추진 조직

 

데이터 거버넌스 구성요소
원칙(Principle) : 데이터를 유지 관리하기 위한 지침과 가이드 

조직(Organization) : 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임 

프로세스(Process) : 데이터 관리를 위한 활동과 체계

 

 

 

 

데이터 조직 구조

1. 집중적 조직 구조
- 전략적 중요도에 따라 우선순위를 정해 추진가능
- 일부 현업부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화 될 수 있음

2. 기능 중심 조직적 구조
- 전사적 관점에서 핵심 분석이 어려움 

- 특정 업무에 국한된 분석 수행

3. 분산형 조직 구조
- 전략적 중요도에 따라 우선 순위를 정해 추진가능 

- 분석 결과를 신속하게 실무에 전달 가능
- 역할 분담이 명확하게 구분할 필요 있음