[1과목] 데이터 사이언스와 전략 인사이트

자격증/ADSP

He__o 2022. 6. 19. 01:52

1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

▷ 핵심은 양(big)보다 유형의 다양성, 다양한 정보 원천의 활용

▷ 기업 핵심 가치와 관련해 전략적 통찰력을 가져다 주는 데이터 분석을 내재화 하는 것이 어려움

▷ 직관에 근거해 의사결정을 내리는데 머무르는 것 보다, 데이터 분석에 기초해 전략적 통찰을 얻어 효과적인 의사결정을 내리고 구체적인 성과를 만들어내는 체계가 중요 ( 싸이월드가 페이스북이 되지 못한 이유 )

▶ 대표적인 일차원 분석 어플리케이션 사례

▶ 데이터 사이언스

▷ 데이터 사이언스가 기존의 통계학과 다른 점은 총제적 접근법을 사용한다는 점

▷ BI, BA와 혼용되기도 하며 포괄적 의미를 담고 있다

▶ 구성요소

① IT ( data management)

② Analytics ( 분석적 영역 )

③ 비즈니스 분석

▶ 역량

▷ 하드 스킬

① 빅데이터 이론적 지식 : 관련 기법 이해와 방법론 습득

② 분석 기술 숙련 : 최적의 분석 설계 및 노하우 축적

▷ 소프트 스킬

① 통찰력 있는 분석 : 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판

② 설득력 있는 전달 : 스토리텔링, Visualization

③ 다분야 간 협력 : Communication

* 가트너의 데이터사이언티스트 역량 : 데이터 관리, 분석 모델링, 비즈니스 분석, 소프트 스킬

▶ 전략적 통찰력과 인문학의 부활

외부 환경의 변화	내용
컨버전스 ⇒ 디버전스	단순 세계화에서 복잡한 세계화로 변화
생산 ⇒ 서비스	비즈니스 중심이 제품생산에서 서비스로
생산 ⇒ 시장창조	경제산업의 논리가 생산에서 시장창조, 공급자 중심의 기술경쟁에서 무형자산의 경쟁으로 변화

▶ 빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임 변화

① 과거 ( Digitalization )

② 현재 ( Connection ) : 빌 게이츠가 제대로 보지 못한 연결 ex) IoT

③ 미래 ( Agency ) : 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 만하게 관리하는가