코딩뿌셔

1. 분석 마스터플랜 수립 ▶ 프레임 워크 우선순위 고려 적용 범위/방식 고려 요소 ① 전략적 중요도 ⇒ 적용 우선순위 결정 ① 업무 내재화 적용 수준 ⇒ 분석 구현 로드맵 수립 ② 비즈니스 성과 / ROI ② 분석 데이터 적용 수준 ③ 실행 용이성 ③ 기술 적용 수준 ▷ 분석 마스터플랜은 일반적으로 ISP( 정보전략계획 ) 방법론을 활용하되 기획 특성을 고려하여 우선순위 결정 후 단기 및 중·장기로 나누어 계획을 수립함 ▶ ROI 관점 분석 과제 우선순위 평가 기준 과제 우선순위 평가 기준 시급성 - 전략적 중요도 - 목표가치 난이도 - 데이터 획득/저장/가공 비용 - 분석 적용 비용, 분석 수준 2. 분석 거버넌스 체계 수립 ▶ 분석 거버넌스 체계 구성요소 Process System Data Orga..

1. 분석 기획 방향성 도출 ▶ 분석 주제 유형 분석 주제 유형 분석 대상 (What) know un-know 분석 방법 (How) know 최적화 (Optimization) 통찰 (Insight) un-know 솔루션 (Solution) 발견 (Discovery) ▶ 목표 시점별 분석 기획 방안 당면한 분석주제의 해결 ( 과제단위 ) 지속적 분석 문화 내재화 ( 마스터플랜 단위 ) Speed & Test 1차 목표 Accuracy & Deploy Quick - win 과제 유형 Long Term View Problem Solving 접근방식 Problem Definition ▶ 분석 기획 시 고려사항 ▷ 가용 데이터 데이터 저장방식 RDB NoSQL 분산파일시스템(DFS) ▷ 적절한 유스케이스 탐색 (..

1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 ▷ 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 금융서비스 신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석 소매업 재고 보충, 수요예측 제조업 맞춤형 상품 개발, 신상품 개발 에너지 트레이딩, 공급, 수요예측 2. 전략 인사이트 도..

1. 빅데이터의 이해 2. 빅데이터의 가치와 영향 3. 비즈니스 모델 4. 위기 요인과 통제 방안 5. 미래의 빅데이터 1. 빅데이터의 이해 ▶ 가트너 그룹 더그래니 ▷ 데이터의 크기 ( Volume ) ▷ 데이터의 다양성/유형 ( Variety ) ▷ 데이터의 속도 ( Velocity ) ▶ 빅데이터 역할, 기능 ▷ 산업혁명의 석탄, 철 : 생산성을 끌어올려 혁명적 변화를 가져옴 ▷ 원유 : 정보를 제공함으로써 생산성 향상시킴 ▷ 렌즈 : 데이터가 산업 전반에 영향을 미침 ▷ 플랫폼 : 공동 활용의 목적으로 구축된 유무형의 구조물 ▶ 본질적인 변화 ▷ 사전처리에서 사후처리 시대 ▷ 표본조사에서 전수조사 ▷ 질보다 양 ▷ 인과관계에서 상관관계 2. 빅데이터의 가치와 영향 ▶ 빅데이터 가치 산정이 어려운 ..

1. 데이터와 정보 2. 데이터베이스 정의와 특징 3. 데이터베이스 활용 1. 데이터와 정보 ▶ 데이터의 정의 ▷ 객관적 사실(fact) 라는 존재적 특성을 가짐. 데이터는 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않음. ▷ 추론, 예측을 위한 근거(basis)로 기능하는 당위적 특성을 가짐. 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 가짐. ▶ 데이터의 유형 ▷ 정성적 데이터 : 언어, 문자 ( 비정형 형태로 분석시간과 비용이 필요 ) ▷ 정량적 데이터 : 수치, 기호, 도형 ( 저장과 분석이 용이함 ) ▶ 지식경영 ▷ 암묵지 + 형식지 상호작용 속 지식의 공유와 생성 - 암묵지 : 학습과 체험을 통해 개인에게 습득 ( 경험, 무형지식 등으로 공유가 어려움 ) - 형식지 : 공유할 수 있는 지식 ( 외부 표출..