ADsP 314 분석 프로젝트 관리방안

지금까지 도출한 분석 과제는 프로젝트를 통해서 실행이 된다. 분석 프로젝트는 다음 5 가지의 특성을 고려한 관리가 필요하다.

 

분석 과제의 5 가지 특성

 

1) Data Size 데이터 크기

2) Data Complexity 데이터 복잡성

3) Speed 속도

4) Analytic Complexity 분석 복잡성

5) Accuracy & Precision 정확성과 정밀성

 

1. 분석 과제 관리영역

 

    1) Data Size

    데이터의 양을 고려한 관리 방안을 세워야 한다.

 

    2) Data Complexity

    데이터는 정형, 비정형 등 형태도 다양하고, 저장되어 있는 곳도 산재되어 있다. 데이터의 확보와 통합이 중요하다. 또한 해당 데이터에 잘 적용될 수 있는 분석 모델을 선정해야 한다. 데이터가 복잡한 만큼 미리 준비해야 한다.

 

    3) Speed

    분석 모델의 속도를 고려해야 한다. 일, 주 단위 실적은 배치 형태로 작업해도 된다. 사기 fraud 를 탐지하거나, 고객에게 상품, 서비스를 추천하는 경우에는 분석 모델의 적용 및 계산이 실시간으로 이루어져야 한다.

 

    4) Analytic Complexity

    분석 모델의 정확도와 복잡도는 트레이드 오프 관계이다. 복잡할수록 정확도는 올라가나, 복잡도로 인해 해석하기 힘들다. 이에 대한 기준점을 미리 정해야 한다. 해석이 가능한 범위 내에서 정확도를 최대로 올려야 한다.

 

    5) Accuracy & Precision

    Accuracy 정확 : 모델과 실제 값의 차이가 얼마나 적은지를 의미한다. 분석의 활용 측면에서 중요하다.

    Precision 정밀 : 모델의 지속적으로 반복 사용했을 때 편차의 수준을 의미한다. 여러번 수행해도 동일한 결과를 제시한 다는 것을 의미하기 때문에 분석의 안정성 측면에서 중요하다.

    둘은 트레이드 오프 관계이므로 모델의 해석 및 적용시 사전에 고려해야 한다.

 

2. 분석 프로젝트의 특성

 

데이터와 비즈니스에 대한 이해뿐만 아니라 지속적인 반복 및 정교화가 요구되는 분석 프로세스의 특성을 이해하는 프로젝트 관리방안을 수립하는 것이 중요하다. 분석과제 정의서를 바탕으로 시작하고, 지속적인 개선 및 변경을 염두에 두어야 한다. 기간 내에 가능한 최선의 결과를 도출할 수 있도록 프로젝트 구성원들과 협업해야 한다. 시간내에 최적화하는 것이 중요하며 협업 툴을 활용한다.

분석 프로젝트는 폭포수 waterfall 방식 뿐만 아니라 애자일 agile 방식에 대한 고려도 필요하다.

 

3. 분석 프로젝트 관리 방안

 

분석 프로젝트는 프로젝트 관리지침을 가이드로 활용할 필요가 있다. 'ISO 21500' 이라는 국제 프로젝트 관리 표준을 기초로 우리나라에서 만든 'KS A ISO 21500' 을 참고하자. 여기에는 총 10 개의 주제 그룹이 있다.

 

- 통합 : 프로젝트와 관련된 다양한 활동과 프로세스를 도출, 정의, 결합, 단일화, 조정, 통제, 종료에 필요한 프로세스

- 이해관계자 : 프로젝트 스폰서, 고객사, 기타 이해관계자를 식별하고 관리하는데 필요한 프로세스

- 범위 : 작업과 인도물을 식별하고 정의하는데 요구되는 프로세스

- 자원 : 인력, 시설, 장비, 자재, 기반시설, 도구와 같은 적절한 프로젝트 자원을 식별하고 확보하는데 필요한 프로세스

- 시간 : 프로젝트 활동 일정을 수립하고 일정의 진척상황을 관찰하는데 요구되는 프로세스

- 원가 : 예산 개발과 원가통제의 진척상황을 관찰하는데 요구되는 프로세스

- 리스크 : 위험과 기회를 식별하고 관리하는 프로세스

- 품질 : 품질보증과 품질통제를 계획하고 확립하는데 요구되는 프로세스

- 조달 : 계획에 요구된 프로세스를 포함하며 제품 및 서비스 또는 인도물을 인수하고 공급자와의 관계를 관리하는데 요구되는 프로세스

- 의사소통 : 프로젝트와 관련된 정보를 계획, 관리, 배포하는데 요구되는 프로세스