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AI 관련/ADsP, ADP

ADSP 요약정리 - 2장 분석 마스터 플랜 - 분석 거버넌스 체계

by 팀장일기 2021. 9. 28.

제 2절 분석 거버넌스 체계 

 1. 거버넌스 체계 개요 

   - 데이터 분석과 활용에 대한 체계적인 관리의 중요성으로 분석 관리체계 수립 필요

    * 지속적 분석 고도화, 분석과제 추가발굴 등 기업문화를 정착, 안정적으로 분석운영에 필요 

   - 분석의 지속적인 개발, 확산 및 서비스 관리를 위한 분석 거버넌스 체계는 기업의 현 분석수준을 정확히 진단, 분석 조직 및 분석 전문인력 배치, 분석 관련 프로세스 및 분석 교육 등 의 관점에서 정의 가능 

   - 분석의 지속적 개선/ 개발, 확산 및 서비스 관리를 위한 거버넌스 체계 

    * COA(Center Of Analysis):분석 조직 분석 수준진단, 분석교육, 분석 개발확산/ 평가 프로세스, 분석전문 인력 

 

 2. 데이터 분석 수준 집단. 

   - 데이터 분석, 활용여부가 기업의 경쟁력을 좌우하는 궁극적 요소

    * 데이터 분석 수준진단을 통해 데이터 분석기반 구현을 위한 준비, 보완 등 분석의 유형 및 분석의 방향성을 결정 

   - 분석을 위한 준비도 및 성숙도 진단 궁극적 목표 : 각 기업이 수행하는 현재 분석 수준을 명확히 이해하고 수준진단 결과를 토대로 미래 목표수준 정의 

   - 수준진단을 통해 데이터 분석을 위한 기반 또는 환경이 어느 수준이고 데이터를 활용한 분석의 경쟁력 확보를 위해 어떤 영역에 선택과 집중을 해야하는지, 어떤 관점을 보완해야하는지 등 개선상안 도출 가능

   - 분석 수준진단 프레임 워크 

    * 6개 분석준비도 + 3개의 성숙도 등 9 개 영역의 70여개 항목으로 수행 

 

  가. 분석준비도 (readiness) : 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단방법 

분석업무 파악 분석 인력 및 조직 분석기법
발생한 사실 분석 업무
예측 분석업무
시뮬레이션 분석 업무
최적화 분석업무
분석 업무 정기적 개선
분석전문가 직무존재
분석전문가 교육훈련프로그램
관리자 기본분석능력
전사총괄조직
경영진분석업무 이해
업무별 적합한 분석기법 사용
분석 업무 도입 방법론
분석기법 라이브러리
분석기법 효과성 평가
분석기법 정기적 개선
분석데이터 분석문화 분석기법
분석업무를 위한 데이터 충분성/신뢰성/적시성
비구조적 데이터 관리
외부데이터 활용 체계
기준데이터 관리(MDM)
사실에 근거한 의사결정
관리자의 데이터 중시
회의 등에서 데이터 활용
경영진 직관보다 데이터활용
데이터공유및 협업문화
운영시스템 데이터 통합
EAI,ETL등 데이터 유통체계
분석 전용 서버 및 스토리지
빅데이터/ 통계/ 비쥬얼 분석환경

 

 

  나. 분석 성숙도 모델 

   - 데이터 시대는 분석능력 및 분석결과 활용에 대한 조직의 성숙도 수준 평가해 현재 상태 점검 ㅁ·

    * 분석수준은 성숙 단계에 따라 점차 진화하며 산업 및 기업의 특성에 따라 각 성숙 단계의 내용은 약간 상이할 수 있음. 

단계 도입 활용 확산 최적화
설명 분석 시작
환경과 시스템 구축
분석결과를 업무에 적용 전사차원에서 분석관리, 공유 분석을 진화시켜 혁신 및 성과향상에 기여 
비즈니스부문 실적분석 및 통계
정기보고 수행
운영데이터 전반
미래결과예측
시뮬레이션
운영데이터 기반
전시성과 실시간분석
프로세스혁신 3.0
분석규칙관리
이벤트 관리
외부환경분석 활용
최적화업무 적용
실시간 분석
비즈니스몯ㄹ 진화
조직-역량부문 일부부서에서 수행
담당자역량에 의존
전문담당부서수행
분석기법도입
관리자가 분석수행
전사 모든 부서 수행
분석 COE운영
데이터 사이언티스트 확보 
데이터 사이언스 그룹
경영진 분석 활용
전략 연계
IT 부분 데이터 웨어하우스
데이터마트
ETL/EAI
OLAP
실시간 대시보드
통계분석 환경
빅데이타 관리 환경
시뮬레이션- 최적화
비쥬얼 분석
분석 전용 서버
분석 협업환경
분석 SandBox
프로세스 내재화
빅데이타 분석

 

  다. 분석 수준 집단 결과 

   -분석준비도와 성숙도 진단 결과를 토대로 기업의 현재 분석 수준을 객관적으로 파악 가능 

    * 유관 업종, 경쟁사와 비교하여 부석 경쟁력 확보 및 강화를 위한 목표 수준 설정 가능 

   - 분석관점에서 4가지 유형으로 분석 수준진단 결과를 구분하여 데이터 분석 수준에 대한 목표방향을 정의하고 유형별 특성에 따라 개선방안 수립

    * 준비형 : 낮은 준비도, 낮은 성숙도 

     -분석을 위한 데이터, 조직 및 인력, 분석업무, 분석기법이 적용되지 않음으로 사전준비가 필요

    * 정착형 : 준비도는 낮은편, 조직, 인력, 분석업무, 분석기법을 제한적으로 사용 

     - 우선적으로 분석의 정착이 필요한 기업

    * 도입형 : 분석업무 및 분석기법 부족, 조직 및 인력 등 준비도가 높음

     - 데이터 분석을 바로 도입할 수 있는 기업

    * 확산형 :  6가지 분석 구성요소 모두 갖춤 

    -지속적 확산이 가능한 기업 

 

기업수준진단

 

 3. 데이터 분석 조직 및 인력

   - 기업의 차별화된 경쟁력을 확보하는 수단으로 데이터를 효과적으로 분석- 활용 하기 위한 기획, 운영 및 관리 전담 전문 분석조직 필요 제기

   - 분석조직의 개요

    * (목표) 기업의 경쟁력 확보를 위해 비즈니스 지룬과 이에 부합하는 가치를 찾고 비즈니스를 최적화 하는것 

    * (역할) 전사 및 부서의 분석업무를 발굴하고 전문적 기법과 분석 도구를 활용하여 기업 내 존재하는 빅데이터 속에서 insight를 찾아 전파하고 Action 화 하는것 

    * (구성) 기초통계학 및 분석방법에 대한 지식과 분석경험 가진 인력으로 전사 또는 부서 내 조직으로 구성하여 운영

   - 분석 조직구조 3가지 유형 

집중구조 기능구조 분산구조
전사 분석업무를 별도의 분석 조직에서 담당
전략적 중요도에 따라 분석조직이 우선순위를 정해 진행
현업 업무부서와 이원화/ 이중화 가능성 높음
일반적 분석수행구조
별도 분석조직 없고 해당 업무부서에서 분석 수행 
전사적 핵심 분석 어려움
과거실적에 국한된 분석 수행 가능성 높음
분석조직인력을 현업부서로 직접 배치해 분석 업무 수행
전사차원의 우선순위 수행
분석결과에 따른 신속한 Action가능
베스트프렉틱스 공유가능
부서 분석업무와 역할 분담 명확화 필요

   -분석조직의 인력구성 : 전문 역량을 갖춘 각 분야의 인재들을 모아 조직을 구성하는 것이 바람직 

    * 비즈니스, IT 기술, 분석전문, 변화관리, 교육담당 인력 등 다양하게 구성해 분석 조직의 경쟁력 극대화 가능

 

 4. 분석교육 및 변화관리

   - 기업 내 모든 직원이 분석, 업무활용을 위한 분석문화 정착을 위한 변화

   - 기업에 맞는 적합한 분석업무 도출

   - 분석조직 및 인력에 대한 지속적 교육과 훈련 실시

   - 경영층이 사실 기반 (Fact -based)의 의사결정 할 수 있는 문화 장착

   - 분석교육의 목표 : 분석역량을 확보하고 강화하는 것 

    * 분석기획자 : 분석큐레이션 교육

    * 분석실무자 : 데이터 분석기법 및 툴

    * 업무수행자 : 분석기회 발굴, 구체화, 시나리오 작성법

   - 분석적 사고를 업무에 적용할 수 있도록 다양한 교육을 통해 조직 구성원 모두에게 분석기반의 업무를 정착시킬 수 있어야 함. 

    * 데이터를 바라보는 관점, 데이터 분석과 활용 등이 기업문화로 자연스럽게 스며들게 확대 되어야 함. 

    ※ 프로세스 혁신 3.0 이란? 

     통합된 데이터를 통한 분석결과에 따른 의사결정을 프로세스에 내재화시켜 혁신하는것 

      통합데이터 분석 --> 분석 --> 의사결정 --> 프로세스 적용

 

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