데이터 분석 방안

분석 방법론

데이터 분석시 품질확보를 위하여 단계별로 수행해야 하는 활동, 작업, 산출물을 정의한다.

• 데이터 분석을 효과적으로 수행하기 위하여 이를 체계화한 절차와 방법이 정리된 데이터 분석 방법론의 수립이 필수적이다
• 프로젝트는 한 개인의 역량이나 우연한 성공에 의해서는 안 되고 일정 품질 수준 이상의 산출물과 프로젝트의 성공 가능성을 제시해야 한다.

1. 분석 방법론의 구성 요소

   1. 상세한 절차(Procedures)
   2. 방법(Methods)
   3. 도구와 기법(Tools & Techniques)
   4. 템플릿과 산출물(Templates & outputs)
   5. 어느 정도의 지식만 있으면 활용 가능한 수준의 난이도

2. 분석 방법론의 생성과정(선순환 과정)

   | 형식화 | 개인의 암묵지가 조직의 형식지로 발전되었다. 분석가의 경험을 바탕으로 정리하여 문서화한다. | | --- | --- | | 체계화 | 문서화한 최적화된 형식지로 전개됨으로써 방법론이 생성되었다. 문서에는 절차나 활동 및 작업, 산출물, 도구 등을 정의한다. | | 내재화 | 개인에게 전파되고 활용되어 암묵지로 발전되었다. 전파된 방법론을 학습하고 활용하여 내재화한다. |

   

계층적 프로세스 모델 구성

분석 방법론은 일반적으로 계층적 프로세스 모델 형태로 구성 가능하며, 단계, 태스크, 스텝 3계층으로 구상된다.

1. 최상위 계층 - 단계(Phase)
   1. 프로세스 그룹을 통하여 완성된 단계별 산출물을 생성한다.
   2. 각 단계는 기준선으로 설정되어 관리되어야 하며 버전관리 등을 통하여 통제한다.
2. 중간 계층 - 태스크(Task)
   1. 각 태스크는 관계를 구성하는 단위 활동이다.
   2. 물리적 또는 논리적 단위로 품질검토가 가능하다
3. 최하층 계층 - 스탭(Step)

   1. WBS(Work Breakdown Structure)의 워크페이지(Work Page)이다.

   2. 입력자료 처리 및 도구, 출력자료로 구성된 단위 프로세스 이다.

      

소프트웨어개발생명주기 활용

분석 방법론은 소프트웨어 공학의 소프트웨어개발생명주기를 활용하여 구성할 수도 있다.

• 소프트웨어개발생명주기(SDLC: Software Development Life Cycle)는 소프트웨어에 대해 요구분석과 설계, 구현과정을 거쳐 설치, 운영과 유지보수, 그리고 폐기할 때까지의 전 과정을 가시적으로 표현한 것이다.
• 필요성: 소프트웨어 위기를 대처, 효과적인 소프트웨어 개발 수행, 고품질 소프트웨어 생산성 확보
• 소프트웨어개발생명주기의 구성요소