[경영빅데이터분석사2급] 3과목 빅데이터 기획 - 과제도출

 

2. 과제도출

 

ㅇ 과제는 해결해야 할 이슈로 경영상의 수익을 감소시키거나 시간을 지연시키는 요소로 해결해야 될 문제이며, 이를 해결하는 과정이 분석활동이다.

 - 문제 : 현실과 기대의 차이에서 발생하는 것

 - 분석 : 과제 관련 현상, 원인, 해결방안에 대한 자료를 수집하여 의사결정에 활용하는 일련의 활동

 - 분석과제는 분석활동의 대상이 되며, 문제를 해결하기 위해서는 기대상태를 낮추거나 현재상태를 높여야 한다.

 

ㅇ 분석과제 유형에 따른 대처방법

 - 개념 문제 : 현상에 대한 이해의 차이로 발생하며, 실용문제는 기대에 대한 충족도 문제로 원인에 대한 파악이 필요하다. 벌어지고 있는 특정한 현상이 어떤 과정을 통해 전개되는지, 어떤 원인을 통해 일어나게 되는지 파악해 현상에 대한 이해를 목적으로 하는 문제

  . CRM에서 캠페인 반응에 대한 정의가 잘못된 경우 아무리 캠페인을 열심히 해도 캠페인을 수행한 집단과 수행하지 않은 집단에서의 반응률이나 매출의 차이가 없다. 이것은 개념에 대한 정의가 잘못되어 발생하는 경우로 개념을 제대로 정의해야 효과나 효율성에 대한 파악이 가능하다.

 - 정형 문제 : 표준화된 해법에 대한 기대와 현실 간의 차이로 발생하며, 해결방법이 존재하므로 수행하면 된다.

  . 캠페인 반응률을 높여야 되는 문제가 있다면 데이터마이닝 기법을 통해 대상 집단 선정기준을 변경하는 방법을 데이터마이닝을 이용해서 수행하면 된다. 이는 이미 정형화된 해결방안이 있는 경우이고 단지 적용과 실행을 하지 않아서 발생된 경우이다.

 - 비정형 문제 : 표준화된 해법이 없으므로 이에 대한 방법을 문제에 맞게 도출하여 접근해야 한다.

  . 기존 채널을 통한 자동차 영업에 한계를 느끼고 뭔가 다른 방법이 있었으면 하는 경우 소셜 미디어에서 영업기회를 찾아 활용한다. 과거에 없었으나 새로운 창의적인 방법으로 접근하는 방법이다.

 - 위급 문제 : 위급성이 해결되지 않아 발생한 것으로 원인규명과 조기해결이 필요, 발생 원인을 파악하는 것은 의미가 없다. 조기에 해결하지 않으면 막대한 손실이 예상된다, 현재 처한 위급성을 빠르게 해소하는 것이 중요하다, 상황이 호전되면 원인 규명이 필요하다.

  . 당장 내일 임원들 대상으로 새로운 솔루션에 대해 데모를 해야 하는데 성능이 너무 느려서 문제인 경우 기존 환경을 변경해서 무선 네트워크 환경을 유선으로 바꾸고 네트워크 간에 트래픽이 집중되지 않도록 함으로써 해결할 수 있다.

 - 원인 문제 : 원인이 규명되어야 할 것이 해결되지 않은 것으로 시간이 걸려도 근본원인을 찾아 해결하는 접근이 필요

  . 경마시합에서 1, 2, 3등을 모두 예측해야 목적을 달성하는데 3마리 중 2마리는 예측이 가능하나, 나머지 1마리는 전혀 의외인 경우에서 나타난다. 이러한 경우 우리는 확률적으로 매우 가능성이 낮은 것 중에서 우승할 가능성이 높은 것을 찾아야 하는 원인을 규명해서 접근해야 한다. 시간을 갖고 새로운 방법 및 다른 요인이 있는지 찾아야 하는 문제이다.

 - 설정형 문제 : 의도적으로 설정한 문제로서 현재상태가 비교적 만족스러워 별다른 조치가 필요하지 않지만 기대상태를 더 높게 설정하여 새로운 목표를 지향하도록 하는 목적을 가진 문제 유형

 - 분석과제 유형은 배타적이지 않고 중복될 수 있기 때문에 해결방법을 통합적으로 고려하여 접근해야 한다.

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ㅇ 분석과제 기획을 위한 접근방법

 - 비즈니스 이슈로부터 접근하는 수요기반 분석과제 도출 방식 : 이슈나 문제들은 데이터 종류나 분석기법에 끼워 맞추려 하면 안된다. 해결해야 할 이슈/문제를 먼저 정의한다. 원인진단 – 연관된 해결방안 도출이라는 일련의 문제해결 시나리오를 정의한다. 활용되는 데이터 및 분석기법은 하나의 실행동인 역할을 한다.

  . Top Down 방식 : 기업의  전서전략에 기반하여 해결해야 될 과제가 어떻게 접근해야 되는지 선택하다보니 빅데이터 과제로 될 수 있는 것

  . Bottom up 방식 : 분석을 하다보니 이슈를 발견해서 전략적인 목적을 달성할 수 있다고 판단하여 추진

 - 데이터분석으로부터 분석을 통해 이슈를 정해 추진하는 방식 : 다양한 데이터 조합 및 통합적/시각적 분석을 통해 의미 있는 패턴을 파악한다. 시스템 성능향상, 데이터 다양화, 새로운 알고리즘을 이용한 다양한 시도가 가능, 데이터가 비즈니스 변화를 리드, 교차분석/상호연관성 분석을 통해 업무의 내재적인 현상과 파생 정보를 획득

 

ㅇ 빅데이터 분석과제 도출 방법

 - 비즈니스 분석목적의 명확성을 비즈니스 목적이 측정인지 실험인지로 나누고, 데이터 유형을 내부 정형데이터인지, 외부 비정형 데이터인지로 나누어 접근하였다. 이러한 구분은 독립적 활용이 아니라 결합되어 활용되어야 한다.

  . 측정 : 주요성과지표에 대한 시각화 도구를 이용한다.

  . 실험 : 새로운 비즈니스 규칙을 발견하고 적용할 수 있는 기회를 제공한다.

  . 측정 분석에서 정의된 지표에서 이상 징후가 발견될 경우 실험을 유도하게 된다. 실험결과에 따라 업무의 통제가 이루어진다.

 - 성과 관리 : 비즈니스 목적이 측정이고 거래상 정형데이터에 대해서는 대시보드형태로 계획대비 실적에 대한 달성도 등의 정보가 분석결과로 제공 (ex. 은행에서 통장의 개수와 잔고로 우량고객 결정)

 - 데이터 추정/탐색 : adhoc query로 해결하거나 통계적 검증 또는 데이터마이닝으로 분석하여 접근할 수 있다. (ex. 클러스터링 기법인 k-means를 이용하여 세분화하고 해당집단에 최적의 offer를 classification model로 결과를 도출한 후 offering을 association analysis를 통해 도출)

 - 소셜 분석 : twitter, 페이스북 등의 소셜 미디어에서 고객들의 주제가 무엇인지 혹은 관련된 주제, 키워드의 추이는 어떻게 변하며 어떻게 전파되어 도달되는지 어늡되는 비중은 어떠한지, 대화에 참여하는 수준은 어떠한지를 분석하는 것

 - 소셜 추정 : 소셜 등 비정형 데이터를 활용하여 실험적으로 접근하여 고객이 원하는 상품/서비스가 어떠한 것인지를 추론하여 신상품개발이나 의사결정에 응용하는 것, 고객이 남긴 상품 관련 후기, 아이디어, 리뷰 등과 같이 비정형 데이터를 이용하여 조직의 신상품개발과 같은 주요 의사결정에 반영할 수 있는 빅데이터 분석결과의 활용 영역

비정형	소셜 분석	소셜 추정
정형	성과 관리	데이터 추정/탐색
	측정	실험

 

ㅇ 데이터분석도구

 - 정형 : MS SQL, SAP BO, Oracle BI, IBM Ongnos/SPSS, SAS, Microstrategy, QlikTech, TIBCO Spotfire, R

 - 비정형 : R, Social Listening, Radian6, Attensity, Visible Technologies, Converseon, HootSuite, NodeXL network graphs, HP Autonomy, Oracle Endeca, IBM Watson 등

반응형

ㅇ 고객과 공급자 간의 긴밀성 측정의 기회발굴 : 공급을 수요에 일치시키고 재고수준을 낮추며, 향상된 물류배송, 그리고 신상품 출시속도를 빠르게 할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. CRM과 SCM을 통한 각 주체 간의 긴밀도를 더욱 높일 수 있는 기회가 존재하는 것

 

ㅇ 지식중개자로서의 기회획득

 - 비즈니스에서 얻어진 정보와 지식을 새로운 수입원으로 활용한다, 모든 조직은 자신이 축적한 지식을 바탕으로 지식중개자 역할을 할 수 있다, 빅데이터 분석은 해당 조직의 가치사슬이나 비즈니스모델에 제한할 필요는 없다. 부수적인 사업으로 확대 적용이 가능하다.

 - 신용카드회사의 경우 고객의 구매이력을 바탕으로 고객의 선호도를 파악할 수 있다. 이러한 선호도를 이용하여 매달 고객에게 발송하는 신용카드 청구서 봉투에 특정회사의 광고를 게재하는 조건으로 광고비를 요구할 수 있다. 광고를 의뢰하는 회사는 신용카드회사의 고객 빅데이터 분석 능력을 인정하는 것이다.)

 

ㅇ 균형 성과표를 이용한 방법 : 재무/고객/내부비즈니스운영/학습과 성장 4개 관점에서 기업별 특성에 맞는 지표를 선정하여 가중치를 적용하여 산출 (측정관점X)

 

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