[4day] 분석 프로젝트 관리 방안

 

분석 프로젝트의 특성

• 분석가는 분석의 정확도를 높이는 것뿐만 아니라 원하는 결과를 사용자가 원활하게 활용할 수 있도록 고려
• 분석가는 데이터의 영역과 비즈니스 영역의 중간에서 조율을 수행하는 조정자의 역할을 수행
• 도출된 결과의 재해석을 통한 지속적인 모델 정교화 작업 반복하여 모델 개선, 적절한 관리 방안 수립 필요

분석 과제를 관리할 때 고려해야 할 5가지 속성★

• 데이터의 양: 양이 방대할 경우 하둡이나 클라우드 같은 분석환경을 활용하는 것이 유리
• 데이터 복잡도: 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 비정형 데이터를 분석할 때 초기 데이터의 확보와 통합뿐 아니라 해당 데이터에 잘 적용될 수 있는 모델을 고려
• 분석의 속도: 실시간 - 일주일 - 한 달 등 프로젝트에 따라 필요 기한이 짧기도 하고 길기도 하다. 그에 맞춰 수행해야 한다.
• 분석 복잡도: 분석 모델의 정확도와 복잡도는 트레이드오프 관계. 복잡도가 올라갈수록 정확도가 올라간다. 모델의 정확도가 높으면서 해석이 편리한 최적의 모델을 탐색해야 한다.
• 정확도 & 정밀도: 정확도는 모델과 실제 값 간의 차이가 적음을 의미. 정밀도는 반복적으로 모델을 사용했을 때 모델 값들의 편차 수준

 

 

능력 성숙도 통합 모델(CMMI)

1단계 : 개인의 역량이 프로젝트의 성공과 실패를 나누는 주요 요인으로 프로젝트의 개발 프로세스가 거의 없다.
2단계: 일정이나 비용과 같은 요소가 프로세스의 중심으로, 약간의 개발 프로세스하에서 통제되는 상태다.
3단계: 2단계에서 존재하지 않는 조직을 관리하기 위한 프로세스가 존재하는 상태다.
4단계: 체계적인 관리하에 프로젝트 및 산출물 등에 대한 정량적인 측정이 가능한 상태다.
5단계: 조직적으로 최적화된 프로세스를 보유하고 지속적인 개선을 목표로 하는 상태다.