셀프서비스 분석을 위한
"데이터 컨설팅" 서비스
- 디지털 정보기반, 실시간 분석과제 도출을 위한 데이터 분석 및 진단
- 분석 플랫폼 구축을 위한 갭 및 비교분석, To-Be 도출
- 셀프서비스 분석환경을 위한 프로세스 수립 컨설팅
모던 분석에코시스템과 셀프서비스 분석
분석
환경의 변화
새로운 기술
인프라 변화
소비자, 비즈니스,데이터 측면 변화
정보공급체인
프로세스
5단계의 반복적 프로세스 실행
1. 데이터 수집
2. 카탈로그
3. 데이터 준비
4. 분석
5. 실행5
. 실행
모던 분석
에코시스템
반복 실행되는
정보 공급 체인은 분석 방식의 변화 동인(driver) 역할
데이터 카탈로그, 데이터 준비, 분석 차원의 분석방식의 모던화
셀프서비스
워크플로우
전통적인 IT 요청식 프로세스 탈피
큐레이터, 파워유저, 사용자 간의 순환식 쌍방향 프로세스
원하는 장소/시점/형태로 분석 가능한 프로세스
데이터
카탈로깅
필수적이고, 분석적합, 평가완료된 데이터를 생성관리하는 큐레이션의 핵심활동
사용자가 필요한 데이터를 쉽게 획득할 수 있도록 데이터 관리/검색 툴과 결합된 메타 데이터의 집합
IT 및 비즈
사용자 콜라보
데이터 관점의 부서간 역할정립
IT : 큐레이터/검토 및 배포
파워유저 : 생성/프로토타입 작성
일반유저 : 소비/사용관점의 제안
중재자로서의 파워유저역할 중요
M o d e r n A n a l y t i c E c o - S y s t e m
디지털 패러다임의 변화
컴퓨팅 환경의 진화에 따라 새로운 기술적 인프라, 소비자 환경의 변화, 비즈니스 측면의 사람/프로세스/상품/기술 변화
모던 분석에코시스템의 필요
데이터에 대한 인식의 변화, 데이터 보유자 → Creator, 데이터 Curator, Consumer 등 사용자 유형에 따른 비즈니스 환경 구축 필요
디지털 패러다임은 분석에코시스템(analytics eco-system)을 필요
분석에코시스템
계속되는 환경변화에 적응하기 위하여 분석시스템은 Modern Eco-system으로서의 효율성을 갖추어야 하며, 최소한의 인력으로 운영되는 시스템
데이터관리, 모델, 배치작업 등의 IT조직에 의한 배타적 운영방식(관계형-순차적 데이터 파이프라인) 대신, 지금의 분석에코시스템은 데이터 엔지니어와 데이터분석가가 비즈니스에 훨씬 밀접하게 관계하는 시스템을 지원하게 되는 모습
분석에코시스템의 효과 및 결과
‘agile, adaptive, self-service’ 환경
데이터기반(data-driven) 비즈니스와 조직을 데이터환경 시대에 적합하는 결과
S e l f - S e r v i c e A N A L Y T I C S
데이터거버넌스 환경 변화
분석에코시스템의 변화에 따라 새롭게 대두되는 데이터 카탈로깅, 데이터 랭글링, 셀프서비스 분석 경향에 맞춰 데이터 거버넌스도 변화
현업사용자가 비즈니스 요구사항에 맞도록 데이터 작업, 분석 및 보고서 생성
이에 따른 전통적 IT와 현업의 역할 재정립 및 프로세스의 변화 발생
요구되는 분석 인프라 및 기술
다양한 신기술과 탐색도구, 오픈소스 사용자 환경기반의 신기술- SQL 또는 코딩의 도움 없이 다양한 시각화 탐색도구나 데이터카탈로그 툴 등을 통해 DB 및 파일에 대한 접근, 데이터 변환정제 및 보고서 생성이나 분석 수행
현업 사용자가 원하는 형태로, 원하는 시간에, 원하는 방식으로 업무를 수행
개발 의뢰나 IT 승인 프로세스 등 내부 처리 시간을 제거
비즈니스와 IT 콜라보레이션
현업과 IT 간 콜라보에 따른 역할 재정립- IT 담당자는 상대적으로 데이터에 대한 이해 및 지식이 더 높으며, 현업 담당자는 비즈니스 측면의 요건 및 데이터결과에 대한 해석력이 상대적으로 높음
IT 담당자는 데이터 큐레이터(Data Curator)로서의 역할을,
비즈담당자는 분석결과에 대한 조직 내 비즈니스 컨텐츠 제공자의 역할 수행