우선순위 평가는 정의된 데이터 과제에 대한 실행 순서를 정하는 것으로 업무 영역별로 도축된 분석 과제를 우선순위 평가기준에 따라 평가하고 과제 수행의 선.후행 관계를 고려하여 적용 순위를 조정해 최종 확정한다.
ISP와 같은 일반적인 IT 프로젝트는 과제의 우선순위 평가를 위해 전략적 중요도, 실행 용이성 등 기업에서 고려하는 중요 가치 기준에 따라 다양한 관점에서의 우선순위 기준을 수립하여 평가한다.
그러나 데이터 분석 과제의 우선순위 평가기준은 그 기업이 당면한 사항에 따라 다르고 기존의 IT 프로젝트에서의 우선순위 평가 기준과도 다른 관점에서 살펴볼 필요가 있다.
흔히 빅데이터의 핵심적인 특증을 데이터 크기(Volume), 다양한 데이터 형태(Variety), 데이터의 빠른 생성속도(Velocity)의 3V로 설명할 수 있다. 빅데이터의대부분의 비정형 데이터로 구성되어 있으며 이러한 비정형 데이터와 기존의 정형 데이터가 결합(Mesh-up)되어 분석됨으로써 새로운 가치(Value)가 창출된다는 점에서 빅데이터를 4V로 정의하기도 한다.
빅데이터의 4V를 ROI 관점으로 살펴보면 크기(Volumne), 다양성(Variety), 속도(Velocity)등 3V는 투자 비용(Investment)측면의 요소라고 볼 수 있다. 크기는 데이터의 규모 및 양을 의미하는데, 이런 대용량 데이터를 저장,처리하고 관리하기 위해서는 새로운 투자가 따라야 한다. 다양성은 데이터의 유형에 따라 정형.반정형.비정형 데이터, 소스에 따라 내부.외부.소셜 데이터 등으로 구분하는 등 다양한 종류와 형태를 갖는다. 이러한 데이터를 입수하 데 있어서도 투자가 필요하다.
마지막으로 속도는 데이터 생성 속도 또는 데이터 처리 속도를 의미하는데, 이를 위해 데이터를 빠르게 가공.분석하는 기술이 요구된다. 속도에 대한 고려는 현 시스템에 미치는 부하 여부에 따라 기존 아키텍처에 영향을 미치게 될 것이고, 궁극적으로 업무상 변경되거나 새롭게 추가되어 아키텍처의 변형을 일으키고 결과적으로 투자비용을 발생시키는 요소가 된다.
반면 가치는 분석 결과를 활용하거나 실질적인 실행을 통해 얻게 되는 비즈니스 효과(Return)측면의 요소라고 볼 수 있다. 이는 기업의 데이터 분석을 통해 추구하거나 달성하고자 하는 목표 가치라고 정의할 수 있다.
ROI 요소를 고려하여 데이터 분석 과제에 대한 우선쉰위 평가 기준을 정의할 수 있다. 데이터 분석 과제를 추진할 때 우선 고려해야 하는 요소는 전략적 중요도에 따른 시급성이 가장 중요한 기준이다. 데이터를 생성, 저장,가공, 분석하는 비용과 현재 기업의 분석 수준을 고려한 난이도 역시 적용 우선순위를 선정하는데 있어 중요한 기준이 될 수 있다.
시급성의 판단 기준은 전략적 중요도가 핵심이며, 이는 현재의 관점에 전략적 가치를 둘 것인지 미래의 중.장기적 관점에 전략전인 가치를 둘 것인지에 적정 시기를 고려하여 시급성 여부를 판단할 수 있다.
난이도는 현 시점에서 과제를 추진하는 것이 비용 측면과 범위 측면에서 바로 적용하기 쉬운(Easy) 것인지 또는 어려운(Difficult) 것인지에 대한 판단 기준이다.
다시 정리하면 과제의 범위를 시범 과제(Pilot 또는 PoC) 형태로 일부 수해할 것인지, 아니면 처음부터 크게 수행할 것인지, 또 데이터 소스는 기업 내부의 데이터부터 우선 활용하고 외부 데이터까지 확대해 나갈 것인지에 대한 난이도를 고려해 볼 수 있다.
난이도는 해당 기업의 현 상황에 따라 조율할 수 있다. 제2절 '분석거버넌스체계 수립'에서 제시하는 분석 준비도 및 성숙도 진단 결과에 따라 해당 기업의 분석 수준을 파악하고 이를 바탕으로 분석 적용 범위 및 방법에 따라 난이도를 조정할 수 있다.
그림은 포트폴리오 사분면(Quadrant) 분석을 통해 과제 우선순위를 선정하는 기법이다. 우선 순위 선정 기준을 토대로 난이도 또는 시급성을 고려하여 우선 추진해야 하는 분석 과제와 제한된 자원을 고려하여 단기적 또는 중장기적으로 추진해야 하는 분석 과제 등 4가지 유형으로 구분하여 분석 과제의 우선순위를 결정한다.
사분면 영역에서 가장 우선적인 분석 과제 적용이 필요한 영역은 3사분면(3 영역)이다. 또한 전략적 중요도가 현재 시점에는 상대적으로 낮은 편이지만 중.장기적으로는 경영에 미치는 영향도가 높고 분석 과제를 바로 적용하기 어려워 우선순위가 낮은 영역은 2사분면(2 영역)이다. 이런 측면에서 분석 과제의 적용 우선순위 기준을 '시급성'에 둔다면 3->4->2 영역 순이며 우선순위 기준을 '난이도'에 둔다면 3->1->2 영역 순으로 의사결정을 할 수 있다.
여기에서 특히 시급성이 높고 난이도가 높은 1사분면(1영역)은 경영진 또는 실무 담당자의 의사결정에 따라 적용 우선순위를 조정할 수 있다. 예를 들어, 그림 의 9번 과제와 같이 1사분면에 위치한 분석과제는 데이터 양, 데이터 특성, 분석 범위 등에 따라 난이도를 조율함으로써 적용 우선순위를 조정할 수 있다. 예를 들어 분석에 필요한 데이터 양의 수 TB 규모라면, 분석 대상이 되는 소스 데이터를 내부 데이터 관점에서 우선 분석할 수 있도록 데이터의 양을 줄여 난이도를 낮출 수 있다. 이를 통해 궁극적으로는 1사분면(1영역)에서 3사분면(3영역) 으로 분석 적용의 우선순위를 조정하여 추진할 수 있다.
또한 분석을 위한 기술적 요소에 따라서도 적용 우선순위를 조정할 수 있다. 기본적으로 대용량 데이터 분석은 데이터 저장.처리.분석을 위한 새로운 기술 요소들로 인하여 운영중인 시스템에 영향을 미친다. 이때 기존 시스템에 미치는 영향을 최소화하여 적용하거나 또는 운영중인 시스템과 별도 분리하여 시행함으로써 난이도 조율을 통해 우선순위를 조정할 수 있다. 끝으로 분석 범위에 따라서도 우선순위를 조정할 수 있다. 이 경우에는 분석 과제의 전체 범위를 한 번에 일괄적으로 적용하여 추진할 것이지, 일부 범위로 한정하여 시범과제 형태로 추진하고 평가를 통하여 분석 범위를 확대할 것인지에 대한 의사결정이 필요하다.
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