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01_분석 작업 개요
분석 작업 계획을 수립하기 위해 데이터 처리 프로세스 전체에 대한 이해가 필요하며, 데이터 처리 영역과 데이터 분석 영역으로 나누어 살펴볼 수 있다.
1) 데이터 처리 영역
데이터 분석을 위한 기초데이터를 정의하고 수집 및 저장, 분석하기 수월하도록 물리적인 환경을 제공하는 영역이다.
| 단계 | 내용 |
| 데이터 소스 | 기업 내 각 부서나 서비스별 적재되고 있는 내부 데이터와 다른 기업이나 공공 데이터 등 외부 데이터가 있다. |
| 데이터 수집 | 사용자로부터 데이터를 직접 입력받거나 로그수집기, 크롤링, 센서네트워크 등을 통해 데이터를 수집한다. |
| 데이터 저장 | 데이터를 유형별로 나눠 최적의 설계를 하여 데이터 스토리지에 저장한다. |
| 데이터 처리 | 저장된 대용량의 데이터를 신속하고 정확하게 처리하기 위하여 실시간 처리 및 분산 처리 등을 시도한다. |
2) 데이터 분석 영역
저장되어 있는 데이터를 추출하여 분석 목적과 방법에 맞게 가공한 후, 데이터 분석을 직접 수행하고 그 결과를 표현하는 영역이다.
① 데이터 분석
● 데이터 분석을 위해 저장된 데이터를 추출 및 가공하여 목적에 맞는 분석 방법을 통해 분석한다.
| 구분 | 내용 |
| 도메인 이슈 도출 | ● 분석 대상 과제 현황을 파악하고 개선과제를 정의한다. ● 문제의 주요 이슈별로 개선방향을 도출하고, 개선방안을 수립하며, 빅데이터 요건 정의서를 작성한다. |
| 분석목표 수립 | ● 빅데이터 요건 정의서를 토대로 개선방향에 맞는 현실적인 분석 목표를 수립한다. ● 데이터 관련 정보, 분석 타당성 검토, 성과 측정 방법 등을 포함한 분석목표 정의서를 작성한다. |
| 프로젝트 계획 수립 | ● 사전에 책정된 자원과 예산, 기간 등을 고려하여 분석 프로젝트 계획을 수립한다. ● 분석 목표 정의서, 프로젝트 소요비용 비분 계획을 바탕으로 작업분할구조도(WBS)를 작성한다. |
| 보유 데이터 자산 확인 | ● 분석목표와 프로젝트 계획을 기반으로 현재 보유중인 데이터의 품질이나 규모, 유형 등을 확인하고 법률적 이슈나 제약사항 등을 검토한다. |
② 데이터 표현
● 분석된 결과를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 적합한 시각화 방법을 이용하여 표현한다.
| 구분 | 내용 |
| 빅데이터 분석 결과 시각화 | 다양한 분석 및 시각화 도구를 활용하여 분석 결과를 시각화 한다. |
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