📊 ADsP 실시간 기록 | 3일차 – 분석 프로젝트, 기획에서 실행까지

📅 2025년 5월 21일 (3일차)
🎓 데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격과정 실시간 기록

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✨ 오늘의 주제

“분석 프로젝트를 어떻게 시작하고, 어떻게 추진할 것인가?”
“기획을 실천 가능한 계획으로 구체화하는 방법”

이제는 분석의 개념을 넘어서,
현업에서 분석을 어떻게 설계하고 운영하는지에 초점이 맞춰졌다.

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📌 오늘 배운 핵심 내용

✅ 1. 데이터 준비 & 분석 흐름

• 데이터 준비: 수집, 정제, 통합, 변환 → 분석 전 단계
• 데이터 분석: 탐색(EDA), 모델링, 시각화, 평가 등 일련의 실무 흐름

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✅ 2. 분석 과제 도출 방법

🔽 하향식(Top-down) 접근

• 비즈니스 전략 → 분석 과제 도출
• 경영진/조직의 목표에서 시작
• ✅ 전략적 정합성 ↑

🔼 상향식(Bottom-up) 접근

• 현장 데이터/문제 → 과제 발굴
• 실무자 중심 → 실현 가능성 고려
• ✅ 실행력 ↑

🧠 실제에선 하향식과 상향식의 균형이 중요!

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✅ 3. 분석 프로젝트의 특징

항목	내용
비정형적	정해진 해답이 없음
반복적	실험과 피드백을 반복
다학제적	IT, 통계, 비즈니스 협업 필요
가변성	요구사항이 유동적임

 

🔧 따라서 프로젝트 관리는 유연성과 구조화의 균형이 중요!

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✅ 4. 분석 마스터 플랜 & ISP

• Master Plan: 분석 전략 + 실행 방향을 총괄하는 상위 계획
• ISP (Information Strategy Planning):
  • 조직의 정보 활용 전략 수립
  • 시스템/인프라 포함

📋 마스터 플랜 수립 절차

1. 현황 분석
2. 분석 과제 도출
3. 우선순위 설정
4. 세부 이행 계획 수립
5. 추진 조직 구성
6. 성과 측정 및 피드백

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✅ 5. 분석 거버넌스 체계

• 데이터 분석을 조직적으로 지속 가능하게 하기 위한 구조
• 구성 요소:
  • 분석 정책 및 전략
  • 실행 조직
  • 품질관리 체계
  • 데이터 표준 및 보안 관리

✅ 데이터 거버넌스와 분석 거버넌스 차이

구분	핵심 대상
데이터 거버넌스	데이터 자체의 품질/표준/관리
분석 거버넌스	분석의 목표/조직/성과 체계 관리

 

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✅ 6. 분석 조직 구조 & 과제 관리 프로세스

유형	설명
중앙 집중형	분석 조직이 일원화되어 전체 지원
분산형	각 부서별 분석 인력 운용
하이브리드	중앙 전략 + 부서 실행 혼합 구조 (가장 이상적)

 

🧠 시연이처럼 협업 툴 개발 프로젝트를 할 땐, 하이브리드형이 효과적

🔁 과제 관리 프로세스

1. 과제 발굴
2. 추진계획 수립
3. 실행 및 모니터링
4. 결과 평가 및 개선

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✅ 7. R 기초 입문

• R은 통계 분석 특화 언어
• 기본 문법:

x <- c(1, 2, 3)
mean(x)
plot(x)

• 벡터, 함수, 데이터 프레임 등 R의 기초 구조 이해

✏️ 아직은 도입 수준, 실습은 이후 차시에서 진행 예정

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🧠 오늘의 느낀 점

• 분석은 단순 모델링이 아니라 전체 프로젝트 흐름의 일부라는 것을 실감했다.
• 특히 하향식-상향식 접근법, 마스터 플랜 수립 절차, 거버넌스 체계 구성은
  실무에서 분석팀을 운영하거나 제안서를 쓸 때 굉장히 중요한 개념이라고 느꼈다.
• 프로젝트 매니저(PM)를 꿈꾸는 나로서는 오늘 배운 계획-구조-운영 흐름이 아주 유익했다.

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💬 기억에 남는 문장

“데이터 분석은 기술보다 조직의 합의가 더 중요하다.”

분석의 성공은 결국 조직이 데이터를 어떻게 관리하고 실천하는가에 달려 있다는 말.
개발뿐 아니라 분석도 ‘사람 중심의 전략’이 필요하다는 걸 느꼈다.