데이터 분석 프로젝트 관리 방안 (2)

분석 프로젝트의 관리방안

분석 프로젝트의 영역별 주요 관리 항목과 내용은 아래와 같습니다. 먼저 범위입니다. 분석 기획단계의 프로젝트 범위가 분석을 진행하면서 데이터의 형태와 양 또는 적용되는 모델의 알고리즘에 따라 범위가 빈번하게 변경됩니다. 분석의 최종 결과물이 분석 보고서 형태인지 시스템인지에 따라서 투입되는 자원 및 범위 또한 크게 변경되므로 사전에 충분한 고려가 필요합니다. 다음으로 시간입니다. 데이터 분석 프로젝트는 초기에 의도했던 결과(모델)가 나오기 쉽지 않기 때문에 지속적으로 반복되어 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 분석 결과에 대한 품질이 보장된다는 전제로 Time Boxing 기법으로 일정관리를 진행하는 것이 필요합니다. 다음은 원가입니다. 외부 데이터를 활용한 데이터 분석의 경우 고가의 비용이 소요될 수 있으므로 사전에 충분한 조사가 필요합니다. 오픈 소스 도구 외에 프로젝트 수행 시 의도했던 결과를 달성하기 위하여 상용 버전의 도구가 필요할 수 있습니다. 예를 들면 가시화를 위한 BI 설루션, 지리정보 표기를 위한 GIS 설루션입니다. 다음으로 품질입니다. 분석 프로젝트를 수행한 결과에 대한 품질 목표를 사전에 수립하여 확정해야 합니다. 프로젝트 품질은 품질 통제와 품질보증으로 나누어 수행되어야 합니다. 다음으로 통합은 프로젝트 관리 프로세스들이 통합적으로 운영될 수 있도록 관리해야 합니다. 조달은 프로젝트 목적성에 맞는 외부 소싱을 적절하게 운영할 필요가 있음을 의미합니다.

Poc (Proof of Concept) 형태의 프로젝트는 인프라 구매가 아닌 클라우드 등의 다양한 방안을 검토할 필요가 있습니다. 자원은 고급 분석 및 빅데이터 아키테쳐링을 수행할 수 있는 인력의 공급이 부족하므로 프로젝트 수행 전 전문가 확보에 대한 검토가 필요합니다. 다음으로 리스크는 분석에 필요한 데이터 미확보 분석 프로젝트 진행이 어려울 수 있으므로 관련 위험을 식별하고 대응방안을 사전에 수립해야 합니다. 데이터 및 분석 알고리즘의 한계로 품질 목표를 달성하기 어려울 수 있어 그에 따른 대응방안을 수립할 필요가 있습니다. 의사소통은 전문성이 요구되는 데이터 분석의 결과를 모든 프로젝트 이해관계자가 공유할 수 있도록 해야 함을 의미합니다. 프로젝트의 원활한 진행을 위한 다양한 의사소통체계 마련이 필요합니다. 마지막으로 이해관계자입니다. 데이터 분석 프로젝트는 데이터 전문가, 비즈니스 전문가, 분석 전문가 시스템 전문가 등 다양한 전문가가 참여하므로 이해관계자의 식별과 관리가 필요합니다.

 분석가가 분석 프로젝트에서 프로젝트 관리자의 역할을 수행하는 경우가 대부분이기 때문에 프로젝트 관리 영역에 대한 주요한 사항들을 체크포인트 형태로 관리해서 발생할 수 있는 이슈와 리스크를 숙지하고 미연에 방지할 필요가 있습니다. 여기서 프로젝트관리 지침의 프로젝트 관리 체계는 통합, 이해관계자, 범위. 자원, 시간, 원가, 리스크, 품질, 조달, 의사소통의 10개의 주제 그룹으로 구성되어 있습니다.

 또한 분석 프로젝트는 데이터 영역과 비즈니스 영역에 대한 이해 뿐만 아니라 지속적인 반복이 요구되는 분석 프로세스의 특성을 이해한 프로젝트 관리방안을 수립하는 것이 중요합니다. 분석 과제정의서를 기반으로 프로젝트를 시작하되 지속적인 개선 및 변경을 염두에 두고 기간 내에 가능한 최선의 결과를 도출할 수 있도록 프로젝트 구성원들과 협업하는 것이 분석 프로젝트의 특징입니다.