- 이론적 지식 + 데이터 기술 → 문제 영역과 비즈니스에 대한 이해, 균형 잡힌 역량과 시각이 목표
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분석 대상의 인식 여부, 분석 목표 설정 여부(what), 분석 방법의 설정 여부(how)에 따라 갈림
- 최적화 (Optimization)
- 분석 대상 + 분석 방법이 결정 → 기존 방법론을 개선하는데 초점
- 솔루션 (Solution)
- 문제 상황 + 대상이 고정 → 방법이나 절차를 모르는 경우
- 유사 사례, 논문,서비스 탐색
- 통찰 (Insight)
- 분석 대상이 불분명한 경우 → 기존 분석 방법을 다양한 상황과 데이터에 적용
- 문제를 도출하는 시도
- 발견 (Discovery)
- 분석 대상 + 분석 주제가 설정된 이후 → 분석 방법을 설정
- 분석 대상이 불분명할 때는 분석 방법도 불분명함
- 분석 경험과 외부 분석 사례를 참고 → 분석 대상을 새롭게 탐색 + 문제 도출
- 분석 대상 + 분석 주제가 설정된 이후 → 분석 방법을 설정
- 최적화 (Optimization)
- 단기적 과제 중심 접근 방식
- 특징
- 소규모 과제 단위의 문제 해결에 집중
- 짧은 시간과 자원으로 초기 성과를 빠르게 얻음
- 장기목표를 위한 기반 마련
- 목표 설정 및 과제 유형
- 속도와 실험 및 가능성 탐색 중심 목표
- 단기에 가시적인 성과 달성이 가능한 과제 유형 선택
- 접근 방식
- 문제 해결 중심 접근
- 특징
- 중,장기적 마스터 플랜 방식
- 특징
- 복잡한 단계와 계획으로 구성
- 지속적인 노력과 자원이 필요
- 목표 설정 및 과제 유형
- 정확하고 배포 및 실무 적용을 염두에 둔 목표 설정
- 장기적 관점의 과제 유형 선택
- 접근 방식
- 문제 정의 중심 접근
- 특징
- 데이터 확보
- 적합한 데이터가 확보 가능한지 확인
- 규모와 유형, 구조를 파악 → 방법론 활용 솔루션 결정할 때 고려
- 활용 방안 설정 및 사례 탐색
- 분석의 결과로 얻을 수 있는 정보와 인사이트 → 비즈니스에 적용하과 활용
- 동종 업계 등의 유사 사례를 탐색하고 기대 효과등을 포함한 시나리오를 설정
- 장애 요소 파악
- 분석 전반에 걸친 기술적인 요소와 비용, 시간, 리소스, 인력등의 비즈니스요인을 종합적으로 고려