ADsP 분석 조직 구조(집중형·기능형·분산형)와 데이터 거버넌스 체계, 데이터 품질관리, 협의·광의의 분석 플랫폼 핵심 정리
분석 조직 구조는 47·48·49회 3회 연속 출제된 2과목 확정 문항이야
집중·기능·분산 구조의 장단점과 데이터 거버넌스·분석 플랫폼까지 2과목을 마무리해보자
ADsP 기초이론 정리 시리즈 17탄!!!
과목 : 2과목 데이터 분석 기획
세부 영역 : 분석 거버넌스 체계
▶ [이론 16] 분석 준비도·성숙도(CMMI)와 사분면 진단 보러가기
1. 분석 거버넌스 체계 구성요소
| 구성요소 | 내용 |
| Organization (조직) | 분석 기획·관리 및 추진 조직 |
| Process (과제 기획·운영 프로세스) | 과제 발굴·수행·평가 프로세스 |
| System (분석 관련 시스템) | IT 기술, 분석 프로그램 |
| Data (데이터) | 데이터 거버넌스 |
| Human Resource (분석 교육·마인드 육성) | 분석 인력 양성·교육 |
2. 분석 조직 구조 3가지 (최빈출!)
| 구조 | 특징 | 장단점 |
| 집중 구조 | 전사 분석 업무를 별도의 분석 전담 조직에서 담당 | 전략적 중요도에 따라 우선순위 정해 일괄 추진 가능 / 현업 부서와 업무 이원화·중복 가능성 |
| 기능 구조 | 별도 분석 조직 없이 각 현업 부서에서 직접 분석 | 일반적인 형태, 해당 부서 업무에 특화 / 전사적 관점의 핵심 분석이 어려움 |
| 분산 구조 | 분석 조직 인력을 현업 부서에 직접 배치 | 신속한 업무 적용, 베스트 프랙티스 공유 가능 / 부서 분석 업무와 역할 분담 명확화 필요 |
구분 요령 : 별도 전담 조직 = 집중, 조직 없이 각자 = 기능, 전담 인력을 현업에 파견 = 분산
3. 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 전사 차원의 모든 데이터에 대해 정책·지침·표준화·운영 조직과 책임을 수립하는 관리 체계야
| 구분 | 내용 |
| 구성요소 | 원칙(Principle) · 조직(Organization) · 프로세스(Process) |
| 데이터 표준화 | 표준 용어 설정, 명명 규칙, 메타데이터 구축, 데이터 사전 구축 |
| 데이터 관리 체계 | 메타데이터·데이터 사전 관리 원칙, 데이터 생명주기 관리 |
| 데이터 저장소 관리 | 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 저장소(Repository) 구성 |
| 표준화 활동 | 표준 준수 여부 점검·모니터링, 지속적인 개선 |
48회 출제 포인트 : 시스템 사용자 수·운영 비용 관리 같은 "운영 측면"은 데이터 거버넌스 체계와 거리가 멀어
4. 데이터 품질관리
| 단계 | 내용 |
| 품질 계획 | 품질 목표와 기준 수립 |
| 품질 통제 | 데이터 품질을 측정하고 기준에 맞게 개선 |
| 품질 보증 | 품질 관리 활동이 제대로 수행되는지 점검·보증 |
5. 분석 플랫폼 : 협의 vs 광의
| 구분 | 구성요소 |
| 협의의 분석 플랫폼 | 데이터 처리 프레임워크, 분석 엔진, 분석 라이브러리 |
| 광의의 분석 플랫폼 | 협의의 분석 플랫폼 + 분석 서비스 제공 엔진, 분석 애플리케이션, 분석 서비스 제공 API, 운영체제, 하드웨어 |
[ 최근 기출 출제 포인트 ]
| 회차 | 출제 포인트 |
| 47회 | 집중 구조와 분산 구조의 차이 구분 |
| 48회 | 분산 구조 설명 중 틀린 것, 데이터 거버넌스 체계로 부적절한 것(운영 비용 관리), 데이터 품질관리 체계 |
| 49회 | 별도 분석 전담 조직 = 집중 구조, 협의의 분석 플랫폼 구성요소 |
[ 자주 묻는 질문 ]
Q. 집중 구조인데 현업과 업무가 겹칠 수 있어?
A. 응, 전담 조직이 따로 있다 보니 현업 부서에서 하던 분석과 이원화·중복될 수 있다는 게 집중 구조의 단점이야
Q. 협의·광의 분석 플랫폼 구분 팁은?
A. 협의는 "분석 도구 중심(프레임워크·엔진·라이브러리)", 광의는 여기에 서비스 API·애플리케이션·OS·하드웨어까지 넓게 포함해
[ 시험 포인트 정리 ]
| 키워드 | 핵심 |
| 집중 구조 | 별도 전담 조직, 우선순위 일괄 추진, 이원화 가능성 |
| 기능 구조 | 각 부서에서 직접 분석, 전사 관점 어려움 |
| 분산 구조 | 전담 인력을 현업에 배치, 신속 적용, 역할 분담 필요 |
| 데이터 거버넌스 | 원칙·조직·프로세스, 표준화·관리체계·저장소 |
| 품질관리 | 품질 계획·통제·보증 |
| 협의 분석 플랫폼 | 데이터 처리 프레임워크·분석 엔진·분석 라이브러리 |
[ 기출변형문제 ]
※ 47~49회 출제 포인트를 바탕으로 새로 만든 변형문제야
Q1. 회사가 별도의 데이터 분석 전담 조직을 만들어 전사 분석 과제를 우선순위에 따라 일괄 수행한다. 해당하는 조직 구조는?
① 집중 구조
② 기능 구조
③ 분산 구조
④ 매트릭스 구조
Q2. 분산 구조에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① 분석 전문 인력을 현업 부서에 배치한다
② 현업의 요구를 신속하게 반영할 수 있다
③ 베스트 프랙티스를 공유하기 쉽다
④ 현업과의 업무 협력이 불가능해 대응 속도가 매우 느리다
Q3. 데이터 거버넌스 체계의 구성으로 가장 거리가 먼 것은?
① 데이터 표준화
② 데이터 관리 체계
③ 데이터 저장소 관리
④ 시스템 사용자 수 및 운영 비용 관리
Q4. 협의의 분석 플랫폼 구성요소에 해당하지 않는 것은?
① 데이터 처리 프레임워크
② 분석 엔진
③ 분석 라이브러리
④ 하드웨어
Q5. 별도의 분석 조직 없이 각 현업 부서에서 자체적으로 분석을 수행하는 구조의 단점으로 가장 적절한 것은?
① 분석 전담 조직과 업무가 이원화된다
② 전사적 관점의 핵심 분석이 어렵다
③ 현업 업무에 대한 이해도가 매우 낮다
④ 분석 인력이 한곳에만 모여 있다
[ 정답 & 해설 ]
| 문항 | 정답 및 해설 |
| Q1 | ① 별도 전담 조직 = 집중 구조 (49회 출제 포인트) |
| Q2 | ④ 분산 구조는 현업 배치로 오히려 신속 대응 가능 (48회 출제 포인트) |
| Q3 | ④ 사용자 수·운영 비용 관리는 거버넌스와 거리가 멂 (48회 출제 포인트) |
| Q4 | ④ 하드웨어·OS는 광의의 분석 플랫폼 |
| Q5 | ② 기능 구조는 부서별 분석이라 전사 관점 분석이 어려움 |
다음 글부터는 3과목 데이터 분석으로 넘어가서
[이론 18] R 기초 문법과 자료 구조
를 정리해볼게!
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ADsP 준비하시는 분들 모두 화이팅입니다~~~~~ ^^