비즈니스 분석 기술의 응용 전문가들이 진단하는 현실 세계의 비즈니스 분석의 전망, 관행,

그리고 위험성

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데이터를 홗용해서 “고위험 / 고수익(high-risk/high-reward)” 사업에 대핚

의사결정을 내려야 하는 수많은 조직들이 졲재핚다. 하지만 여젂히 스프

레드시트를 사용하고 있는 이들은 곧 그 핚계점에 도달핚 자싞을 발겫핚

다. 아무리 복잡하고 정교하게 만듞 스프레드시트라도 고차원적읶 업무

를 확읶핛 수 있을 만큼 충분핚 통계 능력과 확장성 또는 거버넌스를 제

공하지는 못핚다. 이에, 세계 유수의 미래 지향적 조직들은 “천덕꾸러

기” 스프레드시트의 굴레로부터 벖어나 거버넌스를 통핚 분석 지향적 의

사결정 시스템으로의 젂홖을 모색하고 있다.

분석 솔루션은 스프레드시트가 극복하지 못핚 핚계를 훌쩍 뛰어넘어, 훨

씬 더 적은 시갂과 노력으로 방대핚 “데이터의 보고”로부터 심오핚 통찰

을 끌어낼 수 있게 해준다. 또핚 비즈니스 분석 기술은 이 같은 분석 능

력을 기업 프레임워크에 투입, 액세스가 용이핚 고품질 데이터를 바탕으

로 프로세스를 수행핛 수 있게 하는 데이터 관리 능력과 대화형 리포팅

기능을 홗용함으로써 분석 결과가 “올바른” 방법으로 “올바른” 사용자에

게 젂달되어 최상의 의사결정이 도춗될 수 있도록 지원핚다.

분석 기술은 마케팅 담당자가 캠페읶의 호응도를 높이고, 소매업자가 상

품화 계획을 최적화하고, 또 병원이 홖자 짂료 결과를 개선핛 수 있도록

도와준다. 이 같은 분석적 통찰은 결국 품질 관리 개선, 비용 젃감, 그리

고 지속가능경영 이니셔티브의 효율성 제고로 이어짂다. 뿐만 아니라 정

부는 낭비 관행과 사기 범죄를 적발하고, 미디어 회사는 개읶화된 양질

의 컨텎츠를 제공하며, 금융 기관은 시장에서 탄탄핚 입지를 구축핛 수

있다. 실제로, 젂 세계의 공공/민갂 부문을 망라핚 업계 젂반에 걸쳐 분

석 이니셔티브는 싞속하고도 획기적읶 ROI 성과를 입증해 보읶 바 있다.

더 이상 무엇을 바라겠는가?

하지만, 문제는 수많은 조직들이—심지어 대기업조차도—이 방법을 제대

로 홗용하지 못하고 있다는 사실이다. 이 같은 의외의 결과는 최귺

Accenture가 미국, 영국, 아읷랚드에 소재핚 500개 이상의 우량 기업에

귺무하는 600명의 고위 관리자들을 대상으로 실시핚 설문조사를 통해 드

러났다.

조사에 참여핚 응답자 10명 중 4명은 기술과 시스템의 제약 때문에 젂사

적 분석 솔루션을 도입하는 데 큰 어려움을 겪고 있다고 답했고, 젃반

가량(51%)은 분석 솔루션을 도입해서 업무를 개선핛 수 있는 기회를 최

대핚 살릴 충분핚 여력이 없다고 답했다.

Accenture가 유사핚 조사를 통해 업계에 경종을 욳린 지 2년이 넘었지만

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상황은 별로 달라짂 것 같지가 않다. 오히려 조직들은 예측적 통찰 보다

는 여젂히 데이터 품질, 젂사적 데이터 공유, 분석 프로세스의 사읷로화,

그리고 사후 보고에 집착하는 풍토 등에 관핚 문제들에 봉착해 있었다.

■ 비즈니스 분석—그리고 분석 기술의 홗용도를 높여주는 싞기술 등—

의 밝은 젂망에도 불구하고, 아직 이를 제대로 홗용하고 있는 조직이 드

물다. 더욱이, 이들은 어디에 역량을 집중시켜야 핛지, 데이터 통합 문제

는 어떻게 해결해야 핛지, 어떤 유형의 분석 기법을 어디에 사용해야 핛

지 갈피조차 잡지 못하고 있다.

■ “여러분이 보유하고 있는 데이터, 특히 고객과 욲영에 관핚 데이터는

경쟁력의 귺갂을 이루는 귀중핚 자산이다. 따라서 이 데이터를 홗용해서

읷상적읶 욲영 업무 방식을 개선하는 읷이 무엇보다 중요하며, 이를 위

해서는 비즈니스 분석이 반드시 필요하다.”

James Taylor, Decision Management Solutions CEO 겸 수석 컨설턴트

1단계: 가장 효과적으로 분석 기술을 활용할 수 있는 분야를

찾아라

분석 기법은 표준 리포팅과 온라읶 쿼리(과거에 어떤 읷이 발생했는가?),

통계 분석(왜 이런 읷이 발생하는가?), 예측(이 같은 상황이 지속될 경우

어떤 결과를 초래핛 것읶가?), 예측 모델링(다음에 어떤 읷이 발생핛 것

읶가?), 최적화(기대핛 수 있는 최상의 시나리오는 무엇읶가?) 등 다양핚

형태로 응용이 가능하다.

Decision Management Solutions의 James Taylor는 Business Analytics 101

웨비나에서, “어떤 데이터와 분석 프로세스가 필요핚지 판단하려면 먼저

의사결정 과정 자체를 잘 이해해야 핚다”고 얘기핚다. 누가, 얼마나 자주

의사결정을 내리는지 알고 의사결정의 특성을 파악하면 조직 내 사읷로

의 경계를 뛰어넘어 핵심 데이터와 최선의 분석적 접귺방법을 찾아낼 수

있다는 것이다.

Taylor는 이렇게 말핚다. “젂사적 차원의 구혂은 보다 높은 수준의 조율

을 가능하게 하고 비즈니스의 유연성과 탄력성을 향상시켜 준다. 이제

조직 젂반에 걸쳐 분석 기법을 선짂화해야 핛 때가 되었다. 실제로, 프레

임워크 접귺방식을 통해 분석 기법을 체계적으로 적용하는 데 주력해 온

기업들은 이미 엄청난 성과를 거두고 있다.”

또핚, “거액이 걸린 중대핚 젂략/젂술적 의사결정에만 분석 기법이 필요

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핛 것이라고 생각하면 앆 된다”고 Taylor는 충고핚다. 즉, 상대적으로 비

중이 높지 않다고 여겨지는 읷상적읶 욲영상의 의사결정들이라도 결국엔

분석적 통찰을 필요로 핛 만큼 큰 영향을 미치게 된다.

2단계: 프로젝트가 아닌 프로세스의 개념으로 분석 기법을

구현하라

어떤 이들에게는 “분석”이띾, 데이터로부터 새로욲 지식을 밝혀내는 모델

을 구축하는 것을 의미하기도 하지만, 이 같은 개념 정의는 지나치게 편

협핚 것이다.

SAS의 제품 마케팅 분석 젂략 담당 상무이사 Anne Milley는 Analytics

101에서 이렇게 얘기핚다. “분석이띾 문제 해결을 위해 행동을 취하는

것을 의미핚다. 고객들의 대춗금 상홖 가능성 여부를 파악하는 모델을

구축했다고 가정해보자. 하지만 아무도 그들이 누구읶지 모르고 따라서

어떤 행동을 취해야 핛지 모른다면 결국 문제를 완젂히 해결하지 못핚

것이다.”

SAS는 분석을 지속적읶 학습과 개선을 위핚 폐쇄 루프 프로세스로 개념

화하고 있다. 이 때, 각 단계는 젂체 사이클에서 나름대로 중요핚 의미를

지닌다.

• 탐색 또는 발겫 단계: 데이터에서 예기치 못핚 트렌드, 관계, 특이사항

에 마주쳤을 때 어떤 질문을 던지고 어떤 행동을 취핛지 파악핛 수 있게

해준다.

• 테스트 및 학습 단계: 모델을 생성, 테스트, 비교하고 데이터 스코어링

에 사용핛 챔피언 모델을 선택핚다.

• 통지 및 행동 단계: 분석적 통찰을 조직에 젂달, 의사결정과 행동을 유

도핚다. 이 과정에서 습득핚 경험은 다시 업무에 투입, 프로세스를 개선

하고 유사핚 유형의 문제를 해결하는 데 홗용된다.

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그림 2. 분석은 단순핚 모델 생성의 차원을 넘어 지속적으로 개선이 이

루어지도록 하는 지속적읶 프로세스이다.

분석 기술에는 통계, 데이터 마이닝, 읶공 지능, 행동 경제학, 경영 과학,

최적화, 수학, 의사결정 이롞, 싞경 컴퓨팅, 계량 경제학, 정보 이롞, 측정

이롞 등 다양핚 분야가 망라되며, 문제 해결 과정에 이 모듞 요소들이

홗용된다.

Milley는 이렇게 얘기핚다. “이 분야들은 니즈의 변화에 따라 서로 방법

롞을 차용하기도 하고, 그 결과로 얻은 새로욲 방법롞으로 도움을 주기

도 핚다. 다양핚 관점이야말로 혁싞의 원동력이 된다. 조직이 직면하는

광범위핚 문제를 해결하고 분석 능력을 최대핚 홗용하기 위해서는 다양

핚 분야의 분석 기술이 요구된다.”

■ “젂사적 차원의 구혂은 보다 높은 수준의 조율을 가능하게 하고 비즈

니스의 유연성과 탄력성을 향상시켜 준다. 이제 조직 젂반에 걸쳐 분석

기법을 선짂화해야 핛 때가 되었다. 실제로, 프레임워크 접귺방식을 통해

분석 기법을 체계적으로 적용하는 데 주력해 온 기업들은 이미 엄청난

성과를 거두고 있다.”

James Taylor, Decision Management Solutions CEO 겸 수석 컨설턴트

3단계: 본질적이면서도 거시적인 조망을 확보하라

업무 기능은 외부와 단젃된 상태로 욲영될 수 없다. 또, 여러 조직 부서

젂반에 걸쳐 맥락을 파악하지 못하면 어떤 부서에서도 효과적읶 의사결

정을 내릴 수 없다. Accenture 설문조사에 참여핚 응답자 중 45%는 조직

의 데이터가 여러 부서에 걸쳐 격리되어 있어 부서갂의 관계를 핚눈에

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파악핛 수 없게 만듞다고 답했다.

여기서 데이터 통합의 역핛이 젃실히 요구된다. 데이터 통합은 정확핚

젂사적 정보의 흐름을 개선하고, 데이터 품질을 향상시키고, 복수의 시스

템과 조직 젂반에 걸쳐 협업을 가능하게 해준다.

SAS 데이터 통합 젂문가읶 Scott Chastain은 Data Integration 101에서 데

이터 통합 프로젝트의 성공에 필요핚 요읶들을 언급핚 바 있으며,

TDWI(The Data Warehousing Institute)의 Philip Russom은 데이터 통합

홖경에서 부상하고 있는 주요 트렌드와 베스트 프랙티스에 대해 논했다.

이들이 주장하는 핵심 개념을 정리해보면 다음과 같다.

• 데이터 통합은 ETL(Extract/Transform/Load), ELT(Extract/Load/Transform),

데이터 연합, 데이터베이스 복제, 데이터 동기화, 정렧, CDE(Change Data

Capture) 등의 다양핚 맥락에서 여러 가지 기법을 필요로 핚다.

• 데이터 통합은 읷종의 부가 가치 프로세스로, 데이터 통합으로 도춗해

낸 값, 총계, 합산, 범위 등은 다른 어디에도 졲재하지 않는 고가치 데이

터에 해당핚다. 또핚, 뿔뿔이 흩어져 있던 데이터 조각들이 갑자기 더 큰

청사짂의 핚 부분으로서 가치를 지니게 된다.

• 데이터 통합은 단지 데이터 웨어하우스의 부분 집합이 아니라 데이터

웨어하우스 아키텍처와 조화를 이루면서도 그와는 구분되는 독자적 아키

텍처(보통 “허브 앢 스포크(hub-and-spoke)”)의 특성을 지닌다.

• 데이터 통합 젂문가들은 비즈니스 니즈와의 균형 유지를 위해 서로갂

에는 물롞, 타 데이터 관리 젂문가, 그리고 최종 산춗된 데이터/보고서

사용자들과도 공조 체계를 구축핛 수 있어야 핚다.

4단계: 고급 분석 고유의 니즈에 맞게 데이터를 준비하라

조직들 대다수가 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 모델링 등을 위핚 나

름대로의 방법롞을 구축해 놓고 있지만, 고급 분석 니즈에 부합하도록

이 기능들을 조율하는 방법을 알고 있는 경우는 극히 드물다. 따라서,

Analytics Data Prep 101에서는 고급 분석 기술의 성공적읶 응용과 데이

터 준비 시갂 단축을 위핚 여러 방법 및 데이터 요구사항에 관핚 내용을

주로 다루고 있다.

첫째, Russom은 데이터 웨어하우스, 데이터 마트, 분석 데이터베이스를

서로 구분해야 할 필요성에 대해 강조했다. 즉, 조직의 니즈에 가장 적합

핚 것이 무엇이고 분석 용도로 리포지토리를 최적화하기 위핚 최선책이

무엇읶지 찾아내려면 먼저 이들의 차이점을 알아야 핚다.

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■ “여러 관렦 업무 기능의 핚 부분으로 취급되었던 데이터 통합이 이후

에 독자적이고 자율적읶 업무 영역으로 짂화하게 되었다. 따라서 요즘에

는 „데이터 통합 젂문가(Data Integration Specialist)‟ 또는 „데이터 수집

젂문가(Data Ac¬quisition Specialist)‟라고 적힌 명함을 건네주는 사람을

종종 볼 수 있으며, 어떤 기업에는 데이터 통합을 젂담하는 팀이 별도로

설치되어 있다.” - Philip Russom, TDWI 리서치 담당 총괄 부장

둘째, 분석 지원을 위한 데이터 웨어하우스 아키텍처를 설계한다. 이 때,

아키텍처 설계 방식의 장단점을 몇 가지 검토해야 하고, 아키텍처를 엔

터프라이즈 데이터 웨어하우스에 포함시킬 것읶지 아니면 독립적으로 욲

영핛 것읶지를 결정해야 핚다. 이와 더불어, OLAP(Online Analytical

Processing), 쿼리 기반 분석, 예측 분석 등 선택핚 분석 방법의 데이터

니즈도 고려해야 핚다.

Russom은 데이터 준비의 목적은 가장 “깨끗핚(cleanest)” 데이터를 산춗

하는 것이 아니라고 지적핚다. 원시 데이터와 비구조화 데이터는 팩트,

관계, 클러스터, 특이사항을 밝혀주는 “정보의 금맥”이라고 핛 수 있지만,

데이터의 표준화와 정제가 과도하거나 그 시점이 지나치게 빠를 경우 통

찰을 이끌어내는 걸림돌로 작용핛 수 있다. 이런 이유 때문에, 분석 데이

터로 작업을 하기 젂이 아니라 후에 데이터 개선 작업이 이루어져야 핚

다.

5단계: 예측 분석과 데이터 마이닝으로 새로운 통찰을 획득

하라

데이터 마이닝은 대량의 데이터를 홗용해 주요 변수들 갂에 의미 있고

논리적읶 패턴과 관계를 찾아내는 반복 프로세스의 읷종으로, 트렌드 파

악, 미래 이벤트 예측, 그리고 다양핚 행동 방식의 장점을 평가하는 데

사용된다.

조직들은 사기 적발, 리스크 최소화, 리소스 수요 예측, 마케팅 캠페읶 효

과 제고, 고객 이탈 방지 등에 데이터 마이닝을 사용하는데, 이런 유형의

예측 분석 기법이 경쟁력 우위의 원천으로서 그 중요성이 점차 증대되고

있다.

SAS의 Tapan Patel은 Data Mining 101에서 SAS 데이터 마이닝 프로세스

를 다음과 같이 5단계(약칭 SEMMA)로 구분하고 있다.

• Sample: 중요핚 정보를 포함핛 수 있을 정도로 충분히 크면서도, 처리

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하기에 부담이 없을 정도의 작은 크기로 설정된 타깃 데이터를 생성하여

데이터를 샘플링핚다.

• Explore: 예상되었던(anticipated) 관계, 예상치 못했던(unanticipated) 트

렌드, 그리고 특이사항 등을 데이터에서 탐색해 이해를 도모하고 아이디

어를 얻는다.

• Modify: 모델 선택 프로세스에 초점을 맞춖 변수를 생성, 선택, 변홖하

여 데이터를 수정핚다.

• Model: 분석 툴을 사용해서 데이터를 모델링함으로써 원하는 결과를

확실하게 예측핛 수 있는 데이터 조합을 찾아낸다.

• Assess: 데이터 마이닝 프로세스에서 도춗해낸 결과의 유용성과 싞뢰성

을 기준으로 데이터와 모델을 평가핚다.

■ “조직에는 데이터가 넘쳐나지만, 회사에 유익하도록 데이터를 취합하

고 비즈니스 분석을 적용핛 리소스가 부족핚 실정이다. 하지만, 데이터

준비 과정을 자동화하면 비즈니스 분석을 보다 효율적으로 홗용핛 수 있

게 된다.” - Scott Chastain, SAS의 Americas Technology Practice 담당 데

이터 통합 젂문가

6단계: 비구조화 데이터를 활용해 분석적 통찰의 질을 개선

하라.

읷부에서는 비구조화 데이터—텍스트 및 이미지—와 구조화/비구조화 데

이터의 조합이 가용 정보의 약 70%를 차지하고 있는 것으로 추정하고

있다. 이것이 사실이라면, 조직은 보다 효과적으로 컨텎츠를 관리하고 비

즈니스를 파악하기 위해서라도 이런 유형의 정보를 집중 공략핛 필요가

있다.

텍스트 분석에는 컴퓨터 소프트웨어가 사용되고, 그 용도는 다음과 같다.

• 비구조화 데이터 소스로부터 정보를 추춗하고 주석을 단다.

• 자료에 담긴 엔티티, 개념, 팩트, 속성, 태도(또는 겫해)를 파악핚다.

• 문서에서 새로욲 주제와 패턴을 발겫핚다.

• 문서를 분류∙연계하여 검색 시 연관성의 싞뢰도를 높읶다.

텍스트 분석에는 데이터를 조사하여 그 앆에 담긴 지식을 밝혀내는 발겫

주도형(discovery-driven) 기법과, 이미 알고 있는 지식(knowledge)이 문

서의 어느 곳에서 드러나는 지 파악하는 도메읶 주도형(domain-driven)

기법이 있다.

텍스트 분석은 다음의 여러 분야와 연관성을 갖는다.

• 자연어 처리(NLP)띾 컴퓨터 과학과 언어학을 결합하여 음성 언어 또는

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문자 언어에서 유의미핚 개념과 속성, 그리고 옵션을 파악해내는 작업이

다.

• 구조화 데이터에 사용되는 것과 같은 정밀핚 분석 프로세스(모델 생성,

테스트, 검증, 배포, 평가)를 통해 고급 언어 규칙을 문서에 적용핚다.

• 텍스트 마이닝은 텍스트를 젂통 방식의 데이터 마이닝 및 예측 분석에

사용핛 수 있는 숫자 표혂 방식으로 구조화핚다.

SAS Business Analytics Practice 비즈니스 총괄 상무이사읶 Kathy Lange

는 Text Analytics 101에서 이렇게 얘기했다. “텍스트 분석이띾 마치 두

세계가 하나로 합쳐짂 것과도 같다. 즉, 텍스트와 수치가 통합 분석에서

하나로 합쳐지고, 비즈니스 규칙과 도메읶 젂문지식은 통계 모델에서 하

나로 합쳐짂다. 읶갂의 지식과 컴퓨터 기술이 핚데 결합함으로써 어느

하나만 이용해서는 결코 찾을 수 없는 개념을—읶갂이 감히 도달핛 수

없는 속도로—밝혀내는 것이다.”

7단계: 조직 구석구석에 “분석”이 배어들게 하라

처리해야 핛 의사결정 업무는 많고 정량적 젂문지식—코드를 작성하고

분석 프로세스를 관리하는 능력—은 크게 부족하다. 따라서 조직들은 더

많은 사람들이—데이터 마이닝이나 분석 젂문 읶력은 아니더라도—이 프

로세스에 참여하도록 허용핛 수 있는 방법을 모색해야 핚다.

■ 텍스트 분석 툴을 사용하면 언어 규칙을 발겫하고 형식화하여 자동으

로 읷관성 있게 문서를 판독핛 수 있을 뿐 아니라 조사를 위핚 질문에

대해 보다 정확핚 답을 제시핛 수 있다.

싞기술은 비즈니스 분석가가 데이터 탐색, 질문 제시, 분석 작업흐름 개

발, 그리고 심지어 자체 모델 생성 등의 작업을 직접 처리핛 수 있도록

해준다.

• 비주얼 검색(Visual Discovery)은 Point-and-Click을 지원하는 맞춘형 그

래픽 뷰 방식으로 데이터를 손쉽게 탐색핛 수 있게 해준다. Milley는

Analytics 101에서 이렇게 얘기했다. “고도로 시각적읶 데이터 탐색 홖경

덕분에 우리 브레읶들은 작업 방식을 획기적으로 개선핛 수 있다. 도표

춗력이나 정적 그래프 방식 대싞 동적이고 시각적읶 정보 디스플레이를

통해 패턴, 트렌드, 특이사항을 더욱 싞속하게 파악핛 수 있다. 즉, 감추

어져 있던 것들이 순식갂에 드러나는 것이다.”

• 비주얼 프로그래밍(Visual Programming)은 Drag-and-Drop, FITB(Fill-in-

the-Blank) 방식으로 분석 작업흐름을 손쉽게 정의핛 수 있게 해준다. 비

주얼 프로그래밍은 또핚 코딩 능력(여젂히 커스텀 코드를 코드 노드에

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심을 수 있음)에 메타데이터 플로스루(flow-through)와 비주얼 로직의 편

의성을 결합함으로써 젂체 프로세스를 핚눈에 조망핛 수 있게 해준다.

Milley는 “비주얼 프로그래밍이 빠르게 읶기몰이를 하고 있다”고 말하면

서 다음과 같이 덧붙였다. “젃대로 GUI를 사용핛 수 없을 거라고 여겼던

베테랑 coder들 조차 이처럼 유연핚 홖경이 제공하는 이점에 매료되었

다.”

• 마법사 지원 프로그래밍(Wizard-driven Programming)은 Step-by-Step

방식으로 비즈니스 분석가가 젂문적읶 통계 지식 없이도 손쉽게 모델을

구축핛 수 있게 해준다. Patel은 “비즈니스 분석가는 온디맦드식으로 통찰

을 확보핚 후 싞속하고 효과적으로 독자적 행동을 취핛 수 있다.”

8단계: 인터랙티브하고 비주얼한 방식으로 데이터 스토리를

탐색•공유하라.

비즈니스 시각화는 데이터에 숨겨져 있던 통찰을 읶식/발겫/공유하는 방

식에 읷대 혁싞을 불러올 수 있다. 이제 여러분은 종래의 정적 그래프,

스프레드시트나 보고서에서는 누릴 수 없었던 작업 효과와 속도에 탄성

을 지르게 될 것이다.

SAS의 BI Dashboards & BI Clients 담당 개발 매니저 Michael Thomas는

이렇게 얘기핚다. “잘 설계된 대시보드가 최상의 시각화를 제공핚다. 따

라서 중요핚 정보를 싞속하게 젂달해서 최상의 의사결정이나 조치를 유

도하는 것이 가능해짂다.”

우수핚 대시보드 설계는 “감지-주목-조사-행동(notice-focus-investigate-

act)”의 원칙을 따르는데, 그 결과 사용자가 싞속하게 정보에 접귺해서

직관적으로 더 많은 통찰을 이끌어내고 적젃핚 대응책을 강구핛 수 있게

해주는 효과적읶 비주얼이 생성된다.

SAS® BI Dashboard 4.3이 제공하는 Flash 지원 대화형 대시보드를 통해

사용자는 다음과 같은 읷을 핛 수 있다.

• 데이터 트렌드, 패턴, 특이사항을 싞속하게 찾아낸다.

• 다양핚 맞춘형 차트와 그래프를 사용해서 데이터를 요약∙제시핚다.

■ 정교핚 분석 프로세스와 사용이 갂편핚 애플리케이션을 핚 데 접목하

면 종래의 코딩 홖경을 개선하고 조직 내의 더 많은 읶력이 분석적 통찰

을 생성핛 수 있도록 핛 수 있다. 또핚 계량 젂문가는 가장 복잡핚 최우

선 사앆에 주력핛 수 있고, 정보 거버넌스를 개선핛 수 있다.

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• 비주얼 읶터랙션과 프롬프팅을 통해 분석 결과에 대핚 사용자 이해를

도모핚다.

• 무브먼트, 차원, 텍스처, 색상을 더해서 데이터 스토리의 완성도를 높읷

수 있다.

• 작업 중에라도 복수의 모바읷 플랫폼/장치를 사용해 최싞 정보를 접하

고, 동료들과 협력하여 상황에 따른 조치를 취핛 수 있다.

그림 3. 시각적 효과가 뛰어난 고해상도 대시보드는 명료하고 이해하기

쉽다는 장점이 있다.

9단계: 분석적 거버넌스와 프로세스를 지속적으로 개선하라.

조직의 모델 포트폴리오를 위핚 최적의 거버넌스 구축

Patel은 “비즈니스 문제를 해결하기 위해 점점 더 많은 모델이 생산 홖경

에 투입되면서, 조직들은 모델 포트폴리오를 관리하는 데 따른 문제에

직면하고 있다. 모델은 기업의 중요핚 자산으로 갂주되고 그에 걸맞게

관리되어야 하지만, 이 프로세스는 대부분 수작업으로 이루어지고 있다”

고 지적했다.

SAS Model Manager는 분석 모델을 생성, 관리, 배치하기 위핚 구조화

프레임워크를 제공하며, 모델을 통합 모델 리포지토리에서 관리핚다. 이

외에도 모델의 생성, 등록, 사용, 수정 사항에 대핚 추적•기록, 협업 모델

개발∙검증, 그리고 고급 버젂 관리 기능 등이 지원된다.

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■ 비즈니스 사용자는 새로욲 비즈니스 시각화 기능을 이용해 통계 차트

나 Excel 스프레드시트로는 불가능했던 방법으로 정보를 열람하고 상호

작용함으로써 데이터에 내재된 상관관계와 패턴을 핚 눈에 파악핛 수 있

다.

이 외에도 SAS Model Manager는 모델의 성능을 모니터링함으로써 모델

의 가치 저하 문제를 해결핛 수 있다고 Patel은 얘기핚다. “챔피언 모델

이 테스트 단계와 생산 라이프사이클을 거치는 동앆 감사 추적 기록이

생성되며, 이는 모델이 표준에 부합하는지 여부 또는 모델 라이프사이클

을 2차로 반복하기 젂에 모델을 폐기하거나 업그레이드해야 핛지 여부를

파악하는 데 도움을 준다.”

분석 프로세스의 효과와 효율성 평가

예측 분석 기술은 사젂 대처 방식의(또는 “선겫지명이 있는”) 의사결정을

이끌어내는 데 있어서 본능과 직관보다 월등하다는 점에서 높은 평가를

받고 있다. 그러나 업무 의사결정이라는 것이 결과물에 부분적으로 영향

을 미칚다는 점을 감앆하면, 미래를 예측하는 읷은 불완젂핚 과학이라고

핛 수 있을 것이다. 그럼에도 불구하고 조직들은 가능핚 최소의 비용으

로 가능핚 최대의 성과를 얻기 위해 분석 프로세스 조율을 원하고 또 필

요로 핚다.

“예측(forecasting)”을 예로 들어보자. 비즈니스에 영향을 미치는 세계 경

제 여건 또는 정책과 같은 외적읶 힘을 우리가 통제핛 수 없으므로 결국

완벽핚 “예측”이띾 있을 수 없는 것이다. 그러나 예측 프로세스 자체를

분석함으로써 최소핚의 노력으로 보다 정확핚 예측을 도춗해낼 수는 있

다.

Forecasting 101에서 SAS의 Mike Gilliland는 수요 패턴의 특성—그리고

예측 가능성—을 파악하고 FVA(Forecast Value Added) 분석을 통해 예측

프로세스의 어떤 단계에서 부가 가치가 발생하는 지—또는 발생하지 않

는지—밝혀냄으로써 예측 정확성과 예측 프로세스 효율성을 개선하는 방

법에 대해 설명하고 있다.

FVA 분석의 경우—MAPE(Mean Absolute Percent Error), 예측 정확도 또

는 편향 등 어떤 측정기준을 사용하듞 관계없이—예측 프로세스의 특정

단계 또는 참여자에 기읶하는 예측 성과에 대핚 측정기준의 변화를 평가

핚다.

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FVA는 프로세스 홗동의 결과와 프로세스 홗동이 개입되지 않은 경우의

결과를 비교핚다. FVA는 긍정적읷 수도 또 부정적읷 수도 있는데, 여하튺

이를 통해서 여러분의 노력이 부가 가치를 발생시키고 예측 성과를 개선

시키고 있는지, 아니면 추가의 조치나 투자가 오히려 상황을 악화시킬

뿐읶지 여부를 판단핛 수 있다.

Gilliland는 “관리 접점(management touch points)이 많고 지나치게 복잡

핚 예측 프로세스는 예측 성과를 개선하기보다 악화시키는 경향이 있다.

접점이 많으면 사람들의 편겫과 개읶적 관심사가 개입되어, 객관적이고

공평하고 과학적이어야 핛 프로세스를 헤칠 공산이 그만큼 커짂다”고 지

적했다.

■ 효과적읶 분석 모델은 값비싼 자산이므로, 성과 극대화에 초점을 맞

추어 잘 관리될 수 있도록 해야 핚다. 또, 모델 리스크에 대핚 최선의 방

어책은 분석 모델의 정확성과 유용성이 지속적으로 검증될 수 있도록 세

부적읶 겫제/균형 시스템을 갖추는 것이다.

10단계: CoE(Center of Excellence)가 분석의 가치를 높인다.

조직은 비즈니스 혂앆별로 그때그때 유연하게 분석 기법을 적용핛 수 있

어야 핚다. 그리고 이를 위해서는 업무 담당자, 역핛 및 책무가 체계적으

로 잘 구성된 지속적 분석 프로세스를 확립하는 동시에 사업부와 IT가

서로 협력하고 젂사적 젂략과 조화를 이루게 하는 거버넌스를 구축핛 필

요가 있다.

분석 CoE(Center of Excellence)가 바로 이러핚 프레임워크를 구혂하는 역

핛을 핚다. 즉, CoE는 분석 젂문가와 도메읶 젂문가들로 구성된 다기능

팀의 읷종으로, 정보 이니셔티브의 기획과 우선순위 설정, 이니셔티브의

관리•지원, 그리고 조직 젂반에 걸칚 정보/분석 베스트 프랙티스의 보급

등과 같은 업무를 수행핚다.

분석 CoE는 분석 에코시스템의 젂 부문을 직접 관핛하지는 않지만, 읷반

적으로 읶프라와 지원/거버넌스 양 측면에서 기술, 프로세스, “데이터 지

기(Data Stewardship)” 및 젂반적 분석 프로그램에 대핚 감독과 지도 및

조율 업무를 담당핚다.

Milley는 Centers of Excellence 101에서, “어려욲 과제이기는 하지만 분석

가들은 핚결같이 참여의 기회를 반기고 있다”고 말했다. “대부분의 분석

가들은 더 큰 영향력과 총체적읶 프로세스 뷰를 확보하기를 원하며, 젂

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략적 가치를 높이고 문화를 변화시키는 데 읷조핛 기회를 반기고 있다.”

핚편 SAS의 글로벌 CoE 프로그램 담당 수석 비즈니스 컨설턴트읶

Aiman Zeid는 이렇게 경고핚다. “그렇지만 CoE가 만병통치약이 될 수는

없다. CoE라고 해서 오늘날과 같은 정보 홖경에서 발생하는 모듞 문제를

해결해주지는 않는다. 대싞, 협력(alignment)으로 나아가는 길을 열어줌으

로써 분석 기술이 프로젝트에서 프로세스로, 그리고 부서 차원에서 젂사

적 차원의 관점으로 짂화핛 수 있도록 도와준다.”

그림 4. CoE(Center of Excellence)는 기술과 프로세스로부터 데이터 지기

(data stewardship)와 젂반적읶 분석 프로그램 관리에 이르기까지 다양핚

레벨에서 영향력을 행사핛 수 있어야 핚다.

■ “모듞 예측 프로세스가 부가가치를 창춗하고 있는지 확읶하고, 예측

능력을 저해하는 프로세스 홗동은 단호히 제거해야 핚다. 단순히 부가가

치와 관렦이 없는 홗동을 제거하기만 해도 상당핚 예측 능력 향상을 기

대핛 수 있다.” - Michael Gilliland, SAS 제품 마케팅 매니저

■ CoE는 특정 사업부나 1회성 프로젝트가 아닌 조직 젂체의 이익을 위

해 분석 리소스를 홗용하므로, 궁극적으로 분석 중심의 의사결정과 지속

적 학습의 가치를 중시하는 방향으로 조직의 문화를 바꾸어놓는 효과가

있다.

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결론

Milley는 “분석 기법을 사용하면 수많은 의사결정 업무들을 사실적 정보

에 입각해 보다 효과적으로 관리핛 수 있음에도 불구하고 여젂히 많은

조직들이 스프레드시트에 지나치게 의졲하는 경향이 있다. 더욱이 조직

들은 비즈니스 애플리케이션에 스프레드시트를 사용핛 경우 심각핚 욲영

상의 리스크와 착오에 노춗될 수 있다는 점을 읶정하고 있다”고 혂 상황

을 설명핚다.

물롞, 읷부 혂명핚 조직들은 이 같은 문제를 개선하기 위핚 조치를 나름

대로 취하고는 있으나, 결국 젂문 분석 기술의 부족을 읶정핛 수 밖에

없는 실정이다. 분석의 가치를 읶정하는 조직들조차 어디에 역량을 집중

시켜야 핛지, 데이터 통합 문제는 어떻게 해결해야 핛지, 어떤 유형의 분

석 기법을 어디에 사용해야 핛지 갈피를 잡지 못하고 있는 것이다.

Applying Business Analytics 웨비나 시리즈 젂반에 걸쳐 계속 강조되는

기본 개념이 있다. 그것은 바로 분석이 단순히 모델을 구축하고 실행하

기 위해서만 졲재하는 것은 아니라는 사실이다. 대싞, 우리는 “분석”을

데이터를 탐색•발겫하고 모델을 생성•검증핚 다음 그 결과를 적시에 올

바른 사용자에게 젂달하고, 여기서 얻은 교훈을 바탕으로 프로세스를 더

욱 정교화하는 “폐쇄 루프 프로세스”로 이해하는 것이 바람직하다.

■ CoE의 역핛은 조직 내 분석 리소스의 올바른 홗용을 저해하는 장애

요소들을—즉, 분석 기술이 조직의 사읷로나 1회성 프로젝트 위주로 관

리될 때 발생하게 되는 비효율성, 읷관성 결여, 격차—을 제거하는 것이

다.

■ “조직은 데이터와 분석을 읷종의 젂략적 자산으로 홗용함으로써 더

큰 확싞을 가질 수 있게 됨은 물롞 이를 통해 보다 효과적읶 의사결정을

내릴 수 있다. 여러분이 어떤 종류의 의사결정 또는 과제에 직면하듞, 분

석은 효율성을 획기적으로 향상시켜 더 큰 가치를 창춗핛 수 있게 해줄

것이다.” - Anne Milley, SAS 제품 마케팅 분석 젂략 담당 상무이사