셀프서비스분석(9판)
누구나 데이터 분석을 사용하기 위한 체계적 방법론
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데이터 분석이란 데이터를 이해하거나 설명하기 위해 자세히 연구하거나 조사하는 과정을 말할 수 있다.
좀 더 넓게 보면 데이터 분석은 데이터에서 문제 해결을 위한 통찰을 얻어 문제 해결을 위한 행동을 하는 것까지 포함한다.
최근 많은 조직들이 데이터 분석을 활용하여 그들의 문제를 해결하고자 한다.
이런 노력들을 데이터 중심 경영 또는 비즈니스 중심 경영이라고 말하는데 이미 십여 년 넘게 이에 대한 논의가 있어왔다.
그러나 아직까지도 데이터 중심 경영이 제대로 이루어지고 있는지에 대한 회의적인 시각이 많다.
논의는 무성한데 왜 제대로 된 실적이 없는 것일까? 가장 중요한 원인은 아직까지도 조직 전반에 폭넓게 퍼져 있지 않아서 그렇다.
이 문제를 해결할 수 있는 근본적인 방법은 조직의 모든 구성원이 데이터 분석을 쉽게 활용하여 업무에 사용할 수 있어야 한다.
이런 측면에서 셀프서비스 분석은 조직의 분석 중심 경영이란 문제의 해결을 위한 가장 적합한 접근 방법이다.
셀프서비스 분석은 현장의 근무자가 데이터 공급 사슬에서 데이터를 공급받아 분석 도구를 활용하여 분석을 스스로 실행하고 적용하는 것을 목표로 한다.
좀 더 넓게 보면 데이터 분석은 데이터에서 문제 해결을 위한 통찰을 얻어 문제 해결을 위한 행동을 하는 것까지 포함한다.
최근 많은 조직들이 데이터 분석을 활용하여 그들의 문제를 해결하고자 한다.
이런 노력들을 데이터 중심 경영 또는 비즈니스 중심 경영이라고 말하는데 이미 십여 년 넘게 이에 대한 논의가 있어왔다.
그러나 아직까지도 데이터 중심 경영이 제대로 이루어지고 있는지에 대한 회의적인 시각이 많다.
논의는 무성한데 왜 제대로 된 실적이 없는 것일까? 가장 중요한 원인은 아직까지도 조직 전반에 폭넓게 퍼져 있지 않아서 그렇다.
이 문제를 해결할 수 있는 근본적인 방법은 조직의 모든 구성원이 데이터 분석을 쉽게 활용하여 업무에 사용할 수 있어야 한다.
이런 측면에서 셀프서비스 분석은 조직의 분석 중심 경영이란 문제의 해결을 위한 가장 적합한 접근 방법이다.
셀프서비스 분석은 현장의 근무자가 데이터 공급 사슬에서 데이터를 공급받아 분석 도구를 활용하여 분석을 스스로 실행하고 적용하는 것을 목표로 한다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
셀프서비스 분석에 대한 본격적인 논의는 가트너에서 '시민 데이터 과학자(citizen data scientist)'란 용어를 소개한 2015년경부터이다. 셀프서비스 분석이 많은 데이터 중심 경영의 중요한 역할을 할 것이라는 것에 대해서는 많은 사람들이 동의하고 있으나, 아직까지 체계적으로 어떻게 도입을 할 것인지에 대해서는 일치된 견해가 없었다.
본서는 현재까지 논의된 셀프서비스 분석 관련 논의를 종합하고, 조직 측면에서 어떻게 이를 수행하는 것이 바람직한지에 대한 방안을 제시하고자 하는 것이다.
개략적으로 본 서는 3개 파트로 구성되어 있다. 파트 1에서는 분석과 셀프서비스 분석에 대한 전반적인 배경을 소개하였다. 셀프서비스 분석의 기본 개념, 데이터 공급 사슬에 대한, 셀프서비스 분석 참여자 등에 대해서 살펴보았다.
파트 2에서는 데이터 공급 사슬에서 데이터 파이프라인의 구축과 관련된 내용을 논의하였다. 데이터의 원천과 수집 기술, 데이터 착륙/대기 지원 기술, 데이터 허브 지원 기술에 중점을 두었다.
파트 3에서는 데이터 분석 플랫폼과 관련된 내용에 대해서 논의한다. 셀프서비스비스 분석에서는 모델링만 아니라 데이터 준비와 카탈로그가 함께 논의되어야 한다. 기술에 대한 논의 이후에 실제 사례를 활용하여 셀프서비스 데이터 분석 과정을 볼 수 있도록 하였다.
파트 4에서는 셀프서비스 분석을 도입 시 조직이 가져가야 할 전략적 고려사항에 대해서 살펴보았다. 데이터 분석 수행 방법론, 셀프서비스를 지원하기 위한 전략, 조직 운영, 기술 역량 확보 방안에 대해 논의하고, 셀프서비스 분석의 미래에 논의하였다.
셀프서비스 분석은 아직까지도 개념조차도 정의가 잘 되지 않은 새로운 분야다. 이 책은 어찌 보면 아직 완결되지 않은 주제를 논의하고 있다는 측면에서 위험이 있다. 이제까지의 연구 결과를 종합하여 이 문제에 대한 작은 지침을 제시했으면 하는 마음으로 책으로 저술하였으나 부족한 점이 많다. 동료 학자들과 현장의 실무자들의 많은 조언을 기대한다.
계명대학교
김양석
본서는 현재까지 논의된 셀프서비스 분석 관련 논의를 종합하고, 조직 측면에서 어떻게 이를 수행하는 것이 바람직한지에 대한 방안을 제시하고자 하는 것이다.
개략적으로 본 서는 3개 파트로 구성되어 있다. 파트 1에서는 분석과 셀프서비스 분석에 대한 전반적인 배경을 소개하였다. 셀프서비스 분석의 기본 개념, 데이터 공급 사슬에 대한, 셀프서비스 분석 참여자 등에 대해서 살펴보았다.
파트 2에서는 데이터 공급 사슬에서 데이터 파이프라인의 구축과 관련된 내용을 논의하였다. 데이터의 원천과 수집 기술, 데이터 착륙/대기 지원 기술, 데이터 허브 지원 기술에 중점을 두었다.
파트 3에서는 데이터 분석 플랫폼과 관련된 내용에 대해서 논의한다. 셀프서비스비스 분석에서는 모델링만 아니라 데이터 준비와 카탈로그가 함께 논의되어야 한다. 기술에 대한 논의 이후에 실제 사례를 활용하여 셀프서비스 데이터 분석 과정을 볼 수 있도록 하였다.
파트 4에서는 셀프서비스 분석을 도입 시 조직이 가져가야 할 전략적 고려사항에 대해서 살펴보았다. 데이터 분석 수행 방법론, 셀프서비스를 지원하기 위한 전략, 조직 운영, 기술 역량 확보 방안에 대해 논의하고, 셀프서비스 분석의 미래에 논의하였다.
셀프서비스 분석은 아직까지도 개념조차도 정의가 잘 되지 않은 새로운 분야다. 이 책은 어찌 보면 아직 완결되지 않은 주제를 논의하고 있다는 측면에서 위험이 있다. 이제까지의 연구 결과를 종합하여 이 문제에 대한 작은 지침을 제시했으면 하는 마음으로 책으로 저술하였으나 부족한 점이 많다. 동료 학자들과 현장의 실무자들의 많은 조언을 기대한다.
계명대학교
김양석
목차
목차
PART 01
셀프서비스 분석의 기초
01 데이터 분석과 셀프서비스 분석 4
서론 4
데이터 분석의 목적 5
데이터 분석의 문제 유형 8
데이터 분석의 진화 12
셀프서비스 분석의 등장 16
요약 23
02 셀프서비스 분석의 데이터 공급 사슬 25
서론 25
데이터 공급 사슬 구성 요소 26
데이터 공급 사슬 참여자 30
데이터 분석 팀의 구성 35
데이터 공급사슬과 데이터 거버넌스의 관계 36
셀프서비스 분석과 데이터 공급 사슬 40
요약 42
PART 02
데이터 파이프라인 구축 기술
03 원천 데이터 46
서론 46
데이터의 정의 47
컴퓨팅 플랫폼과 데이터 소스 48
데이터 생성 방법 52
데이터 분석과 데이터의 유형 53
요약 55
04 데이터 수집 기술 56
서론 56
데이터 수집 기본 절차 57
데이터 수집 처리 방법 58
스트림 처리 엔진 61
스트림 처리 엔진 유형 65
요약 75
05 데이터 착륙/대기 지역 지원 기술 76
서론 76
관계형 데이터베이스 77
NoSQL 데이터베이스 78
데이터웨어하우스 84
데이터 레이크 95
데이터웨어하우스 대 데이터 레이크 100
데이터 변환 처리 기술 103
데이터 착륙/대기 지역의 활용 107
요약 108
06 데이터 허브 지원 기술 109
서론 109
데이터마트 110
분석샌드박스 113
데이터 가상화 117
요약 121
07 데이터 파이프라인 구축 전략 123
서론 123
데이터 파이프라인의 복잡성 123
데이터 파이프라인 구축 전략 127
데이터 파이프라인 운영과 모니터링 130
요약 132
PART 03
셀프서비스 분석 지원 기술
08 데이터 준비와 카탈로그 136
서론 136
데이터 준비 소프트웨어 137
데이터 준비 도구의 주요 기능 137
데이터 카탈로그 144
데이터 준비와 카탈로그 선택 155
요약 164
09 셀프서비스 분석 기술 166
서론 166
통계 분석 기술 167
시각적 분석 기술 171
예측적 분석 기술 178
셀프서비스 분석 구현 186
분석 보고 186
대시보드 190
분석 응용프로그램 192
요약 194
10 셀프서비스 분석 방법론 196
서론 196
CRISP-DM 방법론 197
비즈니스 이해 198
데이터 이해 203
데이터 준비 206
모델링 212
평가 215
배치 217
CRISM-DM 활용의 문제점 220
CRISP-DM 확장 223
셀프서비스 분석 방법론 231
요약 237
11 셀프서비스 분석 사례 238
서론 238
데이터 로딩 238
기술 통계 분석 244
시각적 분석 244
모델링 247
모델링 자동화 254
요약 259
PART 04
셀프서비스 분석 실행 전략
12 셀프서비스 분석 도입 전략 264
서론 264
데이터 분석 전략 수립 265
셀프서비스 분석 조직 운영 269
기술과 역량 확보 방안 276
요약 282
13 셀프서비스 분석 성숙도 모델 283
서론 283
성숙도 모델 발전과정 283
성숙도 모델의 모델 차원 284
성숙 단계 286
벤치마크와 평가 290
요약 291
14 셀프서비스 분석가 양성 292
서론 292
셀프서비스 분석가의 자질과 역량 293
셀프서비스 분석가의 양성 방안 294
셀프서비스 분석가 양성 교육 체계 297
요약 298
15 셀프서비스 분석의 미래 299
서론 299
클라우드 기반 셀프서비스 분석 299
인공지능 지원 셀프서비스 분석 305
인공지능 기반 분석의 역할 307
데이터옵스 기반 셀프서비스 분석 311
요약 318
참고문헌 / 319
색인 / 329
셀프서비스 분석의 기초
01 데이터 분석과 셀프서비스 분석 4
서론 4
데이터 분석의 목적 5
데이터 분석의 문제 유형 8
데이터 분석의 진화 12
셀프서비스 분석의 등장 16
요약 23
02 셀프서비스 분석의 데이터 공급 사슬 25
서론 25
데이터 공급 사슬 구성 요소 26
데이터 공급 사슬 참여자 30
데이터 분석 팀의 구성 35
데이터 공급사슬과 데이터 거버넌스의 관계 36
셀프서비스 분석과 데이터 공급 사슬 40
요약 42
PART 02
데이터 파이프라인 구축 기술
03 원천 데이터 46
서론 46
데이터의 정의 47
컴퓨팅 플랫폼과 데이터 소스 48
데이터 생성 방법 52
데이터 분석과 데이터의 유형 53
요약 55
04 데이터 수집 기술 56
서론 56
데이터 수집 기본 절차 57
데이터 수집 처리 방법 58
스트림 처리 엔진 61
스트림 처리 엔진 유형 65
요약 75
05 데이터 착륙/대기 지역 지원 기술 76
서론 76
관계형 데이터베이스 77
NoSQL 데이터베이스 78
데이터웨어하우스 84
데이터 레이크 95
데이터웨어하우스 대 데이터 레이크 100
데이터 변환 처리 기술 103
데이터 착륙/대기 지역의 활용 107
요약 108
06 데이터 허브 지원 기술 109
서론 109
데이터마트 110
분석샌드박스 113
데이터 가상화 117
요약 121
07 데이터 파이프라인 구축 전략 123
서론 123
데이터 파이프라인의 복잡성 123
데이터 파이프라인 구축 전략 127
데이터 파이프라인 운영과 모니터링 130
요약 132
PART 03
셀프서비스 분석 지원 기술
08 데이터 준비와 카탈로그 136
서론 136
데이터 준비 소프트웨어 137
데이터 준비 도구의 주요 기능 137
데이터 카탈로그 144
데이터 준비와 카탈로그 선택 155
요약 164
09 셀프서비스 분석 기술 166
서론 166
통계 분석 기술 167
시각적 분석 기술 171
예측적 분석 기술 178
셀프서비스 분석 구현 186
분석 보고 186
대시보드 190
분석 응용프로그램 192
요약 194
10 셀프서비스 분석 방법론 196
서론 196
CRISP-DM 방법론 197
비즈니스 이해 198
데이터 이해 203
데이터 준비 206
모델링 212
평가 215
배치 217
CRISM-DM 활용의 문제점 220
CRISP-DM 확장 223
셀프서비스 분석 방법론 231
요약 237
11 셀프서비스 분석 사례 238
서론 238
데이터 로딩 238
기술 통계 분석 244
시각적 분석 244
모델링 247
모델링 자동화 254
요약 259
PART 04
셀프서비스 분석 실행 전략
12 셀프서비스 분석 도입 전략 264
서론 264
데이터 분석 전략 수립 265
셀프서비스 분석 조직 운영 269
기술과 역량 확보 방안 276
요약 282
13 셀프서비스 분석 성숙도 모델 283
서론 283
성숙도 모델 발전과정 283
성숙도 모델의 모델 차원 284
성숙 단계 286
벤치마크와 평가 290
요약 291
14 셀프서비스 분석가 양성 292
서론 292
셀프서비스 분석가의 자질과 역량 293
셀프서비스 분석가의 양성 방안 294
셀프서비스 분석가 양성 교육 체계 297
요약 298
15 셀프서비스 분석의 미래 299
서론 299
클라우드 기반 셀프서비스 분석 299
인공지능 지원 셀프서비스 분석 305
인공지능 기반 분석의 역할 307
데이터옵스 기반 셀프서비스 분석 311
요약 318
참고문헌 / 319
색인 / 329
저자
저자
김양석
호주의 태즈메이니아 대학(University of Tasmania)에서 컴퓨팅 박사 학위를 받았다. 현재 계명대학교 경영대학 경영정보전공의 부교수로 재직 중이며, 컴퓨터 시스템의 지식 축적을 위한 다양한 방법을 연구하고 있다. 전문가 중심의 데이터 분석에서 벗어나 일반 사람이 데이터 분석을 사용할 수 있는 셀프서비스 분석에 대해 지속적인 관심을 갖고 있다.
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