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PART 01
셀프서비스 분석의 기초

01데이터 분석과 셀프서비스 분석4
서론4
데이터 분석의 목적5
데이터 분석의 문제 유형8
데이터 분석의 진화12
셀프서비스 분석의 등장16
요약23
02셀프서비스 분석의 데이터 공급 사슬25
서론25
데이터 공급 사슬 구성 요소26
데이터 공급 사슬 참여자 30
데이터 분석 팀의 구성35
데이터 공급사슬과 데이터 거버넌스의 관계36
셀프서비스 분석과 데이터 공급 사슬40
요약42
PART 02
데이터 파이프라인 구축 기술

03원천 데이터46
서론46
데이터의 정의47
컴퓨팅 플랫폼과 데이터 소스48
데이터 생성 방법 52
데이터 분석과 데이터의 유형53
요약55
04데이터 수집 기술 56
서론56
데이터 수집 기본 절차57
데이터 수집 처리 방법 58
스트림 처리 엔진 61
스트림 처리 엔진 유형 65
요약75
05데이터 착륙/대기 지역 지원 기술76
서론76
관계형 데이터베이스77
NoSQL 데이터베이스78
데이터웨어하우스84
데이터 레이크95
데이터웨어하우스 대 데이터 레이크100
데이터 변환 처리 기술 103
데이터 착륙/대기 지역의 활용107
요약108
06데이터 허브 지원 기술109
서론 109
데이터마트110
분석샌드박스 113
데이터 가상화 117
요약121
07데이터 파이프라인 구축 전략123
서론123
데이터 파이프라인의 복잡성 123
데이터 파이프라인 구축 전략127
데이터 파이프라인 운영과 모니터링 130
요약132

PART 03
셀프서비스 분석 지원 기술

08데이터 준비와 카탈로그136
서론136
데이터 준비 소프트웨어137
데이터 준비 도구의 주요 기능137
데이터 카탈로그144
데이터 준비와 카탈로그 선택155
요약164
09셀프서비스 분석 기술166
서론166
통계 분석 기술167
시각적 분석 기술 171
예측적 분석 기술178
셀프서비스 분석 구현186
분석 보고186
대시보드190
분석 응용프로그램192
요약194
10셀프서비스 분석 방법론196
서론196
CRISP-DM 방법론197
비즈니스 이해198
데이터 이해203
데이터 준비206
모델링212
평가215
배치217
CRISM-DM 활용의 문제점 220
CRISP-DM 확장223
셀프서비스 분석 방법론231
요약237
11셀프서비스 분석 사례238
서론238
데이터 로딩 238
기술 통계 분석 244
시각적 분석244
모델링 247
모델링 자동화254
요약259

PART 04
셀프서비스 분석 실행 전략

12셀프서비스 분석 도입 전략264
서론264
데이터 분석 전략 수립265
셀프서비스 분석 조직 운영 269
기술과 역량 확보 방안276
요약282
13셀프서비스 분석 성숙도 모델283
서론283
성숙도 모델 발전과정283
성숙도 모델의 모델 차원284
성숙 단계286
벤치마크와 평가290
요약291
14셀프서비스 분석가 양성292
서론 292
셀프서비스 분석가의 자질과 역량293
셀프서비스 분석가의 양성 방안 294
셀프서비스 분석가 양성 교육 체계 297
요약298
15셀프서비스 분석의 미래299
서론299
클라우드 기반 셀프서비스 분석 299
인공지능 지원 셀프서비스 분석 305
인공지능 기반 분석의 역할 307
데이터옵스 기반 셀프서비스 분석 311
요약318

참고문헌 / 319
색인 / 329

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출판사 책소개

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책을 내면서

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[1].
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.
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

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