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Analytics에 대해서 좁은 의미와 넓은 의미로 정리를 했었는데요. 

이번에는 Analytics IQ를 측정할 수 있는 성숙도 모델(Maturity Model)에 대해서 정리해 보도록 하겠습니다. 


소프트웨어공학에서는 업무능력과 성숙도를 평가하기 위해, CMMI(Capability Maturity Model Integration) 인증을 하기도 하는데요. 

빅데이터 시대에는 분석 능력을 평가하기 위한 인증도 나오지 않을까 하는 생각도 드네요. ^^


분석에 대한 성숙도 모델은 2010년 Harvard Business Press에서 Thomas Davenport, Jeanne Harris, Robert Morison이 쓴 

"Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results"에서 다음과 같이 나옵니다. 

현재 스스로가 어느 단계에 속하는지 한번 생각해 보시기 바랍니다. 


 


기술적인 관점에서는 다음 사항들을 진행해야 한다고 합니다. 

그러나 가장 중요한 것은 기술이 아니라 바로 리더쉽이라고 이야기 하고 있습니다. 

  • 데이터를 통제하고 조정할 수 있어야 한다. 
  • 주요 프로세스를 모니터링하고 관리할 수 있도록 리포트나 대시보드가 제공되어야 한다. 
  • 데이터 분석가나 통계 담당자가 데이터를 확인하고 모델을 수립할 수 있는 권한이 있어야 한다. 
  • 이러한 모델이 비즈니스르 수행할 수 있도록 핵심 운영 프로세스로 적용되어야 한다. 


다음 이미지는 "Secrets of Analytical Leaders"의 저자인 Wayne Eckerson의 Analytical IQ입니다. 



4가지 지표를 측정해서 오른쪽 상단에 위치하면 가장 좋다는 것이죠.. 

실제 이 책의 다른 Leader들의 이야기를 보면, Netflix, Zynga, Nokia 등이 "Analytical Competitor"라고 하고 있습니다. 


저도 현재 수행하고 있는 Fingra.ph를 기반으로 스스로 측정해봤습니다. ^^

Analytical Maturity 측면에서 보면, 

대시보드 이상의 Fingra.ph만의 몇몇 모델을 제시하고, 가설을 통해 검증해서 활용하므로 "Modeling" 이라고 할 수 있습니다.


Data Maturity 측면에서는, 

빅데이터 처리를 위한 데이터 수집/분석/시각화를 위한 인프라를 구성했기 때문에 "Big Data Ecosystem"이 맞겠네요


Analytical Culture 측면에서는,

Fingra.ph의 향후 비전, 가치, 전략을 실제 데이터를 통해서 수립했으므로 "Strategic resource"라고 할 수 있습니다. 


Scale and Scope 측면에서는, 

올해 8월 부터 본격적으로 고객들에게도 Fingra.ph의 주요 서비스를 제공할 예정이므로 

아직은 "Enterprise+"가 아닌 "Enterprise"라고 해야 할 것 같습니다. 


성공적인 Analytics를 위해서는 데이터를 가끔식 분석해서 사용하는 형태가 아니라 계속적으로 확인하고 분석해야 한다고 합니다. 

Fingra.ph도 8월 새로운 개편 이후, 새로운 데이터들을 토대로 계속 분석하고 모델을 세우고 검증해 나가야 경쟁력을 유지할 수 있을 것이라 생각합니다. 


여러분도 현재 하는 업무의 Analytics IQ를 스스로 측정해 보시기 바랍니다. 


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