ADsP 2과목 1-4 분석 프로젝트 관리 방안 | 정리📝

분석과제의 주요 관리 영역
Data Size, Data Complexity, Speed, Analytic & Complexity, Accuracy & Precision

• 시간관리: 프로젝트이 활동 일정을 수립하고 일정 통제의 진척 상황을 관찰하는 데 요구되는 프로세스

정확도 & 정밀도

분석의 결과로 모델이 구축되었다면 모델의 성능을 측정해야 함

• 정확도(Accuracy): 모델과 실제 값 간의 차이가 적다는 정확도를 의미함 → 활용적 측면
• 정밀도(Precision): 반복적으로 모델을 사용했을 때 모델값들의 편차 수준으로써,
  일관적으로 동일한 결과를 제시한다는 것 → 안정성 측면
  • True라고 예측한 것 중에서 True인 것의 비율

정확도와 정밀도는 Trade-off 관계인 경우가 많음

 

 

능력 성숙도 통합 모델(평가도구: CMMI)
소프트웨어 및 시스템 공학의 역량 성숙도를 파악하기 위한 모델로서 5가지 단계가 있음

1. 개인의 역량이 프로젝트의 성공과 실패를 나누는 주요 요인으로 프로젝트의 개발 프로세스가 거의 없음
2. 일정이나 비용과 같은 요소가 프로세스의 중심으로, 약간의 개발 프로세스 하에서 통제되는 상태
3. 2단계에서 존재하지 않는 조직을 관리하기 위한 프로세스가 존재하는 상태
4. 체계적인 관리하에 프로젝트 및 산출물 등에 정량적인 측정이 가능한 상태
5. 조직적으로 최적화된 프로세스를 보유하고 지속적인 개선을 목표로 하는 상태

 

분석 프로젝트의 관리 방안

• 범위(Scope): 적용되는 알고리즘에 따라 범위가 변할 수 있음
• 시간(Time): 데이터 분석 프로젝트에서는 분석 범위가 빈번하게 변경되므로 분석 프로젝트 관리에서의 일정계획보다 더 많은 시간이 소요될 수 있음
  • Time Boxing 기법으로 일정관리를 진행하는 것이 필요함
• 원가(Cost)
• 품질(Quality): 품질 평가를 위해 SPICE를 활용
• 통합(Integration)
• 조달(Procurement): 다양한 데이터를 확보하는 경우
• 자원(Resource)
• 리스크(Risk)
• 의사소통(Communication)
• 이해관계자(Stakeholder)

분석 과제에는 많은 위험이 있어 사전에 위험을 식별하고 대응방안을 수립해야 함

분석 프로젝트의 최종 산출물이 보고서인지 시스템인지에 따라 프로젝트 관리에 차이가 있음

분석 프로젝트 관리는 KSA ISO 21500:2013을 가이드로 활용