2과목 · 데이터 분석 기획·2장
프로젝트 관리
분석 프로젝트의 5대 관리 요소, 일정·범위·품질·리스크·이해관계자 관리, 애자일과 분석 프로젝트 특성을 정리합니다.
노란 밑줄 은 시험에 자주 나오는 지점✎ 는 덧붙인 필기
1. 분석 프로젝트 관리 개요
일반 IT 프로젝트와 달리 분석 프로젝트는 다음 특성을 가집니다.
- 결과의 불확실성 — 모델 성능은 해보기 전까지 모른다
- 데이터 의존성 — 데이터 품질이 결과를 좌우
- 반복적 특성 — 여러 번의 실험 필요
- 도메인 이해 필요 — 업무 지식이 핵심
따라서 전통적 폭포수(waterfall)보다 애자일·반복형 접근이 유리합니다.
2. 프로젝트 관리 5대 요소(PMBOK 기반)
| 요소 | 내용 |
|---|---|
| 범위(Scope) | 분석 대상과 목표 명확화 |
| 시간(Time) | 일정·마일스톤 관리 |
| 비용(Cost) | 인력·인프라·데이터 구매 비용 |
| 품질(Quality) | 모델 성능·분석 신뢰성 |
| 리스크(Risk) | 데이터 부족·인력·규제 대응 |
추가로 조달·의사소통·이해관계자·통합도 포함 가능(10대 지식 영역).
3. 범위 관리(Scope)
- Statement of Work(SOW) 로 범위 명시
- 분석 대상 데이터 소스·기간 확정
- Out of Scope 명시 — 나중 분쟁 방지
- 변경 요청은 CR(Change Request) 절차
4. 시간 관리(Schedule)
- WBS(Work Breakdown Structure) 로 작업 분해
- 간트 차트로 일정 시각화
- Critical Path(임계 경로) 식별
- 분석 프로젝트는 스프린트(2-4주) 로 운영 일반적
5. 품질 관리(Quality)
5-1. 데이터 품질
- 정확성·완전성·일관성·적시성 점검
- EDA 단계에서 이상치·결측치 확인
5-2. 모델 품질
- 학습/검증/테스트 데이터 분리
- 성능 지표 정의(RMSE, AUC, F1 등)
- 과적합 방지 점검
5-3. 결과 품질
- 해석 가능성
- 재현 가능성
- 현업 적용 가능성
6. 리스크 관리(Risk)
6-1. 대표 리스크
| 리스크 | 대응 |
|---|---|
| 데이터 부족 | 추가 수집·대안 데이터·전이학습 |
| 인력 이탈 | 문서화·지식 공유 |
| 규제 변화 | 법무 리뷰·가명처리 |
| 모델 성능 미달 | 범위 축소·재정의 |
| 일정 지연 | 우선순위 재조정 |
6-2. 리스크 매트릭스
발생 가능성 × 영향도 = 우선순위
7. 이해관계자 관리
7-1. 주요 이해관계자
- 스폰서(경영진) — 예산·의사결정
- 현업(도메인) — 문제·데이터 제공
- 분석팀 — 실제 수행
- IT — 인프라·보안
- 법무/개인정보 — 규제 체크
7-2. 소통 원칙
- 초기 얼라인먼트 — 기대 수준 맞추기
- 정기 리포트 — 중간 결과 공유
- 비즈니스 언어 — 기술 용어 최소화
8. 애자일 분석 프로젝트
8-1. 스프린트 구성
[문제 정의] → [데이터 탐색] → [모델링] → [검증] → [리뷰·재계획]
└────────── 2~4주 반복 ──────────┘
8-2. 애자일 원칙 적용
- 작게 시작: MVP 모델 먼저
- 빠른 피드백: 현업이 주기적으로 결과 검토
- 변화 수용: 가설이 틀리면 재정의
- 지속적 개선: 모델 성능·활용도 점진적 향상
9. 프로젝트 종료
- 결과 보고 — 경영진·현업용 구분
- 인수인계 — 운영팀에게 모델·파이프라인 전달
- 회고 — 성공·실패 요인 정리
- 지속 관리: 데이터 드리프트·성능 저하 모니터링
10. 출제 포인트
- PMBOK 5대 영역 이름과 의미
- 분석 프로젝트의 특성(불확실성·반복성)
- 애자일 vs 폭포수 차이
- 리스크 관리의 우선순위 계산(가능성 × 영향)
- 이해관계자 5종류
요약 체크리스트
- 프로젝트 관리 5대 요소를 나열
- 분석 프로젝트 특성 3가지를 설명
- WBS·간트·크리티컬 패스 용어 구분
- 리스크 대응 전략 4가지(회피/전가/완화/수용)
- 애자일 스프린트 반복 구조를 그릴 수 있다