프로젝트 관리

1. 분석 프로젝트 관리 개요

일반 IT 프로젝트와 달리 분석 프로젝트는 다음 특성을 가집니다.

• 결과의 불확실성 — 모델 성능은 해보기 전까지 모름
• 데이터 의존성 — 데이터 품질이 결과 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