[빅분기-필기요약] 10. 빅데이터 결과 해석 > 분석 결과 해석 및 활용

1. 분석 결과 해석

① 분석 모형 해석

- 데이터 시각화 기능 : [설탐표] 설명, 탐색, 표현

- 데이터 시각화 목적 : 정보 전달, 설득

- 데이터 시각화 유형 : [시분관비공] 시간 시각화, 분포 시각화, 관계 시각화, 비교 시각화, 공간 시각화

- 빅데이터 시각화 도구 : 태블로, 인포그램, 차트 블록, 데이터 래퍼

- 데이터 시각화 절차 : [구시표] 구조화 → 시각화 → 시각표현(인터랙션, 그래프 보정 등)

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② 비즈니스 기여도 평가

- 총 소유 비용(TCO : Total Cost of Ownership)

- 투자 대비 효과(ROI : Return On Investment)

- 순 현재가치(NPV : Net Present Value) : 특정 시점의 투자 금액과 매출금액의 차이를 이자율을 고려해서 계산한 값

- 내부 수익률(IRR : Internal Rate of Return) : 순 현재가치를 0으로 만드는 할인율

- 투자 회수 기간(PP : Payback Period) : 누계 투자금액과 매출금액의 합이 같아지는 기간

 

2. 분석 결과 시각화

[시분관비공]

① 시간 시각화 [막선누영계] - 막선​이 누나는 영계이다.

- 막대 그래프

- 선 그래프

- 누적 막대 그래프

- 영역 차트

- 계단식 그래프

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② 분포 시각화 [도파트] - 현재는 도레미 파트 중에 도 파트를 맡고 있다.

- 도넛 차트

- 파이 차트

- 트리 맵

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③ 관계 시각화 [산행버히] - 연습을 위해 산행을 가곤 한다. 버스타고 히히~

- 산점도

- 산점도 행렬

- 버블 차트

- 히스토그램

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④ 비교 시각화 [평체플히스] - 평평한 곳에서 체플 히스토리를 듣기도 한다.

- 평행좌표 그래프

- 체르노프 페이스

- 플로팅 바차트

- 히트 맵

- 스타 차트

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⑤ 공간 시각화 [버카도등] - 버카(버스카드)도 막선이 누나 등에 업혀있다.

- 버블 맵

- 카토그램

- 도트 맵

- 등치*

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⑥ 인포그래픽

- 유형 : [지도스타비만] 지도형, 도표형, 스토리텔링형, 타임라인형, 비교분석형, 만화형

 

3. 분석 결과 활용

① 분석 모형 전개

- 빅데이터 모형 운영 시스템 적용방안

. 빅데이터 모형 개발/운영 프로세스 : 분석목적 정의 → 가설 검토 → 데이터 준비 및 처리 → 모델링 및 분석 → 정확도 및 성능 평가 → 운영

- 빅데이터 모형 운영 및 개선방안 수립

. 절차 : 예측 오차 계산 → 예측 모형의 점검여부 결정 → 예측 모형의 개선방향 결정

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② 분석 결과 활용 시나리오 개발

- 분석 모형의 결과 활용가능한 분야 파악

. 초기 아이디어 개발의 분류 : 마인드맵 방식의 분류, 친화도표 방식의 분류, 피라미드 방식의 분류

. 가치사슬 관점의 분류

- 분류 결과의 적용가능한 서비스 영역 도출

- 적합한 신규 서비스 모형 도출

. 신규 서비스 모형에 대한 개념 도출

. 신규 서비스 모형 정의 : 서비스 개념도 관점으로 서비스 모형 정의, ITO 프로세스 관점으로 서비스 모형 정의

- 서비스 모형에 대한 활용방안 제시

. 조직 내부에서 빅데이터 서비스 제공을 위한 채널 시스템 활용방안 수립

. 사업을 추진하기 위한 비즈니스 모형 활용방안 수립

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③ 분석 모형 모니터링

- 분석 모형 모니터링 솔루션 : R의 샤이니(shiny, 사용자 작업파일 ui.R, 서버 파일 server.R, 싱글코어)

- ​성능 측정 항목

. 주기별 모니터링 : 일간, 주간, 월간, 연간 성능

. 측정 항목 : 응답시간, 사용률, 가용성, 정확성

. 응용 프로그램 : 응답시간/트랜잭션 처리량, 메모리 사용, DB 처리, 예외처리, 배치 실행

. 응용 플랫폼 : 응답시간/트랜잭션 처리량, 대기 큐/대기 시간, 프로세스 상태 및 개수, 세션 상태 및 개수, 통신큐, 채널 상태, 자원 풀, 예외 처리, 부하 분산

. 응용 솔루션 : 구간별 수행 시간, 대기 큐, 메모리/버퍼, 예외처리

- 성능 저하 요인

. 서버 자원 부족, 성능 조정 부족, I/O 조각화 현상, 데이터 이동, 프로그래밍 오류, DB 설계 오류, 악성코드, 버그, 하드웨어 다운, 외부적 요인

. 임계치 설정 및 관리 필요

- 고려사항 : 시뮬레이션과 최적화 수행

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④ 분석 모형 리모델링

- 리모델링 개념 : 지속적인 성과 모니터링 통해 편차가 일정수준으로 떨어지면, 빅데이터 모형에 대해 데이터 마이닝(분기별), 시뮬레이션(반기), 최적화(년간)를 수행. 분기/반기/연 단위로 수행

- 리모델링 절차 : 개선용 데이터 수집 및 처리(분석모델 현황 분석 > 성능 검토 > 개선 필요성 결정) → 분석 모델 개선(파라미터 조정. 분석 알고리즘 선정 > 알고리즘 수행 및 분석 결과 기록) → ​분석 결과 평가 및 분석 모델 등록(평가 기준 선정 > 분석 결과 검토 > 알고리즘별 결과 비교)