Embed Size (px)
Citation preview
주 제
1. (빅)데이터 분석
2. 소프트웨어공학
3. 소프트웨어엔지니어는..
1. (빅)데이터 분석
2. 소프트웨어공학
3. 소프트웨어엔지니어는..
(빅)데이터 분석은 대박인가?
3Source : IDG Enterprise
시장은 크게 성장할 것이다
빅데이터 시장 전망 ($US Billions)
4Source : wikibon (2013.2)
(빅)데이터 분석은 기업 역량을 강화시킨다
ContextContext
CustomerCustomer
CompetitorCompetitor
DescriptiveDescriptive
PredictivePredictive
PrescriptivePrescriptive
MarketingMarketing
OperationOperation
RiskRisk
Listen Think Act
5
CompetitorCompetitor PrescriptivePrescriptive RiskRisk
Data Insight Result
Learn
Analytics
Analytics FactoryAnalytics Factory
(빅)데이터 분석은 국가 전략에도 활용된다
6
(빅)데이터 분석은 국가 전략에도 활용된다
7
분석의 시대가 확장되고 있다
(2005)
8Source : A Brief History of Analytics, Adam Cooper(2012.11)
데이터에서 가치를 뽑아 내는 것 : Analytics
1992 2007 2010 2013
analytics
data mining
9
그리고, 이제 Personal Data 시대로
10Source : unlocking the value of Personal Data, BCG(2013.2)
주 제
1. (빅)데이터 분석
2. 소프트웨어공학
3. 소프트웨어엔지니어는..
1. (빅)데이터 분석
2. 소프트웨어공학
3. 소프트웨어엔지니어는..
소프트웨어의 위기인가, 소프트웨어공학의 위기인가
하드웨어비용
소프트웨어비용
비용
시간
12
시간
비용 초과
납기지연
품질저하
소프트웨어소프트웨어위기위기
EdwardYourdon (1997)
소프트웨어 공학의 가정은 여전히 유효한가?
프로세스 데이터
프로세스를 위한 데이터에서데이터를 위한 프로세스로 ! 요구사항이 없으면 개발할 수 없다요구사항이 없으면 개발할 수 없다
분석하고 설계한 후 개발한다분석하고 설계한 후 개발한다
쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다
13
로직
쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다
분할 후 정복하라분할 후 정복하라
공학에서 과학으로공학에서 과학으로
요구사항이 없으면 개발할 수 없다
인수테스트설계
시스템테스트설계
통합테스트설계
요구사항분석
요구사항분석
시스템설계
시스템설계
아키텍처설계
아키텍처설계
인수테스팅인수
테스팅
시스템테스팅시스템테스팅
통합테스팅통합
테스팅
• 현업은 요구사항을 바꾼다• 현업은 요구사항을 모른다• 현업은 개발된 시스템을 보고요구사항을 설명한다• 현업이 요구사항을 결정해 주지않는다
14
코딩코딩
단위테스트설계
아키텍처설계
모듈설계모듈설계
통합테스팅
단위테스팅단위
테스팅
분석하고 설계한 후 개발한다
SDLC (Software Development Life-Cycle) CLDS
15
쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다
전통적데이터
트랜잭션 무결성트랜잭션 무결성
원자성
일관성
고립성
지속성
데이터 무결성데이터 무결성
엔티티 무결성
도메인 무결성
참조 무결성
Descriptive Analytics
Descriptive Analytics
16
트랜잭션 무결성 데이터 무결성
분류 &키워드
패턴 &추세
감성 &요약
통찰Predictive AnalyticsPredictive Analytics
비구조적데이터
분할 후 정복하라
17
Process Model : Divide and Conquer Data Model : Conquer and Divide and Conquer ..
공학에서 과학으로
문제 정의문제 정의
환경 조사환경 조사
요구사항 명세화요구사항 명세화
솔루션 검토 평가 선정솔루션 검토 평가 선정
프로토타입 개발프로토타입 개발
설계 변경 및
프로토타입 변
경
테스트 재수행
설계 변경 및
프로토타입 변
경
테스트 재수행
질문 정의질문 정의
환경 조사환경 조사
가설 수립가설 수립
가설 테스트가설 테스트
테스트 절차 적합 ?테스트 절차 적합 ?
질문 재정의
가설 재정의
실험 재정의
질문 재정의
가설 재정의
실험 재정의
테스트 절차
조사 및 보완
테스트 절차
조사 및 보완
공학 접근법 과학 접근법
18
프로토타입 개발프로토타입 개발
솔루션 테스트솔루션 테스트
테스트 통과테스트 통과 테스트 부분 통과테스트 부분 통과
결과 확인결과 확인
설계 변경 및
프로토타입 변
경
테스트 재수행
설계 변경 및
프로토타입 변
경
테스트 재수행
테스트 절차 적합 ?테스트 절차 적합 ?
아니오아니오
가설 지지가설 지지 가설 일부 지지가설 일부 지지
결과 확인결과 확인
질문 재정의
가설 재정의
실험 재정의
질문 재정의
가설 재정의
실험 재정의예예
데이터 분석 및결론 도출
데이터 분석 및결론 도출
테스트 절차
조사 및 보완
테스트 절차
조사 및 보완
주 제
1. (빅)데이터 분석
2. 소프트웨어공학
3. 소프트웨어엔지니어는..
1. (빅)데이터 분석
2. 소프트웨어공학
3. 소프트웨어엔지니어는..
Analytic Factory
분석의 성공 지표 = f ( Analytics 수, Analytics 정도, Analytics 업데이트 주기…)활용의 성공 지표 = f ( 적용 Process 수, 활용 의사결정자 수, fact-base 의사결정 비율…)
20
데이터 사이언스? 비즈니스 사이언스?
RealWorld
SoftwareEngineering
DigitalWorld
RealWorld
SoftwareEngineering
DigitalWorld
1970년대
정보화 사회 진전
21
RealWorld
SoftwareEngineering
DigitalWorld
RealWorldSoftware
EngineeringDigitalWorld
2000년대
2014년~
디지털 혁명
소프트웨어엔지니어에게 필요한 역량
과학적 연구방법론과학적 연구방법론 • 문제 해결이 아니라 질문에 좋은 답을 하는 능력• 연구조사 방법론 / 통계 기법 및 도구• 시각화 기법 및 도구 (연구결과 설명)
• 문제 해결이 아니라 질문에 좋은 답을 하는 능력• 연구조사 방법론 / 통계 기법 및 도구• 시각화 기법 및 도구 (연구결과 설명)
비즈니스 지식비즈니스 지식 • 비즈니스 모델을 이해하고 개선하는 능력• 비즈니스 모델 컨텍스트 (산업, 경쟁자 등)• 비즈니스 모델 분석 기법 및 도구
• 비즈니스 모델을 이해하고 개선하는 능력• 비즈니스 모델 컨텍스트 (산업, 경쟁자 등)• 비즈니스 모델 분석 기법 및 도구
22
비즈니스 지식 • 비즈니스 모델을 이해하고 개선하는 능력• 비즈니스 모델 컨텍스트 (산업, 경쟁자 등)• 비즈니스 모델 분석 기법 및 도구
• 비즈니스 모델을 이해하고 개선하는 능력• 비즈니스 모델 컨텍스트 (산업, 경쟁자 등)• 비즈니스 모델 분석 기법 및 도구
데이터 기술데이터 기술 • 필요한 데이터를 찾아서 활용하는 능력• 필요 데이터 검색 및 색출 (내부 및 외부)• 데이터 확보 및 가공 (주로 비구조적 데이터)
• 필요한 데이터를 찾아서 활용하는 능력• 필요 데이터 검색 및 색출 (내부 및 외부)• 데이터 확보 및 가공 (주로 비구조적 데이터)
감사합니다
