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논문 상세정보

빅데이터 프로젝트의 위험요인 식별과 우선순위 분석

Risk Factors Identification and Priority Analysis of Bigdata Project

초록

최근 많은 기업들이 대용량의 빅데이터 분석을 통하여 신사업을 발굴하거나 경영 및 기술 전략의 전환에 앞서 명시적인 근거를 마련하기 위하여 빅데이터 분석 및 활용을 위한 프로젝트를 수행하고 있다. 그러나 다수의 빅데이터 프로젝트가 정해진 기한 내에 종료를 못하여 실패하고 있음이 국내외적 문제로 대두되고 있다. 이는 공학적 관점에서 빅데이터 프로젝트의 위험 관리를 위한 지식 기반이 매우 미흡한 현 상황과 무관하지 않다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 구축 및 활용 프로젝트의 위험 요인을 분석하고, 중요도가 높은 위험 요인들을 도출한다. 이를 위해 문헌 연구로부터 프로젝트 위험 요인을 추출하고 친화도 기법을 통해 그룹화한 후 전문가 설문을 통해 중요도가 높은 위험 요인을 도출한다. 도출된 요인들을 대상으로 요인분석을 통해 빅데이터 프로젝트의 위험요인 분류표를 도출한다. 본 연구는 빅데이터 프로젝트에 대한 위험 식별, 위험 평가, 위험 분석을 위한 가장 기초가 되는 통제 지표의 개발이라는 데 큰 의미가 있으며, 향후 빅데이터 프로젝트와 관련된 효율적인 위험 관리의 이론적 근거를 제공함으로써 성공적인 빅데이터 프로젝트를 견인하는데 기초자료로써 크게 기여할 것으로 사료된다.

Abstract

Many companies are executing big data analysis and utilization projects to legitimize the development of new business areas or conversion of management or technical strategies. In Korea and abroad, however, such projects are failing because they are not completed within specified deadlines, which is not unrelated to the current situation in which the knowledge base for big data project risk management from an engineering perspective is grossly lacking. As such, the current study analyzes the risk factors of big data implementation and utilization projects, in addition to finding risk factors that are highly important. To achieve this end, the study extracts project risk factors via literature review, after which they are grouped using affinity methodology and sifted through expert surveys. The deduced risk factors are structuralize using factor analysis to develop a table that categorizes various types of big data project risk factors. The current study is significant that in it provides a basis for developing basic control indicators related to risk identification, risk assessment, and risk analysis. The findings from the study contribute greatly to the success of big data projects, by providing theoretical basis regarding efficient big data project risk management.

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빅데이터
빅데이터라는 용어의 기원은?
기존의 인터넷 검색 엔진 서비스 기업이나 대용량 데이터를 제공하는 IT 기업의 데이터 양에 비해 상대적으로 비교할 수 없을 만큼 방대한 양의 데이터를 처리하거나 보관 및 분석하는 방법의 고려로부터 생겨났다

빅데이터 라는 용어는 기존의 인터넷 검색 엔진 서비스 기업이나 대용량 데이터를 제공하는 IT 기업의 데이터 양에 비해 상대적으로 비교할 수 없을 만큼 방대한 양의 데이터를 처리하거나 보관 및 분석하는 방법의 고려로부터 생겨났다[1]. 최근 인터넷의 발달로 정보통신 기술의 혁신과 함께 스토리지 가격의 하락으로 많은 양의 다양한 데이터를 보관하는 것이 용이해 지면서 방대한 양의 데이터를 분석하여 새로운 사업적 요소를 찾거나 새로운 혁신의 수단으로써 빅데이터 프로젝트가 진행되어지고 있다.

빅데이터 활용
빅데이터 활용에 대해 한국의 미흡했던 부분은 무엇인가?
가져온 데이터 중에서 개인 정보보호 측면 때문에 가져온 데이터를 활용하지 못하거나 사전 준비미흡으로 외부 데이터를 누락하는 경우도 많다고 지적되었다

또한, 한국에서 수행되는 빅데이터 프로젝트의 경우 외부 데이터를 가져오는 시점을 살펴보면 프로젝트중간에 약 95%를 가져오거나 프로젝트 진행 후 약 50%외부 데이터를 가져오는 것으로 파악되고 있다[5]. 그러나 불행하게도 가져온 데이터 중에서 개인 정보보호 측면 때문에 가져온 데이터를 활용하지 못하거나 사전 준비미흡으로 외부 데이터를 누락하는 경우도 많다고 지적되었다[5]. 실제 활용 측면으로 살펴본 2016년 글로벌 기업의 빅데이터 활용 조사 결과 글로벌 기업의 약 29%가 빅데이터를 활용하고 있으나 한국 기업의 경우 5% 정도만이 빅데이터를 활용하는 것으로 나타났다[6].

빅데이터 프로젝트
빅데이터 프로젝트가 일반 프로젝트와 다른 점은 무엇인가?
빅데이터 프로젝트는 일반프로젝트와 달리 경영 전략과 밀접한 관계를 보이고 있어 기술적 결함에 더욱 민감하다고 할 수 있다.

요인분석 과정에서 요인별로 잘 묶이지 않은 하위 측정 변수들은 제거되었다. 특히 빅데이터 프로젝트는 일반프로젝트와 달리 경영 전략과 밀접한 관계를 보이고 있어 기술적 결함에 더욱 민감하다고 할 수 있다. 김석관의 연구[90]에 의하면 기술적 결함관리 시 결함을 해결하기 위한 소요 시간이 기존대비 46% 개선된 결과를 나타내고 있다.

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