DW / BI

구축 목적 정의:
왜 데이터 분석이 필요한지 비즈니스 관점에서 명확화

KPI 및 주요 지표 정의:
성과 측정의 기준이 될 핵심 성과 지표 도출

대상 업무 영역 선정:
영업, 생산, 재무 등 우선순위 영역 결정

데이터 활용 수준 정의:
단순 리포팅 vs 예측/AI 분석 등 목표 수준 설정

사용자 인터뷰:
현업 담당자 심층 인터뷰를 통한 실질적 니즈 파악

기존 리포트 분석:
현재 사용 중인 엑셀 및 보고서 양식 분석

데이터 소스 식별:
ERP, CRM, MES 등 원천 시스템 및 데이터 위치 파악

분석 시나리오 정의:
데이터를 통해 해결하고자 하는 비즈니스 질문 도출

DW 구조 설계:
데이터 웨어하우스 및 데이터 마트(Data Mart) 구조화

데이터 모델링:
Star Schema, Snowflake Schema 등 분석 최적화 모델

표준화 체계 수립:
전사 공통 코드, 용어, 메타데이터 관리 기준 마련

데이터 흐름 설계:
수집부터 시각화까지 데이터 파이프라인 아키텍처

데이터 정확성 검증:
Source vs Target 데이터 정합성 확인

KPI 산출 검증:
비즈니스 로직과 실제 산출 결과의 일치 여부 확인

사용자 테스트(UAT):
현업 사용자가 직접 시나리오 기반 기능/성능 확인

사용자 교육:
매뉴얼 배포 및 교육을 통한 활용도 제고

데이터 거버넌스:
권한 관리, 용어 표준화 등 지속적 관리 체계 수립

조직 문화 정착:
Self-Service BI 확산으로 데이터 기반 일하는 방식 정착

예측 분석(Forecast):
과거 데이터 기반 미래 시뮬레이션 및 예측

머신러닝 모델 적용:
고객 이탈 예측, 수요 예측 등 고급 분석 모델링

AI Agent 도입:
자연어 질의(NLQ) 기반 분석 환경 구축