업무 활용 사례팀의 역할
업무 활용 사례팀은 Foundry 데이터를 이용해 특정 분석이나 업무 결과를 구현합니다. 사업 영역, 중앙 프로그램팀 또는 한 명의 프로젝트 관리자가 팀을 운영할 수 있으며, 초기에는 한 관리자가 여러 책임을 조율하는 방식도 흔합니다.
방향과 결과의 책임
| 역할 | 책임 |
|---|---|
| Domain lead | 사업 영역의 투자 효과를 책임집니다. 여러 작업 영역을 포함할 수 있으며 프로그램팀과 정기적으로 사례의 전략 및 우선순위를 논의합니다. 반드시 개별 사례팀 안에 있을 필요는 없습니다. |
| Workstream lead | 인접 사례 사이에 분석, 모델과 온톨로지 테이블을 공유하고 같은 사용자에게 제공할 앱 등 공통 역량을 배치합니다. 영역 안에 사례가 많아질 때 규모의 이점을 만드는 역할입니다. |
| Use case lead | 엔지니어와 함께 기술 및 조직 목표, 개발 표준과 다른 프로젝트의 협업을 관리합니다. 사례의 ROI, 실행과 사용자 정착, 프로젝트 권한을 책임지며 이슈, 상태 검사, 스케줄과 앱 지원을 마련합니다. |
| Product owner | 계획 단계에서 기능을 확인하고 문서화하며 개발 로드맵과 구현을 책임집니다. 초기부터 조직 요구와 사용자 가치를 조율하고 개발 진행 및 결과를 묻는 사람의 주요 연락 담당자가 됩니다. |
| 조직 및 분야 전문가(SME) | 현행 업무, 기존 도구의 한계와 개선 기회를 설명합니다. 기존 도구의 고급 사용자인 경우가 많으며 업무 요구에 맞는 설계가 되도록 안내합니다. |
개발 역할
개발자는 공통 온톨로지 계층의 데이터를 사용하며 사례 범위에 따라 전문 분야를 나눌 수 있습니다. 필요한 인원은 목표, 요구와 현재 팀의 역량에 따라 정합니다.
데이터 분석가
임시 분석과 템플릿 분석, 보고서, 시각화 및 대시보드의 범위를 정하고 설계 및 구현합니다. 주요 업무 질문에 답할 수 있어야 하며 파이프라인 개발 중 필요한 일회성 품질 및 일관성 확인도 수행합니다.
데이터 엔지니어
업무 결과에 필요한 데이터셋 변환과 최적화를 작성합니다. 중앙 프로그램 지침에 따라 주요 데이터셋을 관리하고 감시하며, 정해진 기여 절차로 공통 온톨로지에 변경을 반영합니다.
데이터 과학자 및 머신러닝 전문가
모델링, 머신러닝, 분류와 회귀를 통해 의사결정에 필요한 정보를 보강하고 시각화합니다. 모델 개발을 사용자 판단과 연결된 업무의 일부로 수행합니다.
애플리케이션 개발자
Workshop, Slate, Quiver와 Object Explorer 등으로 판단 중심의 화면을 만듭니다. Ontology Manager에서 객체 유형과 관련 액션을 정의하고, 외부 도구로 앱을 만들 때에는 Foundry Gateway API를 연결할 수 있습니다.
최종 사용자와 셀프서비스 사용자
사용자는 완성된 화면, 워크플로와 데이터 자산으로 일상 업무를 수행합니다. 임시 분석, 보고, 운영 개선과 일상 의사결정이 포함됩니다. 이들이 어떤 판단을 내려야 하는지와 결과를 어떻게 기록할지는 기능 요구사항에 포함해야 합니다.
여러 사례 사이의 공통 데이터 및 플랫폼 관리 책임은 Foundry 프로그램의 역할과 연결합니다.