[논문 리뷰] Defining and Conceptualizing Actionable Insight: A Conceptual Framework for Decision-centric Analytics

Tan Shiang-Yen, Taizan Chan|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 11.

Big Data and Business Intelligence참고 문헌 8인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 의사결정 중심 분석에서 실행 가능한 통찰을 위한 다성분 개념적 프레임워크를 제안하며, 이를 분석적 통찰, 상호보완적 통찰, 예측적 통찰의 세 가지 상호연관된 구성요소로 정의한다. 다학제적 이론에 기반하여 체계적이고 설계 중심의 정의를 제공함으로써 실행 가능하고 의사결정 준비가 된 결과를 도출하는 데이터 분석 시스템의 개발을 안내한다.

ABSTRACT

Despite actionable insight is widely recognized as the outcome of data analytics, there is a lack of a systematic and commonly-shared definition for the term. More importantly, existing definitions are generally too abstract for informing the design of data analytics systems. This study proposes a definition for actionable insight in data analytics. For this purpose, this study conceptualizes actionable insight as a multi-component concept. The components, namely analytics insight, synergic insight, and prognostic insights are grounded in theories from multiple disciplines. Collectively, the components provide a holistic definition for actionable insight. Based on the multi-component view, a conceptual framework is introduced to actionable insight in detail, at both the concept-level and component-level. Each component's analytical, cognitive, and computational requirements are explained and relevant design considerations are suggested. We hope this study could be a rudimentary step toward the realization of data-centric data analytics that can deliver the promised actionable insight.

연구 동기 및 목표

• 데이터 분석 분야에서 '실행 가능한 통찰'에 대한 체계적이고 공유되는 정의가 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 실행 가능한 통찰을 추상적 개념화를 넘어서 다학제적 이론에 기반하여 정의하기 위해.
• 의사결정 중심의 분석 시스템 개발을 지원하는 다성분 모델을 개발하기 위해.
• 실행 가능한 통찰을 생성하기 위한 분석적, 인지적, 계산적 요구사항을 명확히 하기 위해.
• 실질적이고 의사결정 준비가 된 결과를 제공하는 데이터 분석 시스템을 구축하기 위한 설계 고려사항을 제공하기 위해.

제안 방법

• 실행 가능한 통찰을 구성하는 분석적 통찰, 상호보완적 통찰, 예측적 통찰로 이루어진 다성분 개념적 프레임워크를 제안한다.
• 정보 과학, 인지 심리학, 의사결정 이론의 이론적 기반을 통합하여 각 구성요소를 정의한다.
• 시스템 설계를 안내하기 위해 각 구성요소의 분석적, 인지적, 계산적 요구사항을 분석한다.
• 개념 수준과 구성요소 수준의 분석을 통해 프레임워크의 이론적 및 실천적 차원을 체계화한다.
• 식별된 요구사항을 바탕으로 의사결정 중심 분석 시스템 개발을 안내하는 설계 고려사항을 제안한다.
• 실제 의사결정 맥락에 프레임워크를 적용하여 실용적 관련성과 시스템의 사용 가능성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 분석에서 실행 가능한 통찰에 대한 체계적이고 공유되는 정의는 무엇인가?
• RQ2 실행 가능한 통찰을 단일 개념이 아닌 다성분 구조로 개념화할 수 있는가?
• RQ3 실행 가능한 통찰을 생성하기 위한 분석적, 인지적, 계산적 요구사항은 무엇인가?
• RQ4 다학제적 이론은 실행 가능한 통찰의 구성요소를 어떻게 안내할 수 있는가?
• RQ5 의사결정 중심 분석 시스템을 구축하기 위해 프레임워크에서 도출되는 설계 원칙은 무엇인가?

주요 결과

• 논문은 분석적 통찰, 상호보완적 통찰, 예측적 통찰로 구성된 다성분 프레임워크를 수립한다.
• 각 구성요소는 서로 다른 이론적 기반에 뿌리를 두고 있어 프레임워크의 다학제적 타당성을 강화한다.
• 프레임워크는 실행 가능한 통찰이 단지 데이터 기반의 통찰을 넘어서 맥락 통합과 미래 지향적 예측이 필요하다고 명확히 한다.
• 각 구성요소에 대해 분석적, 인지적, 계산적 요구사항을 명시적으로 규명함으로써 타겟팅된 시스템 설계를 가능하게 한다.
• 의사결정 중심 분석 시스템을 개발하는 개발자와 전문가를 위한 실질적인 설계 고려사항을 제공한다.
• 이 연구는 프레임워크를 데이터 중심 분석이 실질적이고 의사결정 준비가 된 결과를 도출하는 데에 기초가 되는 첫걸음으로 위치시킨다.