▼ 표 1-1 Analytics 평가 항목 예시
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평가 항목 |
예시 |
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Innovation(혁신성) |
• 새로운 시각에서 데이터를 보았는가? • 기존 방식과 다르게 도전적인 접근을 시도했는가? |
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Accuracy(정확성) |
• 결과물은 정확한가? • 주어진 목적 및 조건을 정확히 만족했는가? |
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Relevance(관련성, 연결성) |
• 실제 상황은 물론 향후 연구에서도 활용할 수 있는 결과물인가? • 실제 현업 종사자가 납득할 수 있을 만한 결론인가? |
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Clarity(명확성) |
• 제시한 문제에 대해 말하려는 바(결론)를 명확히 했는가? • 분석한 결과는 명확히 재현할 수 있는가? |
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Presentation(표현력) |
• 누구와도 토론할 수 있도록 적절히 시각화했는가? • 시각화와, 그것을 분석한 내용에 대해 설명했는가? |
Analytics 유형의 가장 중요한 특징은 바로 정답이 없다는 것입니다. 그래서 점수를 표시하는 리더보드가 필요 없습니다. 또한, 정답이 없다는 특징 때문에 난해하고 혼란스럽게 다가올 수밖에 없습니다.
목적 변수를 따로 정하지 않았다는 건 어떤 목적을 표현해야 할지 참가자가 스스로 정의해야 한다는 뜻입니다. 뿐만 아니라 정답이 있는 컴페티션이라면 정답과 관련한 데이터를 주최 측에서 선별해서 제공할 수 있지만, Analytics 유형은 굳이 그럴 필요가 없습니다. 오히려 다양한 정답이 만들어질 수 있는 환경에 방해가 되기 때문에 주최 측은 데이터 특성(Feature)의 종류를 굉장히 다양하게 제공합니다. 따라서 다양한 데이터 특성 사이에서 문제를 스스로 정의하기 위한 도메인의 이해도, 그리고 그것을 표현하고 설명할 수 있는 능력이 있어야만 주도적으로 컴페티션을 헤쳐나갈 수 있습니다.