비즈니스 분석: 데이터 기반 성공을 위한 필수 도구, 기법 및 기술

소개: 비즈니스 분석의 역할

많은 조직에서 비즈니스 분석은 “무슨 일이 일어나고 있나요?”와 같은 질문에 답하는 데 도움이 되는 유용한 도구입니다. “왜 이런 일이 발생하고 있는가?”, “다음에는 어떤 일이 일어날 가능성이 높은가?” 그리고 “이에 대해 우리는 무엇을 해야 하는가?” 비즈니스 분석 업무는 데이터, 통계적 방법, 분석 및 기술을 사용하여 비즈니스 의사 결정에 정보를 제공하고 비즈니스 성과를 개선하는 인사이트를 얻는 활동입니다.

기존 방법과 달리 비즈니스 분석을 통해 조직은 기술적 분석, 진단 분석, 예측 분석 및 처방적 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 이 업무의 핵심 구성 요소에는 데이터 분석, 통계적 방법, 데이터 시각화 및 머신러닝 알고리즘이 포함되며, 이는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.

비즈니스 애널리스트가 주로 다루는 분야:

• 데이터 소스: 영업, 마케팅, 재무, 공급망, 운영 및 고객 데이터.
• 분석 도구: 조직이 대시보드를 만들고 빅데이터로부터 귀중한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼, Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R, CRM 및 ERP 시스템.
• 기법: 데이터 시각화, 통계, 모델링, 실험

최신 비즈니스 분석은 과거 데이터를 수집하고 분석하여 트렌드를 파악하고, 미래 결과를 예측하며, 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 포함합니다. 이는 기회와 위험을 식별하고, 효율성과 수익성을 높이며, 전략을 실제 데이터에 맞춰 조정하고, 의사 결정의 질을 개선하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 분석의 4가지 핵심 유형

기술 분석: 과거 성과 이해하기

기술 분석은 과거 정보를 구성, 집계, 요약, 시각화하여 가공되지 않은 데이터를 이해하기 쉬운 비즈니스 인사이트로 전환합니다. “무슨 일이 일어났는가?”를 설명하는 데 사용됩니다. 데이터 집계, 시각화, 통계 분석, 데이터 마이닝을 사용하여 과거 데이터 패턴을 분석합니다.

Microsoft Excel 및 Google Sheets와 같은 도구는 기본적인 기술 통계 분석을 지원하는 반면, Tableau 및 Power BI와 같은 고급 비즈니스 분석 및 데이터 시각화 도구 는 비즈니스 리더가 데이터를 해석하고 대시보드를 만드는 데 도움이 되는 더 심층적인 데이터 처리 기능을 제공합니다. 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, SQL은 과거 데이터를 집계하고 대규모 데이터 세트를 그룹화, 필터링, 요약하는 데 사용됩니다. Python, R과 같은 프로그래밍 및 데이터 분석 도구는 자동화된 기술 보고 및 시각화 전의 더 복잡한 데이터 정리에 사용될 수 있습니다.

기술적 분석은 일반적으로 영업 보고서, 웹사이트 분석, 대시보드 및 평균 응답 시간을 생성하는 데 사용됩니다. 이는 성과에 대한 공통된 이해를 형성하고 패턴과 이상 징후를 발견하는 데 도움이 됩니다.

진단 분석: 이벤트 발생 원인 파악

진단 분석은 데이터 세트와 데이터 포인트를 분석하여 비즈니스 결과를 이해하고 결과의 원인, 관계 및 Driver를 탐색합니다. 보고를 통찰력으로 전환하고 팀이 문제를 해결하고 성공을 재현하도록 돕습니다.

진단 분석은 통계적 방법과 데이터 마이닝 기법을 사용하여 데이터 애널리스트가 근본 원인을 파악하도록 돕습니다. 여기에는 드릴다운 분석, 비교, 상관관계 및 세분화가 포함됩니다. 이는 데이터를 효과적으로 해석하기 위한 분석 기술과 우수한 데이터 관리 관행이 교차하는 지점에 있습니다. 진단이 가능하려면 통합, 정제, 표준화, 거버넌스와 같은 데이터 관리 관행을 통해 데이터의 신뢰성과 사용성을 보장해야 합니다.

실시간 분석 은 더 빠른 의사 결정을 위해 즉각적인 진단 인사이트를 제공합니다. 조직은 일반적으로 비즈니스 프로세스가 저조한 성과를 보였거나 성공한 이유, 판매가 감소했거나 웹사이트 트래픽이 감소한 이유를 이해하기를 원합니다.

예측 분석: 미래 동향 예측

예측 분석은 machine learning, 예측 모델링, 통계 분석을 사용하여 비정형 데이터와 빅데이터 모두로부터 미래 결과를 예측합니다. 데이터 사이언티스트와 애널리스트는 회귀 분석, 예측 모델링 및 기타 통계적 방법을 포함한 다양한 기술을 사용하여 판매 예측, 수요 및 비즈니스 계획, 리스크 관리와 같은 중요한 비즈니스 애플리케이션을 지원하는 인사이트를 생성합니다. 예측 분석 솔루션 은 머신 러닝 모델을 활용하여 이러한 사용 사례 전반에 걸쳐 정확한 예측 기능을 제공합니다.

처방적 분석: 최적의 조치 추천

처방적 분석은 과거 데이터, 통계 기법, 비즈니스 분석, AI, 머신러닝을 결합하여 미래에 일어날 가능성이 있는 일을 예측하고 비즈니스 결과 및 성과를 개선하기 위한 구체적인 조치를 권장합니다.

과거 데이터 분석은 패턴과 과거 추세를 파악하는 데 도움이 되며, 통계 모델링과 머신러닝 기능 은 고급 처방적 분석 애플리케이션을 구동하여 확률 예측을 수행합니다.

예측 분석은 비즈니스 프로세스 개선, 위험 및 기회 수량화, 공급망 운영 최적화, 선제적인 비즈니스 의사 결정에 도움을 줍니다. 일반적으로 판매 예측, 고객 이탈 예측, 미래 웹사이트 트래픽 추정, 잠재 고객 식별, 재고 수요 예측에 사용됩니다.

비즈니스 분석 도구 및 기술

스프레드시트에서 고급 분석 플랫폼으로

기업은 개별 분석을 위한 수동 Excel 스프레드시트 모델링에서 자동화되고 확장 가능하며 협업적인 의사 결정을 가능하게 하는 정교한 비즈니스 분석 도구로 발전했습니다. Excel의 수동 데이터 입력은 데이터 양, 버전 관리, 자동화 및 거버넌스에 한계가 있으며, 팀 전체에 걸쳐 확장하기 어렵습니다.

데이터 볼륨이 증가함에 따라 조직은 Excel만으로는 감당하기 어려워집니다. 더 큰 데이터 세트를 처리하기 위해 데이터는 관계형 데이터베이스와 데이터 웨어하우스로 이동했고, SQL은 더 빠른 집계 및 세분화를 위한 언어가 되었습니다. 최신 데이터 도구는 여러 데이터 세트의 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 지원하며, 중앙 집중식 데이터는 분석에 더 신뢰할 수 있습니다. Excel은 종종 쿼리된 데이터의 프런트엔드가 되었습니다.

오늘날의 분석 스택은 단일 도구가 아닌 통합된 에코시스템입니다. 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 데이터 웨어하우징, 데이터 관리, 데이터 시각화 기능을 통합하며, AI 기반 BI 대시보드 는 조직이 데이터를 시각화하고 분석하는 방식을 혁신합니다. 월간 Excel 보고서, 수동 차트 생성, 일회성 애널리스트 요청을 자동화된 대시보드, 드릴다운 및 필터, 표준화된 KPI, 역할 기반 액세스, 거의 실시간에 가까운 보고로 대체했습니다.

시각화 및 보고 기능

데이터 시각화 도구는 복잡한 데이터 분석을 명확하고 상호작용이 가능하며 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 사용자는 차트, 그래프, 대시보드, 보고서를 통해 복잡한 데이터 세트를 제시하여 패턴, 추세, 이상 현상을 더 쉽게 이해하고 전달할 수 있으므로 비즈니스 리더는 추세를 파악하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

시각화 도구는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 레이크하우스, 스트리밍 데이터 소스, API 및 클라우드 플랫폼에 직접 연결되어 즉각적인 비즈니스 인텔리전스를 위한 실시간 데이터 분석을 지원합니다. 데이터 레이크하우스 아키텍처 는 분석과 AI를 위한 통합된 기반을 제공합니다. 레이크하우스는 단일 중앙 집중식 플랫폼에 원시 데이터, 반정형 데이터, 정형 데이터를 저장하는 동시에 스키마 적용, ACID 트랜잭션, 데이터 거버넌스 및 보안, 고성능 쿼리를 적용하여 여러 분석 워크로드가 동일한 신뢰할 수 있는 데이터에서 작동하도록 합니다.

웹 분석 및 데이터 마이닝 도구는 행동 세부 정보, 규모, 실시간 신호 및 더 깊은 패턴 발견을 추가하여 기존 비즈니스 분석 도구를 확장하고 향상시킵니다. 행동 세부 정보는 비즈니스 지표에 맥락을 더하고 데이터 마이닝은 숨겨진 패턴을 드러냅니다. 이러한 도구들은 함께 기술적, 진단적, 예측적 및 처방적 분석의 전체 스펙트럼을 지원합니다.

데이터 수집 및 관리의 기초

전략적인 데이터 수집 접근 방식

전략적 데이터 수집은 조직이 목적을 가지고 데이터를 수집하도록 보장하며, 불필요한 복잡성과 위험을 피하면서 더 나은 분석, 더 강력한 인사이트, 더 현명한 결정을 가능하게 합니다. 데이터 수집은 관련성이 있고, 고품질이며, 윤리적이고, 비즈니스 목표에 부합하도록 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 판매 데이터, 고객 행동, 재무 데이터, 공급망 소스에서 데이터를 수집하는 것이 포함될 수 있습니다.

성공적인 조직은 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 체계적으로 데이터를 수집합니다. 이는 비즈니스 목표에서 시작하여 데이터가 지원할 의사결정을 정의합니다. 재무제표, 과거 데이터, 내부 및 외부 실시간 데이터 소스와 같은 여러 소스의 데이터를 통합합니다.

전략적 데이터 수집 전략 을 통해 대규모로 효율적이고 자동화된 데이터 수집이 가능합니다. 정확성, 일관성, 개인정보 보호, 윤리 및 규정 준수를 우선시합니다. 여기에는 목표가 변경됨에 따라 정기적인 감사 및 조정을 통한 지속적인 평가와 최적화가 포함됩니다.

데이터 관리 모범 사례

좋은 데이터 관리는 데이터 분석 활동을 위한 데이터 품질, 보안 및 접근성을 보장합니다. 데이터 관리 방식은 수집 시 데이터를 검증하고, 정기적으로 데이터를 정리 및 정규화하며, 자동화된 검사를 통해 데이터 품질을 모니터링해야 합니다. 모든 사람이 동일한 방식으로 데이터를 해석할 수 있도록 일관된 명명 규칙을 사용하고 KPI와 측정항목을 명확하게 정의하세요.

빅데이터는 분석을 위한 강력한 기회를 창출하지만, 데이터가 수집, 관리, 분석, 해석되는 방식에 영향을 미치는 중대한 과제를 야기하기도 합니다. 빅데이터는 여러 데이터 소스에서 고속으로 업데이트되는 정형 및 비정형 데이터의 방대한 데이터세트를 포함하므로 저장, 처리, 쿼리가 더욱 복잡해집니다.

데이터 아키텍처 기반 은 빅데이터 시대에 효과적인 데이터 관리를 위한 구조를 제공합니다. 증가하는 비정형 데이터와 빅데이터 분석을 지원하려면 데이터 아키텍처는 확장 가능한 스토리지 및 처리 플랫폼을 사용하는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 lakehouse에 데이터를 중앙 집중화하고 수동 데이터 처리를 줄이기 위해 refresh되는 자동화된 데이터 파이프라인을 활성화해야 합니다. 통합 데이터 시스템은 여러 소스의 데이터를 정리하고 저장하여 조직 전체에서 효율적인 프로세스 자동화 및 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

비즈니스 분석에 필요한 필수 기술

기술 및 분석 기술

비즈니스 분석은 데이터를 실행 가능한 비즈니스 가치로 전환하기 위해 기술적 능력(데이터 처리, 도구, 시스템)과 분석적 능력(사고, 해석, 커뮤니케이션) 간의 균형을 필요로 합니다.

기술 역량에는 데이터 관리 및 데이터 준비, SQL/Python 및 데이터베이스 기술, 데이터 시각화 및 BI 도구 숙달, 임시 분석을 위한 Excel 수식 및 Power Query가 포함됩니다. 컴퓨터 과학 지식은 데이터 처리 및 머신러닝 알고리즘을 다룰 수 있게 해줍니다.

핵심 분석 기술에는 통계 분석, 데이터 마이닝, 데이터 해석, 문제 해결 및 비판적 사고, 비즈니스 및 도메인 지식, 커뮤니케이션 및 스토리텔링이 포함됩니다. 비즈니스 기본 지식과 데이터 과학 역량이 결합하여 다재다능한 데이터 애널리스트를 만듭니다.

데이터 애널리스트 교육 은 필수적인 분석 및 기술 역량을 개발합니다.

커뮤니케이션 및 전략적 기술

비즈니스 애널리스트는 기술 분석과 비즈니스 전략을 연결해야 합니다. 복잡한 데이터 분석을 실행 가능한 인사이트로 전환하려면 커뮤니케이션 기술이 필수적입니다. 복잡한 데이터 분석을 실행으로 옮기려면 명확한 스토리텔링, 청중을 고려한 메시징, 강력한 시각 자료, 실행 가능한 권장 사항이 필요합니다. 비즈니스 컨텍스트를 이해하고 비즈니스 목표를 중심으로 분석을 구성해야 합니다. 비즈니스 중심의 스토리텔링은 데이터 분석 결과를 결과, 위험, 기회와 연결합니다.

전략적인 데이터 커뮤니케이션은 청중을 인식하고 명확성과 단순성을 강조하며, 올바른 시각화를 통해 비즈니스 리더에게 인사이트와 다음 단계를 제공하고 비즈니스 결정에 정보를 제공합니다. 전략적 의사 결정 기술에는 비즈니스 통찰력, 문제 구성 및 질문 공식화, 이해관계자 관리 및 신뢰가 포함되어 비즈니스 문제를 효과적으로 해결하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 분석 전문성 개발하기

비즈니스 분석 전문성을 개발하려면 먼저 핵심 분석 구성 요소에 집중하여 기술, 진단, 예측, 처방 분석을 이해해야 합니다. 프로그램 요소에는 데이터 분석, 통계 및 해석 방법, 데이터 시각화, 머신러닝이 포함되어야 합니다.

데이터 도구(SQL, Excel, BI 도구, Python 또는 R)를 사용하여 실무 기술을 개발하세요. 실제 비즈니스 문제를 다루며 비즈니스 및 도메인 지식을 강화하세요. 분석 기술을 구축하고 피드백과 반복을 통해 배우기 위해서는 데이터 세트와 비즈니스 문제를 직접 다루는 경험만한 것이 없습니다.

Harvard Business School 프로그램, 대학 과정, 온라인 과정, 전문 자격증을 통해 지속적인 학습에 참여하세요. Databricks 인증 프로그램 은 비즈니스 분석 및 데이터 과학 전문성을 검증합니다.

실제 적용 사례 및 커리어 가치

부문별 산업 애플리케이션

여러 부문에 걸쳐 데이터 분석을 통해 조직은 직관에 기반한 의사 결정에서 증거 기반 전략으로 전환하여 성과, 효율성 및 결과를 개선할 수 있습니다. 각 부문은 목표와 데이터에 맞춰진 분석을 사용합니다. 예를 들어:

• 제조 회사의 공급망 관리 분석 은 예측 분석 및 데이터 분석을 사용하여 가동 중지 시간을 줄이고 효율성을 개선하며 비용을 절감합니다.
• 금융 서비스 는 위험 관리, 사기 탐지, 알고리즘 거래, 고객 수익성 분석에 비즈니스 분석을 활용하여 규정 준수를 개선하고 개인화된 금융 서비스를 제공합니다.
• 리테일 조직 은 판매 데이터, 고객 행동 분석, 고객 세분화 및 개인화, 수요 예측, 가격 분석, 추천 시스템을 통합한 리테일 분석 솔루션 을 사용하여 비즈니스 성과를 창출합니다.
• 의료 시설 은 분석을 사용하여 질병 및 위험을 예측하고, 리소스를 최적화하며, 환자 결과 및 사기 청구를 분석하여 치료를 개선하고 비용을 절감합니다.

결론

비즈니스 분석은 데이터 기반 인사이트를 통해 조직이 비즈니스 의사 결정을 내리는 방식을 혁신하는 데 있어 수요가 높습니다. 비즈니스 분석을 성공적으로 구현하는 조직은 비즈니스 성과를 개선하기 위한 귀중한 인사이트를 얻습니다.

실무자는 포괄적인 분석 프레임워크를 구성하는 기술, 진단, 예측, 처방 분석이라는 4가지 유형의 분석을 이해해야 합니다. 비즈니스 분석에 필수적인 기술에는 기술적 능력, 분석 능력, 커뮤니케이션 능력, 비즈니스 기초 지식이 포함됩니다. 성공하려면 기술적인 데이터 분석 역량과 전략적인 비즈니스 이해를 결합해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 vs. 분석 에서는 이 두 분야가 서로를 어떻게 보완하는지 명확히 설명합니다.

이 분야의 도구는 Microsoft Excel부터 모든 규모의 데이터 분석을 가능하게 하는 고급 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 이르기까지 다양합니다. 또한 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석이 가능성을 확장하면서 이 분야는 계속 발전하고 있습니다.

자주 묻는 질문

• 비즈니스 분석은 어떤 역할을 하나요? 비즈니스 분석은 기술적, 진단적, 예측적, 처방적 방법을 통해 데이터를 분석하여 비즈니스 의사 결정에 정보를 제공하고, 비즈니스 성과를 개선하며, 비즈니스 문제를 해결하는 인사이트를 제공합니다.
• 비즈니스 분석의 4가지 유형은 무엇인가요? 네 가지 유형은 기술 분석(과거 성과 이해), 진단 분석(이벤트 발생 원인 파악), 예측 분석(추세 예측), 처방 분석(조치 권장)입니다.
• 비즈니스 분석에 필요한 기술은 무엇인가요? 필수 분석 기술에는 통계 분석, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 커뮤니케이션 기술, 비즈니스 기초 및 Microsoft Excel과 같은 비즈니스 분석 도구와 고급 플랫폼에 대한 숙련도가 포함됩니다.

비즈니스 분석 분야의 커리어는 가치가 있나요? 예, 조직이 비즈니스 결과를 개선하기 위해 데이터 기반 의사 결정에 점점 더 의존함에 따라 비즈니스 분석 커리어는 강력한 성장 기회, 경쟁력 있는 보상, 높은 수요를 제공합니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)