비즈니스 분석이란 무엇이며 성공을 위해 필요한 이유

기업에서 사용하는 유행어와 관련하여 분석 은 가장 많이 사용되는 목록의 맨 위에 있어야 합니다.

인터넷과 기술이 변화하는 모든 방식 덕분에 분석 및 데이터 마이닝이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 데이터는 훌륭하지만 회사를 만들거나 망칠 수 있는 것은 데이터로 수행된 작업입니다.

바로 여기에서 비즈니스 분석이 필요합니다.

올바르게 사용하면 BA를 활용하여 소비자의 행동, 시장 동향과 관련된 미래의 이벤트를 정확하게 예측하고 수익 증가로 이어질 수 있는 보다 효율적인 프로세스를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비즈니스 분석의 필수 요소

비즈니스 분석에는 많은 사용 사례가 있지만 상업 조직의 경우 BA는 일반적으로 다음과 같은 용도로 사용됩니다.

• 다양한 소스의 데이터를 분석합니다. 이는 클라우드 애플리케이션에서 마케팅 자동화 도구 및 CRM 소프트웨어에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다.
• 고급 분석 및 통계를 사용하여 데이터세트 내에서 패턴을 찾습니다. 이러한 패턴을 통해 미래의 추세를 예측하고 소비자 및 소비자 행동에 대한 새로운 통찰력에 액세스할 수 있습니다.
• KPI 및 추세가 실시간으로 변경됨에 따라 모니터링합니다. 이를 통해 기업은 데이터를 한 곳에 보관할 수 있을 뿐만 아니라 빠르고 정확하게 결론을 내릴 수 있습니다.
• 가장 최신 정보를 기반으로 결정을 지원합니다. 결정을 백업하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 제공하는 BA를 사용하면 하나가 아니라 여러 가지 시나리오에 대해 완전히 알 수 있습니다.

이것이 가장 일반적인 사용 사례이지만 비즈니스 분석에는 네 가지 기본 방법이 있습니다. 가장 간단한 것부터 시작하여 단계적으로 구현됩니다. 한 가지 방법은 다른 것보다 더 중요하지 않으며 BA를 사용할 때 최종 목표가 무엇인지에 따라 다릅니다.

이 네 가지 유형의 분석을 사용하면 조직이 직면할 수 있는 어떤 문제에 대한 솔루션을 생성할 수 있는 방식으로 데이터를 정리, 분석 및 흡수할 수 있습니다.

1. 기술 분석: 추세와 패턴을 식별하기 위한 과거 데이터 및 KPI의 해석. 이를 통해 데이터 집계 및 데이터 마이닝 기술을 사용하여 과거에 발생한 일과 현재 일어나고 있는 일에 대한 큰 그림을 볼 수 있습니다.
   
   많은 기업에서 고객의 행동과 고객을 대상으로 마케팅 전략을 세울 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보기 위해 기술 분석을 사용합니다.
2. 진단 분석: 특정 추세에 영향을 미치는 요소를 결정하기 위해 과거 성과에 초점을 맞춥니다.
   
   이는 드릴다운, 데이터 검색, 데이터 마이닝 및 상관 관계를 사용하여 특정 이벤트의 원인을 밝히는 데 사용됩니다. 이벤트의 가능성과 이벤트가 발생할 수 있는 이유에 대한 이해에 도달하면 분류 및 회귀에 알고리즘이 사용됩니다.
3. 예측 분석: 통계를 사용하여 통계 모델 및 기계 학습 기술을 사용하여 미래 결과를 예측하고 평가합니다. 이것은 종종 특정 결과의 가능성을 결정하는 모델을 생성하기 위해 기술 분석의 결과를 사용합니다.
   
   이 유형은 종종 영업 및 마케팅 팀에서 소셜 미디어 데이터를 기반으로 특정 고객의 의견을 예측하는 데 사용됩니다.
4. 처방적 분석: 과거 성과 데이터를 사용하여 미래에 유사한 상황을 처리하는 방법을 권장합니다. 이러한 유형의 비즈니스 분석은 결과를 결정할 뿐만 아니라 최상의 결과를 얻기 위해 발생해야 하는 특정 작업을 권장할 수도 있습니다. 이것은 종종 딥 러닝과 복잡한 신경망을 사용하여 달성됩니다.
   
   이러한 유형의 비즈니스 분석은 다양한 옵션을 소비자의 실시간 요구 사항에 맞추는 데 자주 사용됩니다.

어떤 방법을 사용할 것인지 결정하는 것은 당면한 비즈니스 상황에 따라 다릅니다.

작동 방식을 좁혔으니 이제 비즈니스 분석에 들어가는 모든 구성 요소와 가치 있는 결론을 찾는 데 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

BA에 대해 자세히 알아볼 때 사용하기로 결정한 방법은 프로세스를 시작하기 전에 설정한 최종 목표에 따라 달라집니다. 어떤 방법을 선택하든 결승선에서 실행 가능한 통찰력을 찾을 수 있을 것입니다.

데이터 수집

데이터 마이닝은 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템을 사용하여 처음에는 볼 수 없었던 데이터에 대한 패턴, 추세 및 기타 진실을 밝히기 위해 방대한 데이터 세트를 선별하는 전략입니다. 회귀, 클러스터링 및 이상값 감지를 포함하여 비즈니스 분석이 가져올 수 있는 몇 가지 데이터 마이닝 기술이 있습니다.

이는 더 빠르고 효율적인 의사 결정으로 이어지기 때문에 비즈니스 분석의 유용한 요소입니다.

예를 들어 데이터 마이닝을 통해 기업은 연중 특정 시기에 특정 제품을 구매하는 고객을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 해당 고객을 분류할 수 있습니다.

텍스트 마이닝

텍스트 마이닝은 앱과 World Wide Web의 텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스입니다.

회사는 텍스트 마이닝을 사용하여 소셜 미디어 사이트, 블로그 댓글 및 콜센터 스크립트에서 텍스트 정보를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터는 고객 서비스 및 경험을 개선하고 신제품을 개발하며 경쟁업체의 성과를 검토하는 데 사용됩니다.

데이터 집계

데이터 집계 프로세스는 데이터를 수집하고 수집한 다음 요약된 형식으로 표시됩니다. 기본적으로 분석하기 전에 수집, 중앙 집중화, 정리 및 필터링을 거쳐 부정확성이나 중복을 제거해야 합니다.

데이터에서 통찰력을 수집할 수 있는 정확도는 프로세스가 끝날 때 얻을 수 있는 관련성 있고 실행 가능한 결과의 종류와 직접적인 관련이 있기 때문에 이는 비즈니스 분석을 위한 중요한 단계입니다.

데이터 집계의 예는 마케팅 팀이 고객 인구 통계 및 메트릭(연령, 위치, 거래 수 등)과 같은 데이터를 사용하여 메시징 및 제안을 개인화하는 방법입니다.

예측

비즈니스 분석을 사용하여 특정 기간 또는 계절에 발생한 프로세스를 분석하면 과거 데이터를 통해 비즈니스에 미래 이벤트 또는 행동에 대한 예측이 제공됩니다.

예측은 특정 휴일 주변의 소매 판매 및 시상식이나 슈퍼볼과 같은 특정 이벤트 주변의 특정 인터넷 검색 급증과 같이 여러 가지에 사용될 수 있습니다.

Portent의 분석 전략가인 Jackie Jeffers는 예측을 전략의 주요 부분으로 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. "이력 데이터를 기반으로 한 예측은 연간 목표를 설정하고 트래픽 및 전환과 같은 온라인 사용자 행동을 예측하는 데 유용합니다. 고객 여정 분석을 사용하면 전환 단계에 이르기까지 잠재적인 리드와의 첫 번째 터치 상호 작용을 식별할 수 있습니다. 가시성 확보 육성 프로세스의 모든 접점에 연결하면 그 사이의 단계를 최적화하고 사용자 여정을 개선할 수 있습니다."

비즈니스 분석은 리드 퍼널을 구축하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 다른 방식으로 수익에도 영향을 미칩니다. 예를 들어, 통화량 예측은 콜 센터의 인력 자원을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 수집하고 분석하는 능력을 갖추는 것은 유익할 뿐만 아니라 데이터 기반의 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다."

데이터 시각화

모든 시각적 학습자에게 데이터 시각화는 비즈니스 분석에서 절대적으로 필요한 부분입니다. 데이터에서 가져온 정보와 통찰력을 원활하게 가져와 대화형 그래프나 차트로 표시합니다.

이 프로세스에서는 비즈니스 메트릭과 KPI를 실시간으로 추적하여 성과와 목표를 더 잘 이해할 수 있도록 하기 위해 올바른 데이터 시각화 소프트웨어가 매우 중요합니다. 어떤 소프트웨어 옵션이 귀사에 적합한지 확실하지 않은 경우 G2에서 제공하는 수백 개의 공정한 리뷰를 살펴보십시오!

비즈니스 분석이 왜 중요한가요?

비즈니스 분석으로 이동하는 많은 부분이 있지만 처음부터 BA가 조직에 중요한 이유가 불분명할 수 있습니다.

우선 비즈니스 분석은 회사에서 정확한 결정을 내리는 데 필요한 도구입니다. 이러한 결정은 수익성을 개선하고 시장 점유율을 높이며 잠재적 주주에게 더 ​​큰 수익을 제공하는 데 도움이 되므로 전체 조직에 영향을 미칠 수 있습니다.

많은 비즈니스가 기술의 영향을 받는다는 사실은 부인할 수 없지만 올바르게 사용하면 BA가 다양한 회사에 경쟁 우위를 제공하므로 회사에 더 나은 영향을 미칠 수 있습니다.

일부 회사는 대량의 데이터로 무엇을 해야 할지 확신이 서지 않지만 비즈니스 분석은 이 데이터를 실행 가능한 통찰력과 결합하여 회사로서 내리는 결정을 개선합니다.

또한 이 데이터는 모든 형식을 사용하여 표시할 수 있으므로 조직의 의사 결정자는 프로세스 초기에 설정한 목표와 자신에게 적합한 방식으로 정보를 알게 될 것입니다.

기본적으로 산업에 관계없이 비즈니스 분석이 중요한 네 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

• 비즈니스에 효과가 있는 부분과 그렇지 않은 부분에 대한 명확한 그림을 제공하여 성능을 향상시킵니다.
• 보다 빠르고 정확한 의사결정 제공
• 기업이 소비자 행동, 추세 및 성과와 관련하여 올바른 선택을 할 수 있도록 하여 위험을 최소화합니다.
• 소비자에 대한 질문에 답함으로써 변화와 혁신을 고취

비즈니스 분석 예시

비즈니스 분석은 다양한 산업 및 조직에서 사용 사례가 있습니다. 기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 기업이 빅 데이터를 활용하여 이익을 극대화하고 고객 경험을 개선하는 새로운 방법을 개발하고 있습니다.

예를 들어 패스트푸드점을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 비즈니스 분석을 사용하여 드라이브 스루를 사용하는 고객의 주문 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. BA를 사용하여 드라이브 스루가 수신하는 트래픽을 모니터링하면 피크 시간과 효율성을 높일 시기를 알 수 있습니다.

줄이 길어질 것이라는 것을 알게 되면 직원 주위를 옮겨 더 많은 직원이 드라이브 스루 차선에서 일하게 하거나 빠르게 완료할 수 있는 주문을 추천하도록 할 수 있습니다. 라인이 더 짧을 때 직원들은 더 비싸고 만드는 데 더 많은 시간이 걸리는 더 높은 마진을 가진 아이템을 추천할 수 있습니다.

인기 있는 식사 키트 배달 서비스인 Blue Apron은 비즈니스 분석을 사용하여 주문 및 레시피에 대한 수요를 예측했습니다. 매주 가입자에게 다양한 식사 메뉴를 구매하도록 보냈고 예측 분석 덕분에 다양한 데이터 통찰력을 사용하여 제품 손상을 방지하고 주문을 이행할 수 있었습니다.

이를 위해 Blue Apron은 고객이 특정 주문을 한 빈도에 대한 과거 데이터로 구성된 고객 관련 통찰력을 살펴보았습니다. 과거 레시피에 대한 고객의 선호도에 초점을 맞춘 레시피 관련 데이터도 있었다. 마지막으로, 특정 기간 동안 주문 비율이 높거나 낮은 구매 패턴이 있는지 알아보기 위해 계절적 추세를 살펴보았습니다.

예측 분석 덕분에 Blue Apron은 고객을 더 잘 이해하고, 사용자 경험을 개선하고, 선호도 변화를 예측하고, 시간이 지남에 따라 식사 맛이 어떻게 변하는지 식별할 수 있었습니다.

Growth Hackers의 CEO인 Jonathan Aufray는 시간을 내어 비즈니스 분석을 사용하는 방법을 공유했습니다. "Growth Hackers에서는 비즈니스 분석을 사용하여 트래픽 소스와 생성한 리드 수를 추적합니다. 이를 통해 어떤 마케팅 전략이 효과가 있고 어떤 마케팅 전략이 효과가 없는지 이해할 수 있으므로 실적이 가장 낮은 전략을 최적화하고 일부를 삭제하고, 최상의 결과를 제공하는 마케팅 채널을 두 배로 늘리십시오."

우리는 또한 우리가 돕는 고객을 위해 비즈니스 분석을 사용합니다. 전략을 계속 개선하려면 행동을 추적하고 데이터를 수집할 수 있어야 합니다. 데이터 없이는 무엇이 효과가 있고 전략을 최적화하는 방법을 알 수 없습니다. 모든 기업이 마케팅, 리드 생성, 영업 및 고객 경험을 위해 분석을 사용해야 한다고 생각합니다."

비즈니스 분석의 이점

비즈니스 규모나 비즈니스가 속한 산업의 규모에 관계없이 비즈니스 분석은 다양한 이점을 제공합니다.

주요 이점 중 하나는 비즈니스에서 예상치 못한 상황에 대비할 수 있다는 것입니다. BA는 조직의 매출, 이익 및 기타 주요 지표의 추세를 모델링하면서 미래를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 매년, 계절에 따라 또는 규모에 관계없이 발생할 수 있는 변경 사항을 확인하고 미리 준비하고 계획할 수 있습니다.

비수기에 대비하거나 새로운 마케팅 캠페인에 투자하기 위해 지출을 줄여야 할 수도 있습니다. BA를 사용하면 대기업이 주문량을 쉽게 예측하고 낭비를 최소화할 수 있습니다.

또한 비즈니스 분석을 통해 조직은 새로운 마케팅 캠페인을 테스트할 수 있습니다. BA는 고객 행동과 관련된 데이터를 제공하므로 다양한 청중과 인구 통계에 대한 광고 캠페인의 효과를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 고객이 재방문할 가능성이 낮다는 것을 확인할 수 있을 때 고객의 비즈니스를 되찾기 위해 타겟 프로모션을 제공하는 것을 고려할 수 있습니다.

BA를 유리하게 활용하면 업종에 관계없이 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

비즈니스 분석의 과제

비즈니스 분석에는 극복해야 할 몇 가지 잠재적인 함정이 있습니다.

우선, 회사 내의 모든 당사자가 채택 및 실행을 완전히 지원할 때 가장 큰 성공을 거둘 수 있습니다. 항상 고위 경영진의 동의와 명확한 기업 전략이 필요합니다.

고위 경영진의 모든 사람이 BA 전략에 동의하도록 하는 것은 어려울 수 있으므로 비즈니스 분석을 이미 시행 중인 전략을 뒷받침하는 것으로 제시해야 합니다. 이것은 또한 BA의 이점에 대해 확신이 서지 않는 사람들을 돕기 위한 명확하고 측정 가능한 목표를 포함해야 합니다.

경영진의 소유권 외에도 비즈니스 분석에는 IT의 참여가 필요합니다. 즉, 데이터를 처리하기 위한 적절한 기술 인프라와 도구가 필요합니다. 비즈니스 분석이 진정으로 성공하려면 비즈니스 팀과 IT 팀이 함께 협력해야 합니다. 그 동안 예측 모델을 구현하고 애자일 접근 방식을 채택할 수 있는 올바른 프로젝트 관리 소프트웨어가 있는지 확인하십시오.

분석 프로젝트의 초기 몇 달 동안 최종 결과에 대한 헌신을 유지하는 것이 중요합니다. 분석 소프트웨어 비용이 높을 수 있고 ROI가 즉각적이지 않더라도 헌신적인 태도를 유지하십시오. 분석 모델은 시간이 지남에 따라 발전할 것이며 예측은 향상될 것입니다. 투자 기간을 넘기지 못하는 사업은 전체 개념을 포기할 가능성이 큽니다.

분석이 제공되면 최종 사용자의 동의도 필요합니다.

최종 사용자는 비즈니스 분석 채택에 참여해야 하며 개발된 예측 모델에 이해 관계가 있어야 합니다. 조직은 이러한 통찰력이 현재 비즈니스 및 기술 운영에 가져올 변화에 대비해야 하므로 최고 수준의 변경 관리가 제공됩니다.

비즈니스 분석 직업

비즈니스 분석 분야의 직업은 숫자 작업을 즐기는 사람들에게 인기 있는 선택입니다. BA에서 경력을 쌓기 시작하려면 비즈니스 분석, 데이터 과학, 정보 관리, 비즈니스 인텔리전스, 마케팅, 통계 또는 관련 분야에서 학사 학위가 필요합니다.

비즈니스 분석과 관련하여 가장 인기 있는 직업 경로는 다음과 같습니다.

• 데이터 분석가 또는 데이터 과학자: 데이터 과학자는 모든 부서에서 활용할 수 있는 귀중한 통찰력을 조직에 제공하는 방식으로 데이터를 수집, 분석 및 구성합니다. 데이터 분석가는 테이블, 차트 및 기타 유형의 보고서를 사용하여 이 데이터를 상위 경영진에게 제공합니다.
• 비즈니스 인텔리전스 분석가: 비즈니스 인텔리전스 분석가는 경쟁 조직보다 우위를 점하기 위해 정보를 수집하고 분석하는 방식이 다릅니다. 그들은 자신의 비즈니스가 어디에 있는지, 강점과 약점, 어떻게 하면 더 큰 수익을 올릴 수 있는지 고위 경영진에게 알릴 것입니다.
• 빅 데이터 분석 전문가: 최신 기술 및 데이터 과학 개발을 사용하여 빅 데이터 분석 전문가는 디지털 산업 내에서 작업할 때 발생하는 문제를 해결합니다. 그들은 종종 데이터를 통해 얻은 통찰력을 사용하여 다양한 결정에 무게를 두도록 요청받을 것이며 사실 증거로 결론을 백업할 수 있어야 합니다.
• 관리 분석가 또는 컨설턴트: 관리 분석가 의 역할은 비즈니스 운영과 협력하여 원활하고 효과적으로 운영되고 있는지 확인하는 것입니다. 효율성을 향상시키는 방법을 찾는 동시에 개선해야 할 비즈니스 프로세스의 범위를 좁히기 위해 여러 다른 부서와 협력하게 됩니다.
• 마케팅 관리자 : 마케팅 관리자의 경로를 선택하는 사람은 조직의 마케팅 전략을 수립해야 합니다. 마케팅 캠페인을 감독하든, 소매 분석을 수집하든, 영업 및 마케팅 팀과 직접 협력하든, 상위 경영진에 보고하든, 조직 및 산업 유형에 따라 달라질 수 있습니다.
• 운영 연구 분석가: 운영 연구 분석가는 정보 기술을 사용하여 운영 데이터를 분석하여 분석을 실행하고 다양한 부서에서 효율성을 개선하기 위한 솔루션을 개발합니다.
• 시장 조사 분석가: 시장 조사 분석가 를 선택한 사람들은 마케팅 데이터와 직접 작업합니다. 이러한 유형의 정보는 잠재 고객을 식별하고, 제품의 적합성을 평가하고, 시간이 지남에 따라 수익을 늘리기 위한 특정 가격대를 개발하는 데 도움이 됩니다.
  

데이터 분석가 급여

비즈니스 분석 업계에서 시작할 자리가 필요한 경우 가장 일반적인 경로 중 하나는 데이터 분석가의 역할입니다. 특히 모든 조직이 데이터 분석가가 직원에게 추가할 가치를 깨닫기 시작했다는 점을 고려할 때 이 직업이 수요가 많다는 사실을 부인할 수 없습니다.

이 길을 가고 있다면 가장 많은 돈을 지불하는 도시에 살고 있는지 궁금할 것입니다. 다음은 상위 5개 유료 도시입니다.

비즈니스 분석 기술

위에 나열된 역할 중 하나에서 경력을 쌓으려면 성공하기 위해 특정 기술이 필요합니다.

• 비판적 사고: 비즈니스 분석 작업의 주요 부분은 의사 결정에 도움이 될 수 있는 데이터를 알고 수집된 데이터의 의미에 대해 비판적으로 생각하는 것입니다.
• 문제 해결: 데이터 수집의 전반적인 목표는 종종 조직 내 특정 문제를 해결하는 것이므로 이 기술을 사용하면 점을 연결하고 그 과정에서 결론을 도출하기가 더 쉬워집니다.
• 의사 소통: 팀의 다른 사람들과 협력하든 결과를 고위 경영진에게 전달하든 글쓰기와 발표를 통해 강력한 의사 소통자가 되는 것이 중요합니다.
• 호기심: 비즈니스 분석을 사용한다는 것은 시간이 지남에 따라 어떻게 작동하고, 서로 조화를 이루고, 변화하는지에 대해 호기심을 갖는 것을 의미합니다.
• 세부 정보 지향: 이 분야의 사람들은 복잡한 데이터를 다루기 때문에 이 데이터의 많은 세부 사항과 이 데이터가 제시할 수 있는 권장 사항에 주의를 기울이는 것이 중요합니다.
  

비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스(BI)가 비즈니스 분석과 혼동되는 경우가 많으며 그 반대도 마찬가지입니다. 둘은 비슷하기 때문입니다. BI도 과거 데이터를 다루지만 이 데이터는 회사의 CRM 소프트웨어, ERP 시스템, 마케팅 자동화 도구 등 다양한 위치에서 수집되는 경향이 있습니다.

BA와 BI 모두 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하여 데이터를 수집, 정렬 및 표시하므로 비즈니스 경영진은 발견할 수 있는 스파이크 또는 문제점을 시각적으로 나타낼 수 있습니다.

그러나 둘 사이에는 한 가지 주요 차이점이 있습니다.

비즈니스 인텔리전스는 회사의 성과를 보고하고 주요 지표에서 어느 위치에 있는지 보고 하는 데 더 관심이 있습니다. 과거에 일어난 일, 왜 일어 났는지 , 현재 일어나고 있는 일에 대한 맥락을 제공합니다.

비즈니스 분석은 비즈니스 인텔리전스가 제공하는 컨텍스트를 사용하여 통계 분석, 데이터 마이닝, 예측 모델링 및 기타 기술을 적용합니다. 이러한 방법은 보다 발전되었으며 예측이라고도 하는 미래에 무엇을 기대해야 하는지에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공합니다.

귀하의 비즈니스에 적합한 방법을 결정하는 것은 까다로울 수 있습니다. 다음과 같은 경우 비즈니스 인텔리전스를 사용합니다.

• 회사의 과거 또는 현재 실적을 시각화해야 합니다.
• 중요한 메트릭을 집계하고 시각화하는 것보다 예측에 덜 관심이 있습니다.
• 더 많은 사용자가 데이터를 알았으면 합니다. 이는 기술 수준이 낮은 사용자가 차트와 보고서를 생성할 수 있도록 설계된 솔루션인 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스를 통해 가능합니다.
• 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 편리합니다.

반면에 다음과 같은 경우 비즈니스 분석을 사용하십시오.

• 회사의 미래 성과를 시각화할 방법이 필요합니다.
• 예측은 회사의 성공의 열쇠입니다.
• 정확한 예측을 위해 결과를 시각화할 수 있는 데이터를 탐색하고 조작할 데이터 분석가가 있습니다.
• 데이터 마이닝, 통계 분석 및 예측 모델링의 결과를 기반으로 결정을 내리는 것을 선호합니다.

비즈니스 분석 대 데이터 과학

비즈니스 인텔리전스와 마찬가지로 때때로 비즈니스 분석이 데이터 과학과 어떻게 다른지 명확하지 않습니다. 둘 다 데이터 수집, 모델링 및 다양한 통찰력 확보를 포함합니다.

이 둘의 차이점은 BA가 비용 및 이익과 같은 비즈니스 관련 문제에 국한되어 있고 미래에 일어날 수 있는 일을 예측할 수 있다는 점에서 비롯됩니다.

데이터 과학은 고객 선호도, 계절적 요인 및 비즈니스 내의 지리와 관련된 질문에 답하는 것이 주요 초점이기 때문에 둘 중 더 크거나 상위 집합입니다. 데이터와 알고리즘 구축 및 기술을 결합하여 이러한 질문에 답합니다.

간단히 말해서 데이터 과학은 통계, 알고리즘 및 기술을 사용하여 데이터를 연구하는 과학입니다. BA는 비즈니스 데이터의 통계 연구입니다.

실제 사례를 살펴보겠습니다.

아이스크림 가게를 연다고 가정해 봅시다. 필요한 모든 재료와 장비를 구입하고 눈에 띄는 이름까지 생각해냅니다.

비즈니스 분석은 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

• 내 사업이 수익성이 있습니까?
• 어떻게 하면 비즈니스를 더욱 수익성 있게 만들 수 있습니까?
• 수익성이 없다면 내가 무엇을 잘못하고 있습니까?
• 수익성 부족의 원인은 무엇입니까?
• 아이스크림을 더 비싸게 팔아야 할까요 아니면 더 싸게 팔아야 할까요?

데이터 과학은 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 평균 아이스크림 먹는 사람의 일반적인 인구 통계는 무엇입니까?
• 라디오에서 상위 40개 음악을 재생하면 고객이 더 많은 팁을 얻을 수 있습니까?
• 다른 아이스크림 가게를 열 수 있는 가장 좋은 지리적 위치는 어디인가요?
• 1년 중 아이스크림이 가장 많이 팔리는 달은?

비즈니스 분석 모범 사례

올바른 비즈니스 분석 전략을 구현하는 것은 회사가 하루아침에 할 수 있는 일이 아닙니다. 그러나 특정 모범 사례가 적용되면 얻은 통찰력을 통해 비즈니스를 최대한 성공적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 비즈니스 분석을 사용하기 전에 비즈니스 사용 사례 및 목표 정의
• 성공과 실패에 대한 구체적인 기준 결정
• 성공 및 실패 기준을 사용하여 모델 검증
• 방법론 작성, 데이터 범위 좁히기, 정확한 예측을 위한 내부 및 외부 요인 결정

시간을 할애하여 이 네 가지 방법을 수행하면 비즈니스가 데이터 기반 의사 결정에서 가장 큰 이점을 얻을 수 있음을 확신할 수 있습니다.

본론으로 들어가자

조직에서 비즈니스 분석을 사용하기로 선택하면 수익, 고객 경험 및 전반적인 효율성과 관련하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 방법은 경쟁자보다 우위를 점할 수 있는 방법을 밝힐 수 있기 때문에 종종 숨겨진 보석으로 간주됩니다. 목표를 설정하고 상금을 주시하십시오. 그러면 당신이 발견한 것에 즐겁게 놀랄 것입니다.

아직 학습을 멈추지 마세요! 빅 데이터 분석에 대해 자세히 알아보고 이를 사용하여 더 빠르고 계산된 결정을 내리는 방법을 알아보세요.