비즈니스 분석이란 무엇인가요?

비즈니스 분석은 기업이 운영 과정에서 생성된 데이터 또는 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 비즈니스 문제를 해결하고, 비즈니스 기본 사항을 모니터링하고, 새로운 성장 기회를 식별하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 것을 포함합니다.

비즈니스 분석은 데이터 탐색, 데이터 시각화, 통합 대시보드 등을 사용하여 사용자에게 실행 가능한 데이터와 비즈니스 인사이트에 대한 액세스를 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스(BI)는 비즈니스 데이터에 기반하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 비즈니스 분석(BA)은 비즈니스 인텔리전스의 하위 집합으로, 분석을 제공하며, 비즈니스 인텔리전스 인프라는 의사 결정에 사용될 데이터의 식별 및 저장을 위한 툴을 포함하는 포괄적인 비즈니스 인텔리전스입니다.

비즈니스 인텔리전스는 원시 입력 데이터와 비즈니스 분석을 통해 생성된 지식 및 실행 가능한 인사이트를 모두 수집, 관리 및 사용합니다. 비즈니스 분석의 지속적인 목적은 새로운 지식과 인사이트를 개발하여 회사의 총 비즈니스 인텔리전스를 향상시키는 것입니다.

비즈니스 분석을 통해 과거에 일어난 일에 대한 질문에 답하고, 예측을 하고, 비즈니스 결과를 예측할 수 있습니다.¹ 조직은 비즈니스에 대한 보다 완전한 그림을 얻을 수 있어 사용자 행동을 보다 효과적으로 이해할 수 있습니다.

데이터 과학자와 고급 데이터 분석가는 비즈니스 분석을 활용하여 고급 통계 분석을 제공합니다. 통계 분석의 몇 가지 예로는 이전 판매 데이터를 사용하여 고객 생애 가치를 추정하는 회귀 분석과 특정 영역에서 사용량이 많은 사용자와 사용량이 적은 사용자를 분석하고 세분화하는 클러스터 분석이 있습니다.

비즈니스 분석 솔루션은 재무, 인사, 공급망, 마케팅, 영업 또는 정보 기술을 포함한 모든 부서와 의료, 금융 서비스 및 소비재를 포함한 모든 산업에 이점을 제공합니다.

비즈니스 분석은 데이터에서 인사이트를 도출하는 작업인 분석을 사용하여 비즈니스 성능을 향상시킵니다. 다음과 같은 4가지 유형의 가치 있는 분석이 자주 사용됩니다

이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 분석은 포함된 데이터를 설명합니다. 예를 들어 회사 고객의 인구 통계를 세분화한 원형 차트를 들 수 있습니다.

진단 분석은 이벤트의 근본 원인을 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다. 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스 결과에 영향을 준 일련의 이벤트는 무엇인가요? 주어진 과거 시간 프레임 내에서 진정한 상관관계와 인과관계는 어디에 있나요? 결과에 영향을 준 요인은 무엇인가요? 예를 들어, 제조업체는 조립 라인에서 고장난 부품을 분석하여 고장 원인을 파악할 수 있습니다.

예측적 분석은 기존 데이터를 마이닝하여 패턴을 식별하고 기업이 해당 데이터를 기반으로 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이는 미래의 행동이나 결과에 대한 가설을 세우는 예측 모델을 사용합니다. 예를 들어, 다가오는 겨울철에 따뜻한 기온이 예상되는 경우 코트 판매량 변화를 예측할 수 있습니다.예측 모델링²은 조직이 문제를 사전에 방지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 조직은 차량 또는 툴이 고장 날 시기를 파악하여 사전에 개입하거나 인구 통계나 심리 통계의 변화가 제품 라인에 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 시기를 파악할 수 있습니다.

이러한 분석은 조직이 기존 정보와 리소스를 기반으로 미래에 대한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 모든 조직은 기존 데이터를 검토하여 다음에 무슨 일이 일어날지 추측함으로써 처방적 분석을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 및 영업 조직은 최근 콘텐츠의 잠재 고객 성공률을 분석하여 앞으로 어떤 유형의 콘텐츠에 우선순위를 두어야 할지 결정할 수 있습니다. 금융 서비스 회사는 기존 데이터를 분석하고 구매가 사기일 가능성이 있는지에 대한 실시간 결정을 내리는 사기 탐지에 이 데이터를 사용합니다.

비즈니스 분석 관행에는 기업이 수집하는 데이터를 이해하고 해당 데이터를 인사이트로 전환하는 데 도움이 되는 여러 툴이 포함됩니다. 가장 일반적인 툴, 규율, 접근 방식은 다음과 같습니다.

• 데이터 관리: 데이터 관리는 조직의 데이터를 수집, 처리, 보호 및 저장하는 작업입니다. 그런 다음 비즈니스 성과를 개선하기 위한 전략적 의사 결정에 사용됩니다. 데이터 저장소의 확대로 인해 데이터 사일로, 보안 위험, 의사 결정의 일반적인 병목 현상과 같은 심각한 문제가 발생함에 따라 데이터 관리 분야의 우선 순위가 점점 높아지고 있습니다.
  
  
• 데이터 마이닝 또는 KDD: 데이터에서 지식 발견(KDD)이라고도 하는 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 기타 유용한 정보를 발견하는 과정이며, 빅데이터 분석의 중요한 구성 요소입니다. 빅데이터의 중요성이 커지면서 데이터 마이닝은 기업이 원시 데이터를 유용한 지식으로 변환할 수 있도록 지원함으로써 모든 현대 비즈니스의 중요한 구성 요소가 되었습니다.
  
  
• 데이터 웨어하우징: 데이터 웨어하우스 또는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)는 앱, IoT 장치, 소셜 미디어 및 스프레드시트를 포함한 다양한 소스의 데이터를 단일, 중앙, 일관된 데이터 저장소로 집계하여 데이터 분석, 데이터 마이닝, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 지원하는 시스템입니다. 데이터 웨어하우스 시스템을 사용하면 조직이 표준 데이터베이스에서는 할 수 없는 방식으로 대량의 데이터(페타바이트 및 페타바이트)에 대한 분석을 실행할 수 있습니다.

• 데이터 시각화: 차트, 플롯, 인포그래픽 및 애니메이션과 같은 그래픽을 사용하여 데이터를 표현합니다. 이러한 시각적 정보 표시는 복잡한 데이터 관계와 데이터 기반 인사이트를 이해하기 쉬운 방식으로 전달하며, 특히 비기술 직원이 분석 개념을 이해하는 데 도움이 되며 여러 데이터 포인트에서 패턴을 표시하는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화는 아이디어 생성, 아이디어 일러스트레이션 또는 시각적 발견에도 도움이 될 수 있습니다.
  
  
• 예측: 이 툴은 과거 데이터와 현재 시장 상황을 바탕으로 조직이 향후 몇 개월 또는 몇 년 동안 얼마나 많은 수익을 올릴 수 있을지에 대한 예측을 내립니다. 예측은 새로운 정보가 입수되면 조정됩니다. 기업이 잘 정립된 계획 및 예측 모범 사례를 통해 데이터와 분석을 수용하면 전략적 의사 결정을 강화하고 보다 정확한 계획과 시기적절한 예측으로 보상을 받을 수 있습니다.
  
  
• 머신 러닝 알고리즘: 머신 러닝 알고리즘은 AI 시스템이 작업을 수행하는 데 사용하는 일련의 규칙 또는 프로세스로, 주로 새로운 데이터 인사이트와 패턴을 발견하거나 주어진 입력 변수 세트에서 출력 값을 예측하는 데 사용됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 머신 러닝이 학습할 수 있도록 하여 데이터를 분석하고, 추세를 파악하고, 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있는 능력을 제공합니다.
  
  
• 보고: 비즈니스 분석은 데이터를 기반으로 실행되어 조직이 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 엔터프라이즈급 보고 소프트웨어는 기업에서 사용하는 다양한 애플리케이션에서 정보를 추출하고 데이터를 분석하여 보고서를 생성할 수 있습니다.
  
  
• 통계 분석: 통계 분석을 통해 조직은 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 고급 통계 분석 절차는 높은 정확도와 양질의 의사 결정을 보장하는 데 도움이 됩니다. 분석 라이프사이클에는 데이터 준비 및 관리부터 분석 및 보고까지 포함됩니다.
  
  
• 텍스트 분석: 머신 러닝, 통계학, 언어학을 사용해 비정형 데이터 내에서 텍스트 패턴과 추세를 파악합니다. 텍스트 마이닝과 텍스트 분석을 통해 데이터를 보다 구조화된 형식으로 변환함으로써 보다 정량적인 인사이트를 발견할 수 있습니다.

현대의 조직은 자주 새로운 경쟁자가 등장하고 고객의 습관이 항상 달라지고 있는 급변하는 세상 속에서 경쟁하기 위해 빠른 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 비즈니스 분석을 우선시하는 조직은 그렇지 않은 경쟁업체에 비해 몇 가지 이점을 갖추게 됩니다.

더 빠르고 정확한 정보에 기반한 의사 결정: 조직이 보유하고 있는 모든 데이터를 유연하고 폭넓게 볼 수 있으면 불확실성을 제거하고, 조직이 더 빠르게 조치를 취하고, 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있습니다. 조직의 데이터를 통해 특정 제품 라인의 매출이 급격히 감소하고 있음을 발견할 경우, 해당 제품 라인의 판매를 중단하기로 결정할 수 있습니다. 기후 위험이 다른 조직이 의존하는 원자재 수확에 영향을 미치는 경우, 다른 곳에서 새로운 원자재를 조달해야 할 수도 있습니다. 이는 가격 전략을 고려할 때 특히 유용합니다.

기업의 상품 또는 서비스 가격 책정 방식은 수천 개의 데이터 포인트를 기반으로 하며, 그 중 상당수는 시간이 지나도 변하지 않습니다. 고정 가격 전략이든 동적 가격 전략이든, 실시간 데이터에 액세스하여 더 스마트한 장단기 가격 데이터를 만드는 것은 매우 중요합니다. 동적 가격 책정을 통합하려는 조직의 경우 비즈니스 분석을 통해 수천 개의 데이터 포인트를 사용하여 외부 이벤트와 트렌드에 대응하고 필요한 만큼 자주 가장 수익성이 높은 가격 포인트를 파악할 수 있습니다.

단일 창에서 정보 보기: 부서와 현업 사용자 간의 협업이 증가한다는 것은 모든 사람이 동일한 데이터를 가지고 동일한 플레이북에서 이야기하고 있다는 것을 의미합니다. 단일 창을 통해 보이지 않는 패턴을 더 많이 볼 수 있으므로 여러 부서에서 회사의 전체적인 접근 방식을 이해하고 마켓플레이스의 변화에 대응할 수 있는 조직의 역량을 높일 수 있습니다.

고객 서비스 향상: 고객이 원하는 것이 무엇인지, 언제, 어떻게 원하는지 파악함으로써 조직은 고객의 만족도를 높이고 충성도를 높일 수 있습니다. 향상된 고객 경험 외에도 리소스 할당이나 제조에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있게 됨으로써 조직은 더 저렴한 가격으로 상품이나 서비스를 제공할 수 있습니다.

비즈니스 데이터를 활용하려는 기업은 기존 직원의 숙련도를 높이거나 새로운 직원을 채용해야 할 가능성이 높으며, 이에 따라 새로운 직무를 만들어야 할 수도 있습니다. 데이터 기반 조직에는 뛰어난 분석 및 커뮤니케이션 기술을 갖춘 직원이 필요합니다.

강력한 비즈니스 분석 전략의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필요한 직원들은 다음과 같습니다.

데이터 과학자: 이들은 비즈니스 분석 프로그램을 구동하는 알고리즘과 모델을 관리하는 일을 담당합니다. 조직의 데이터 과학자는 알고리즘을 위해 자연어 툴킷(NTLK)과 같은 오픈 소스 라이브러리를 사용하거나 데이터를 분석하기 위해 자체 라이브러리를 구축합니다. 이들은 문제 해결 능력이 뛰어나며 일반적으로 즉시 사용 가능한 머신 러닝 알고리즘에 액세스하는 데 도움이 되는 Python과 같은 여러 프로그래밍 언어와 데이터베이스에서 데이터를 추출하여 모델에 공급하는 데 도움이 되는 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 알고 있어야 합니다.

최근에는 컴퓨터 과학, 통계 모델링 및 기타 수학적 응용 프로그램을 가르치는 학위 프로그램 과정에 참여하는 데이터 과학 석사 또는 학사 학위를 제공하는 학교가 점점 더 많아지고 있습니다.

데이터 엔지니어: 데이터 엔지니어는 여러 곳에서 데이터를 수집하여 정리 및 분류한 후 마스터 데이터베이스에 배치하는 정보 시스템을 만들고 유지 관리합니다. 이들은 이해관계자가 데이터를 쉽게 수집하고 액세스할 수 있도록 지원하여 조직에 데이터 운영에 대한 통합된 시각을 제공하는 역할을 담당합니다.

데이터 분석가: 데이터 분석가는 인사이트를 외부 및 내부 이해관계자에게 전달하는 데 중추적인 역할을 합니다. 조직의 규모에 따라 데이터 집합을 수집 및 분석하고 데이터 시각화를 구축하거나, 다른 데이터 과학자가 만든 작업을 가져와 핵심 요점에 대한 강력한 스토리텔링을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

조직의 비즈니스 분석의 이점을 극대화하려면 데이터를 정리하고 연결하여 데이터 시각화를 만들고, 비즈니스가 현재 어디에 있는지에 대한 인사이트를 제공하는 동시에 미래에 일어날 일을 예측할 수 있도록 도와야 합니다. 여기에는 일반적으로 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

우선, 조직은 보유하고 있는 모든 데이터 및 통합하려는 외부 데이터를 식별하여 어떤 비즈니스 분석 기회가 있는지 파악해야 합니다.

안타깝게도 기업의 데이터 중 상당수는 정리되지 않은 채 보관되기 때문에 이러한 문제를 해결하기 전까지는 정확한 분석에 쓸모가 없습니다.

조직의 데이터를 정리해야 하는 이유는 다음과 같습니다.

• 잘못된 데이터 필드: 수동 입력 또는 잘못된 데이터 전송으로 인해 조직에는 정확한 데이터와 잘못된 데이터가 섞여 있을 수 있습니다. 시스템에 잘못된 데이터가 있으면 전체 세트가 의미 없어질 수 있습니다.
  
  
• 오래된 데이터 값: 고객 정보와 같은 특정 데이터 세트는 고객이 이탈하거나 제품 라인이 중단되거나 기타 과거 데이터가 더 이상 관련이 없어짐으로 인해 편집이 필요할 수 있습니다.
  
  
• 누락된 데이터: 기업이 데이터 수집 방법 또는 수집하는 데이터를 변경했을 수 있습니다. 이는 과거 항목에 향후 비즈니스 분석에 중요한 데이터가 누락되어 있을 수 있음을 의미합니다. 이러한 상황에 처한 기업은 수동 데이터 입력에 투자하거나 알고리즘 또는 머신 러닝을 사용하여 올바른 데이터가 무엇인지 예측하는 방법을 찾아야 할 수 있습니다.
  
  
• 데이터 사일로: 조직의 기존 데이터가 여러 스프레드시트나 다른 유형의 데이터베이스에 있는 경우, 병합을 통해 모든 데이터를 한곳에 모아야 할 수 있습니다. 모든 비즈니스 분석 접근 방식의 기본은 퍼스트파티 데이터(예: 기업이 이해관계자로부터 수집하고 자체 소유한 데이터)이지만, 데이터를 외부 인사이트와 일치시키기 위해 서드파티 데이터(예: 다른 조직에서 구매하거나 수집한 데이터)를 추가할 수 있습니다.

이제 기업은 추가 클라우드 컴퓨팅을 통해 기가바이트와 테라바이트 규모의 데이터를 빠르게 쿼리하고 신속하게 구문 분석할 수 있습니다. 데이터 과학자는 머신 러닝(ML), 알고리즘, 인공 지능(AI) 및 기타 기술을 사용하여 데이터를 보다 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 조직의 핵심 성과 지표(KPI)를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

이제 비즈니스 분석 프로그램에서 분석된 방대한 양의 데이터를 빠르게 가져와 대시보드, 시각화 및 패널을 만들어 데이터를 저장하고, 보고, 정렬하고, 조작하며, 이해관계자에게 보낼 수 있습니다.

데이터 시각화 모범 사례로는 조직에서 사용 중인 데이터와 전달하고자 하는 핵심 사항에 가장 적합한 비주얼이 무엇인지 파악하고, 비주얼을 최대한 깔끔하고 단순하게 유지하며, 공유 대상이 보고 있는 내용을 이해할 수 있도록 적절한 설명과 콘텐츠를 제공하는 것 등의 내용이 포함됩니다.

지속적인 데이터 관리는 앞서 언급한 것들과 함께 수행되며, 비즈니스 분석을 도입하는 조직은 특히 새로운 데이터 소스를 통합할 때 정리된 데이터를 유지 관리하기 위한 종합적인 전략을 수립해야 합니다.

비즈니스 분석은 보유하고 있는 데이터를 이해하고 더 현명한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 구체적인 인사이트를 생성하는 방법으로, 모든 유형의 비즈니스 부서에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

• 재무 및 운영 계획: 비즈니스 분석은 조직이 재무 계획 및 운영을 보다 원활하게 조정하는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이를 위해 공급망 관리에 대한 규칙을 설정하고, 여러 부서에 걸쳐 데이터를 통합하고, 공급망 분석 및 수요 예측을 개선합니다.
  
  
• Planning analytics: Planning analytics는 스프레드시트와 데이터베이스 기술을 결합하여 수요 및 리드 생성, 운영 비용 최적화, 견고한 메트릭을 기반으로 하는 기술 요구 사항과 같은 주제에 대한 효과적인 비즈니스 결정을 내리는 통합 비즈니스 계획 접근 방식입니다. 역사적으로 많은 조직이 비즈니스 기획을 위해 Microsoft Excel을 포함한 툴을 사용해 왔지만, 일부는 IBM Planning Analytics와 같은 툴로 전환하고 있습니다.
  
  
• 통합 판매 및 마케팅 계획: 대부분의 조직은 리드 생성, 판매 전환, 고객 유지 성공 비율에 관한 과거 데이터를 기반으로 합니다. 조직은 정확한 수익 계획과 예측을 생성하고 비즈니스 분석을 통해 마케팅 및 판매 데이터에 대한 심층적인 가시성을 확보하여 성과 또는 변화하는 수요에 따라 리소스를 할당해 비즈니스 목표를 달성하고자 합니다.
  
  
• 통합 인력 성과 계획: 조직이 디지털 혁신을 진행하고 변화하는 환경에 대응하기 위해서는 적절한 분석 기술을 갖춘 적절한 인력을 확보해야 합니다. 특히 직원들이 새로운 직장을 찾아 회사를 떠날 가능성이 높은 오늘날에는 인력 확보의 중요성이 더욱 큽니다. 인력 성과 계획은 조직이 인력 요구 사항을 이해하고, 기술 격차를 파악 및 해결하며, 현재와 미래의 조직 요구 사항을 충족하기 위해 인재를 더 잘 채용하고 유지하는 데 도움이 됩니다.