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비즈니스 분석
비즈니스 분석은 조직이 중요한 비즈니스 데이터를 마이닝, 처리, 시각화하고 다른 방법으로는 볼 수 없는 비즈니스 패턴을 활용하는 데 도움이 되는 분석 유형입니다.
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 프로세스입니다. 격언으로도 있듯이 볼 수 없는 것은 측정도 불가능한 법입니다.
비즈니스 분석에는 온프레미스 또는 클라우드에 저장된 개별 데이터 또는 데이터 세트가 사용됩니다. 특정 임계값 이상으로 증가하는 데이터 세트를 일반적으로 빅 데이터라고 하며, 이를 액세스하고 분석하려면 상당한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 비즈니스 분석은 사용자가 사용 가능한 데이터와 인사이트에 액세스할 수 있도록 데이터 탐색, 데이터 시각화, 통합 대시보드 등을 사용합니다.
기업이 비즈니스를 점점 더 디지털화함에 따라 비즈니스 분석은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 통합 워크플로우를 통해 고급 데이터 분석 및 AI를 제공하면 조직이 더 스마트하고 빠르며 정확한 데이터 기반 의사 결정을 구현할 수 있습니다.
비즈니스 분석은 조직이 다른 방법으로는 볼 수 없는 비즈니스 패턴을 시각화하고 활용하는 데 도움이 되는 비즈니스 최적화 전략도 제공합니다.
세상은 매우 빠르게 변화하므로 조직은 정보를 기반으로 빠르게 적응해야 합니다. 오늘날의 성공은 여러 요소에 의해 좌우되지만, 무엇보다도 조직은 경영진이 결단력 있게 행동할 수 있도록 적합한 데이터와 인사이트에 빠르게 접근할 수 있어야 합니다.
올바른 정보를 바탕으로 신속하게 전략적 의사 결정을 내릴 수 있는 조직은 상당한 경쟁 우위를 점하는 경우가 많습니다. 조직은 비즈니스 분석을 통해 실제 메트릭과 인사이트에 기반하여 자신 있게 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있으며, 추측에 의존하는 의사 결정에서 벗어날 수 있습니다.
따라서 많은 기업에는 비즈니스 분석가가 있으며, 이들의 업무는 기업이 더 스마트하고 빠른 결정을 내려 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있는 비즈니스 인텔리전스를 식별하는 데 달려 있습니다.
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수년 전부터 사용된 비즈니스 인텔리전스에서는 조직 전체에 영향을 미치는 중요한 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 사용합니다. 비즈니스 인텔리전스는 종종 의사 결정에 사용할 수 있도록 데이터를 식별하고 저장하는 행위로 간주됩니다.
비즈니스 분석1(ibm.com 외부 링크)은 해당 데이터를 사용하여 과거에 발생한 일이 a) 미래에도 똑같이 발생할 수 있을지 또는 b) 새롭거나 다른 상황으로 인해 다르게 발생할 수 있을지에 대해 구체적인 질문을 하고 이에 대한 답변을 제공하여 비즈니스 인텔리전스를 한 단계 더 발전시킵니다.
비즈니스 인텔리전스는 비즈니스에 대한 전체적인 그림을 제공하여 조직이 사용자 행동을 보다 효과적으로 설명할 수 있도록 합니다. 뿐만 아니라 비즈니스 분석은 미래에 일어날 일을 예측하여 비즈니스 결과의 변화를 예측할 수도 있습니다.
비즈니스 분석은 데이터 과학자와 고급 데이터 분석가가 고급 통계 분석을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 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 분석 등이 있습니다.
비즈니스 분석 솔루션은 재무, 인사, 공급망, 마케팅, 영업, 정보 기술 등 모든 부서와 의료, 금융 서비스, 소비재 등 모든 산업에 걸쳐 유용한 이점을 제공합니다.
비즈니스 분석 관행에는 기업이 수집하는 데이터를 이해하고 해당 데이터를 인사이트로 전환하는 데 도움이 되는 여러 도구가 포함됩니다. 가장 일반적인 도구, 규율, 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 예측 모델링: 기업은 종종 신제품을 설계 또는 개발하거나 새로운 시장에 진출하거나 마이닝할 과거 데이터 또는 이전 경험이 거의 없는 새로운 기회를 탐색합니다. 이러한 경우에 빛을 발하는 것이 바로 예측 모델링과 예측 분석입니다. 예측 모델링2(ibm.com 외부 링크)은 조직이 문제를 사전에 방지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 조직은 차량 또는 도구가 고장 날 시기를 파악하여 사전에 개입하거나 인구 통계나 심리 통계의 변화가 제품 라인에 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 시기를 파악할 수 있습니다.
- 데이터 마이닝: 비즈니스 분석의 매우 중요한 구성 요소인 데이터 마이닝에서는 주로 자동화된 도구가 원시 데이터를 발굴하고 이해하여 패턴을 식별하고 주요 인사이트를 생성합니다. 빅데이터의 중요성이 커짐에 따라 '데이터베이스에서의 지식 발견(KDD)'이라고도 하는 데이터 마이닝은 현대 비즈니스의 중요한 구성 요소가 되었습니다. 하지만 기업은 더 많은 인사이트를 발견하기 위해 데이터 마이닝 활동을 확장하는 데 종종 어려움을 겪습니다.
- 데이터 과학: 수학, 통계학, 컴퓨터 과학의 요소를 통합하여 데이터가 비즈니스 인사이트를 창출하는 방법을 연구하는 학문입니다. 데이터 소스가 증가하고 이러한 데이터에 대한 분석의 중요성이 커짐에 따라 데이터 과학은 미국 기업에서 가장 중요한 업무 중 하나가 되었으며, 비즈니스 결과에 영향을 미치는 실행 가능한 인사이트를 창출하기 위해 데이터 과학에 대한 기업 의존도가 점점 더 높아지고 있습니다.
비즈니스 분석은 데이터에서 인사이트를 도출하는 작업인 분석을 활용하여 비즈니스 성과를 향상시킵니다. 비즈니스 분석 상황에서 자주 사용되는 유용한 분석으로는 다음과 같은 세 가지 유형이 있습니다.
단어에서 알 수 있듯이 서술적 유형의 분석은 해당 분석에 포함되어 있는 데이터에 대해 설명합니다. 예를 들어 기업의 고객에 대한 인구 통계를 분석하는 원형 차트를 들 수 있습니다.
이러한 형태의 분석은 기존 데이터를 마이닝하여 패턴을 식별하고 기업이 해당 데이터를 기반으로 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하는 데 도움이 됩니다. 서술적 분석은 데이터를 입력할 수 있는 예측 모델을 사용하여 미래의 행동이나 결과에 대한 가설을 세웁니다. 예를 들어, 다가오는 겨울철에 따뜻한 기온이 예상되는 경우 코트 판매량 변화를 예측할 수 있습니다.
이러한 분석3(ibm.com 외부 링크)은 조직이 기존 정보 및 리소스를 기반으로 향후 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 모든 기업은 기존 데이터를 사용하여 앞으로 무슨 일이 일어날지 추측함으로써 처방적 분석을 활용할 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.
조직의 비즈니스 분석을 극대화하려면 데이터를 정리 및 연결하고, 뛰어난 데이터 시각화를 생성하며, 특정 비즈니스가 현재 어떤 위치에 있는지에 대한 인사이트를 제공하는 동시에 미래에 일어날 일을 예측하는 데 도움을 주어야 합니다. 여기에는 보통 다음과 같은 구성 요소가 포함됩니다.
우선, 조직은 보유하고 있는 모든 데이터 및 통합하려는 외부 데이터를 식별하여 어떤 비즈니스 분석 기회가 있는지 파악해야 합니다.
안타깝게도 현재 기업이 보유하고 있는 데이터의 대부분은 '정리'되지 않은 상태이므로, 이를 해결하지 않으면 실제 분석에 데이터가 쓸모없게 됩니다.
조직의 데이터를 정리해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
잘못된 데이터 필드: 수동 입력 또는 잘못된 데이터 전송으로 인해 조직에는 좋은 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 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 즉시 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 KPI를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
기업의 데이터는 사람이 이해할 수 있는 만큼만 가치가 있습니다. 이제 프로그램에서 분석된 방대한 양의 데이터를 빠르게 가져와 대시보드, 시각화 및 패널을 만들어 데이터를 저장하고, 보고, 정렬하고, 조작하며, 이해관계자에게 보낼 수 있습니다. 데이터 시각화는 비전문가가 분석 개념을 이해하도록 지원하고, 다른 사람들이 여러 데이터 요소의 패턴을 볼 수 있도록 돕거나, 비즈니스의 성장 또는 하락을 보여주는 등 조직에서 여러 가지 용도로 사용됩니다. 아이디어 생성, 아이디어 설명 또는 시각적 발견에도 도움이 될 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.
데이터 관리는 위와 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 계획과 운영을 보다 원활하게 조정하는 데 도움이 됩니다. 이를 위해 공급망 관리 규칙을 설정하고, 여러 기능에 걸쳐 데이터를 통합하고, 수요 예측을 개선합니다.
- 계획 분석: 계획 분석은 스프레드시트와 데이터베이스 기술을 결합하여 수요 및 리드 생성, 운영 비용, 기술 요구 사항과 같은 주제에 대한 효과적인 비즈니스 의사 결정을 내리는 통합 비즈니스 계획 접근 방식입니다. 많은 조직이 지금까지 비즈니스 계획 수립에 Excel과 같은 도구를 사용해 왔지만, 일부 조직은 IBM Planning Analytics와 같은 도구로 전환하고 있습니다.
- 통합 판매 및 마케팅 계획: 모든 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 쉽게 할당해 비즈니스 목표를 달성하고자 합니다.
- 통합 인력 성과 계획: 조직이 디지털 혁신을 진행하고 변화하는 환경에 대응하기 위해서는 적절한 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.
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 직원의 유형은 다음과 같습니다.
- 데이터 과학자: 일반적으로 기업의 비즈니스 분석 프로그램을 구동하는 알고리즘과 모델을 관리하는 업무를 담당합니다. 조직의 데이터 과학자는 NTLK와 같은 오픈 소스 라이브러리를 활용하여 알고리즘을 사용하거나 자체적으로 알고리즘을 구축하여 데이터 분석을 수행합니다. 문제 해결 능력이 뛰어나며, 즉시 사용 가능한 머신 러닝 알고리즘에 액세스하는 데 도움이 되는 Python과 데이터베이스에서 데이터를 추출하여 모델에 입력하는 데 도움이 되는 SQL과 같은 여러 프로그래밍 언어를 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: 여러 곳에서 데이터를 수집하여 정리 및 분류한 후 하나의 마스터 데이터베이스에 배치하는 정보 시스템을 만들고 유지 관리합니다. 이해관계자가 데이터를 쉽게 수집하고 액세스할 수 있도록 하여 조직에 데이터 운영에 대한 단일 창 보기를 제공하는 업무를 담당합니다.
- 데이터 분석가: 데이터 분석가는 인사이트를 외부 및 내부 이해 관계자에게 전달하는 데 중추적인 역할을 합니다. 조직의 규모에 따라 이들은 데이터 세트를 수집 및 분석하고 데이터 시각화를 구축하는 데 관여할 수도 있고 다른 데이터 과학자가 만든 작업을 가져와서 핵심 내용을 위한 강력한 스토리텔링을 구축하는 데 집중할 수도 있습니다.
현대의 조직은 매년 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 많은 정보에 기반한 의사 결정: 조직이 보유하고 있는 모든 데이터를 유연하고 광범위하게 볼 수 있으면 불확실성을 해소하고 더 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 조직의 데이터에 근거하여 특정 제품군의 매출이 급격히 감소하고 있다고 판단되면 해당 제품군의 판매를 중단하기로 결정할 수 있습니다. 기후 위험으로 인해 의존하고 있는 원자재 수확에 영향을 받게 되는 조직의 경우, 다른 곳에서 새로운 원자재를 조달해야 할 수도 있습니다. 이러한 정보 기반 의사 결정은 가격 책정 전략을 고려할 때 특히 유용합니다. 기업이 상품이나 서비스의 가격을 책정하는 방식은 수천 개의 데이터 포인트를 기반으로 하며, 이 중 상당수는 시시각각 변화합니다. 고정 가격 책정 전략이든 동적 가격 책정 전략이든, 실시간 데이터에 액세스하여 더 스마트한 단기 및 장기 가격 책정 데이터를 만들 수 있는 것은 매우 중요합니다. 동적 가격 책정을 도입하려는 조직은 비즈니스 분석을 통해 수천 개의 데이터 포인트를 활용하여 외부 이벤트와 트렌드에 대응하고 필요할 때마다 가장 수익성이 높은 가격대를 파악할 수 있습니다.
- 단일 창에서 정보 보기: 모든 사람이 동일한 데이터를 가지고 동일한 플레이북을 기반으로 이야기할 수 있으므로 부서들과 LOB(Line of Business) 사용자 간의 협업이 향상됩니다. 이를 통해 보이지 않는 패턴을 더 많이 발견하고, 여러 부서가 회사의 전체적인 접근 방식을 이해할 수 있으며, 시장의 변화에 대응하는 조직의 능력을 향상시킬 수 있습니다.
- 고객 서비스 향상: 조직은 고객이 무엇을, 언제, 어떻게 원하는지 파악함으로써 고객의 만족도를 높이고 이를 통해 충성도를 높일 수 있습니다. 또한, 조직은 리소스 할당이나 제조에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있으므로 해당 상품이나 서비스를 더 저렴한 가격에 제공할 수 있습니다.
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예측 분석은 통계 모델링, 데이터 마이닝 기술, 머신 러닝과 결합된 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다.
각주
1 Business Intelligence vs. Business Analytics(ibm.com 외부 링크), Harvard Business School
2 How predictive analytics can boost product development(ibm.com 외부 링크), McKinsey, 2018년 8월 16일
3 What is prescriptive analytics? (ibm.com 외부 링크). Harvard Business School 블로그, 2021년 11월 2일