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비즈니스 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석의 정의

먼저 데이터 분석과 기존 분석을 구별하는 것으로 시작하고자 합니다. 용어는 서로 바꿔서 사용되지만 구분이 존재합니다. 기존 데이터 분석은 수집되는 방대한 양의 데이터를 분석하여 통찰력과 예측을 확보하는 프로세스를 말합니다. 비즈니스 데이터 분석(혹은 비즈니스 분석)은 이러한 아이디어를 바탕으로 하지만 대개 사전 구축된 콘텐츠와 도구를 이용해 분석 절차의 속도를 향상하는 비즈니스 통찰력의 맥락에서 이해됩니다.

특히 비즈니스 분석은 다음을 나타냅니다.

  • 과거 비즈니스 데이터 입력 및 처리
  • 데이터 분석을 이용한 동향, 패턴, 기저 원인 분석
  • 해당 통찰력을 기반으로 데이터 중심 비즈니스 의사 결정 수행

즉, 데이터 분석은 현대화된 분석 프로세스에 대한 일반적인 설명입니다. 비즈니스 분석은 전 세계 여러 데이터 양이 증가함에 따라 보다 좁은 관점을 의미하며, 기능적으로는 전 세계 조직에서 보편화되어 그 중요성이 커지고 있습니다.

조직에서는 클라우드 분석 툴을 사용해 각 부서의 수치가 어떻게 다른 부서에 영향을 미칠 수 있는지 보여 주는 단일화된 뷰를 얻기 위해 여러 부서-영업, 마케팅, HR 및 재무 데이터를 통합할 수 있습니다. 또한 시각화, 예측적 통찰력, 시나리오 모델링 등과 같은 툴은 조직 전체에서 모든 유형의 고유한 통찰력을 제공합니다.


비즈니스 분석 도구 사용

비즈니스 데이터 분석에는 통찰력 제공을 위해 함께 작동하는 다양한 개별 구성요소가 있습니다. 비즈니스 분석 도구는 데이터 크런칭(data crunching) 요소를 처리하고 보고서와 시각화를 이용해 통찰력을 생성하는 반면, 실제 프로세스는 이러한 데이터를 인프라에서 가져오는 것으로 시작됩니다. 비즈니스 분석 프로세스에 대한 표준 워크플로는 다음과 같습니다.

데이터 수집: 데이터가 어디에서나 IoT 디바이스, 앱, 스프레드시트 또는 소셜 미디어로 전송되기 때문에 모든 데이터를 취합하여 중앙 집중식으로 접근해야 합니다. 클라우드 데이터베이스를 사용하면 수집 프로세스가 훨씬 더 간편해집니다.

데이터 마이닝: 데이터가 도착하고 저장(일반적으로 데이터 레이크에 저장)되면 분류하여 처리해야 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 특정 소스의 데이터에서 메타데이터 설정과 같은 패턴 및 반복 가능한 작업을 인식함으로써 속도를 향상하며 이를 통해 데이터 과학자들은 수작업보다 통찰력 도출에 집중할 수 있습니다.

설명적 분석: 어떤 결과가 발생하며, 그 이유는 무엇입니까? 설명적 데이터 분석에서는 이러한 질문에 답변하여 데이터 기반 스토리에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

예측 분석: 설명이 포함된 분석(Descriptive Analytics)에 대한 충분한 데이터 및 충분한 처리를 통해 비즈니스 분석 도구를 사용하여 추세와 과거 컨텍스트를 기반으로 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 따라서 이러한 모델을 사용하여 향후 비즈니스 및 조직이 가진 선택지에 따른 합리적 의사 결정이 가능합니다.

시각화 및 보고: 시각화 및 보고 도구를 통해 숫자와 모델을 분석하여 전달하고자 하는 내용을 시각적으로 손쉽게 이해할 수 있습니다. 이러한 유형의 툴로 프레젠테이션이 더욱 쉬워지는 것은 물론, 숙련된 데이터 과학자들이 새로운 통찰력을 신속하게 발견할 수 있도록 지원합니다.

비즈니스 분석 도구 사용

비즈니스 분석 vs. 비즈니스 인텔리전스

표면적으로는 비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스 사이의 커다란 차이를 발견하기 어려울 것입니다. 양자가 공유하는 부분이 있기는 하지만 비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스를 살펴볼수록 설명이 필요한 간극을 발견하게 될 것입니다.

분명 이 용어들은 밀접하게 연결되어 있으나 비즈니스 인텔리전스는 과거와 현재의 데이터를 사용하여 과거와 현재의 상황을 파악합니다. 반면, 비즈니스 분석은 비즈니스 인텔리전스를 토대로 향후 일어날 수 있는 일을 예측하려는 시도를 말합니다. 미래 결과의 가능성을 데이터 기반으로 예측하기 위해 비즈니스 분석은 머신 러닝, 데이터 시각화 및 자연어 쿼리와 같은 차세대 기술을 사용합니다.

비즈니스 분석의 강점

비즈니스 분석은 조직의 모든 측면에 영향을 미칩니다. 부서 간 데이터가 단일 소스로 통합되는 경우 모든 종단간(end-to-end) 프로세스에서 모든 데이터를 동기화합니다. 이는 데이터나 통신의 동시성을 보장하며 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정: 까다로운 의사 결정은 비즈니스 분석으로 스마트 해지며, 이러한 영리함은 데이터에 의해 보장됩니다. 근본 원인을 정량화하고 추세를 명확히 파악하면 조직의 미래를 볼 수 있는 더욱 현명한 방법이 나타나며 여기에는 HR 예산, 마케팅 캠페인, 제조 및 공급망 수요, 영업 확장 프로그램 등이 모두 해당됩니다.

간편한 시각화: 비즈니스 분석 소프트웨어는 막대한 양의 데이터를 가져와 간편하고 효율적인 시각화로 바꿀 수 있습니다. 이로 인해 달성할 수 있는 것은 두 가지입니다. 첫째, 단 몇 번의 클릭만으로 비즈니스 사용자가 훨씬 더 쉽게 통찰력을 얻을 수 있습니다. 둘째, 데이터를 시각적 형식으로 배치하여 다른 형식으로 데이터를 보는 것만으로 새로운 아이디어를 찾을 수 있습니다.

What-if 시나리오 모델링: 예측 분석은 사용자가 향후 성과에 영향을 줄 추세와 패턴을 찾을 수 있는 모델을 만듭니다. 이는 과거 경험이 풍부한 데이터 과학자의 영역이었지만 머신 러닝 기술을 기반으로 하는 비즈니스 분석 소프트웨어를 사용하면 플랫폼 내에서 이러한 모델을 생성할 수 있습니다. 따라서 업무 사용자는 정교한 알고리즘을 생성할 필요 없이 약간 다른 변수를 가진 가정(what-if) 시나리오를 생성하여 신속하게 모델을 조정할 수 있습니다.

강화: 위의 모든 항목에서 고려하는 것은 비즈니스 데이터 분석을 이용해 사용자 중심 통찰력을 신속하게 제공하는 것입니다. 그러나 머신 러닝과 인공 지능을 기반으로 비즈니스 분석 소프트웨어를 운용하면 분석이 가진 강력한 힘을 온전히 활용할 수 있습니다. 증강 분석에서는 대량 데이터의 자가 학습, 적용 및 처리 기능을 사용하여 인적 편향 없이 프로세스를 자동화하고 통찰력을 생성할 수 있습니다.

비즈니스 분석 사용 사례

점점 더 많은 부서에서 의사 결정과 예산이 비즈니스에 미치는 영향을 더욱 자세히 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 비즈니스 분석 소프트웨어를 사용하면 업무나 부서에 상관없이 데이터를 이용해 전략적 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

마케팅: 분석을 통해 성공과 영향 파악
어떤 고객이 이메일 캠페인에 응답할 가능성이 높을까요? 마지막 캠페인의 ROI는 얼마였습니까? 프로그램이 비즈니스에 미치는 영향력을 보다 자세히 파악하려는 HR 리더들이 많아지고 있습니다. 또한, AI와 머신 러닝으로 분석 역량을 강화하면 데이터를 이용해 마케팅을 위한 전략적 의사 결정을 주도할 수 있습니다. 더 알아보기

인사 관리: 인재에 대한 통찰력을 발견, 공유하기 위한 분석
직원들의 경력 관련 결정에 실질적인 영향을 주는 것은 무엇입니까? 프로그램이 비즈니스에 미치는 영향력을 보다 자세히 파악하려는 HR 리더들이 많아지고 있습니다. HR 책임자는 최적의 분석 기능을 이용해 결과의 정량화와 예측, 채용 채널 파악, 직원 결정 검토를 대규모로 처리할 수 있습니다. 더 알아보기

영업: 분석을 이용한 판매 최적화
가망고객에서 구매로 전환되는 중요 시점은 언제일까요? 심도 있는 분석은 구매로 이어지는 다른 모든 변수를 통해 영업 주기를 분석하여 파악할 수 있습니다. 가격, 가용성, 지리, 계절 및 기타 요인이 고객 여정에서 전환점이 될 수 있으며, 분석은 이 주요 순간을 판별하는 도구입니다. 더 알아보기

재무: 분석으로 이용한 조직 예산의 선제적 지원
이윤 폭을 상승시킬 수 있는 방법은 무엇일까요? 재무는 HR나 영업뿐 아니라 모든 부서와 협력합니다. 특히 재무 부서는 더 큰 양의 데이터를 상대하므로 언제나 혁신이 중요합니다. 분석 기술은 머신 러닝 기반의 예측 모델링, 세부 분석, 인사이트를 이용해 앞선 재무 환경을 구축할 수 있습니다. 더 알아보기

비즈니스 데이터 분석 성공 사례

다양한 규모와 업종의 기업들은 비즈니스 분석을 이용해 운영, 의사 결정 및 예측을 혁신할 수 있습니다. 다음은 업계 선도적인 비즈니스 분석 클라우드 솔루션으로 기업이 실적을 개선할 수 있도록 지원하는 몇 가지 사례입니다.

예를 들어, Western Digital은 ERP, EPM 및 SCM을 비롯한 미션 크리티컬 비즈니스 애플리케이션 전체에서 25배 더 빠르게 데이터에 접근함으로써 데이터 분석을 위한 각 지사 시스템의 통합 대신 전략적 통찰, 혁신, 고객 경험 개선에 집중할 수 있습니다.


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