비즈니스 분석
비즈니스 분석이란 무엇입니까?
비즈니스 분석은 근거 있는 의사 결정을 추진하는 데 도움이 되는 데이터 검토 및 분석입니다. 기업은 분석을 사용하여 문제의 근본 원인을 발견하고 개선 기회를 찾고 고객 만족도 또는 수익과 같은 주요 메트릭을 개선하기 위해 의사 결정을 내립니다. 비즈니스 분석은 종종 식스 시그마와 같은 지속적인 개선 이니셔티브의 일부이지만 일상적인 비즈니스 운영에서 중요한 요소가 될 수도 있습니다.
비즈니스 분석의 주요 유형
분석 전문가는 항상 데이터에서 많은 통찰력을 얻을 수 있었고 작업해야 하는 데이터가 많을수록 분석가는 더 나은 결론을 도출할 수 있습니다. 그러나 최신 비즈니스 분석은 자동화 및 머신 러닝 요소를 추가하여 더 짧은 시간에 점점 더 커지는 데이터 세트의 숫자를 처리할 수 있도록 하여 모든 규모 또는 유형의 조직에서 데이터 기반 의사 결정의 힘을 발휘할 수 있도록 합니다.
비즈니스 분석을 조직에 적용하는 첫 번째 단계 중 하나는 분석의 세 가지 주요 범주와 이를 사용하려는 경우를 이해하는 것입니다.
기술적 분석
설명적 분석은 소리가 나는 대로 정확하게 작동합니다. 현재 또는 과거의 상태를 설명합니다. 어제 일한 직원은 몇 명입니까? 지난 달에 몇 단위가 판매되었습니까? 이 시간 동안 콜센터의 평균 응답 속도는 얼마입니까? 설명 분석이 답변할 수 있는 모든 질문입니다.
일부 조직에서는 이러한 유형의 분석을 비즈니스 인텔리전스라고 합니다. 현재 일어나고 있는 일에 대한 질문에 답하고 KPI 메트릭에 대해 보고하는 데 사용됩니다. 의사 결정자는 설명 분석에서 가져온 보고서를 사용하여 다음에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 이상적인 성능과 비용 효율성을 위해 프로세스에서 리소스를 추가하거나 제거해야 하는지 여부
- 적절한 인센티브를 제공할 수 있도록 목표를 달성하고 있는 직원과 추가 코칭을 통해 혜택을 받을 직원
- 프로세스 중에 발생한 일과 바람직하지 않은 결과와 관련되었을 수 있는 근본 원인
예측 분석
예측 분석은 기존 데이터 및 통계 분석 방법을 사용하여 미래 결과에 대한 확률을 예측합니다. 다음 분기에 얼마나 많은 위젯이 판매될 것 같습니까? 다음 달에 예상되는 통화량을 처리하려면 몇 명이 필요합니까? 내년 수익을 위해 설정해야 할 현실적이지만 도전적인 목표는 무엇입니까? 다음은 질문 예측 분석 답변의 유형입니다.
일부 조직에서는 사람들이 비즈니스 분석에 대해 이야기할 때 주로 예측 분석을 언급합니다. 이러한 유형의 분석은 리더가 미래를 위해 적절한 직원을 배치하고 계획하는 방법, 예상되는 수익 유형, 더 많은 ROI를 유도하기 위한 마케팅 접근 방식을 가장 잘 타겟팅하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
규범적 분석
규범적 분석은 질문이나 우려 사항에 대한 잠재적 솔루션을 처방하는 데 도움이 됩니다. 설명 및 예측 데이터와 규범적 분석 방법의 조합을 사용하여 숙련된 전문가는 가상 시나리오에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 목표는 과거 상황의 데이터를 사용하여 미래에 발생할 수 있는 일을 분석하고 통계적으로 더 나은 결과로 이어질 가능성이 있는 솔루션을 제공하는 것입니다.
비즈니스 분석의 이점은 무엇입니까?
자동화에서 더 나은 의사 결정에 이르기까지 비즈니스 분석은 직원 사기, 고객 만족도 및 수익에 영향을 미치는 다양한 이점을 제공합니다. 좋은 비즈니스 분석이 제공할 수 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
- 복잡한 A/B 테스트(및 기타 유형의 테스트)를 수행하여 의사 결정 프로세스를 추진할 수 있습니다. 프로세스에 대한 두 개 이상의 옵션에 직면했을 때 아무도 자신의 직감이나 과거에 일어난 일에 대한 자신의 잠재적으로 편향된 인식에 의존할 필요가 없습니다. 고급 데이터 분석은 과거의 노력에 대한 매우 명확한 이야기를 전달하고 학습한 내용을 미래 프로세스에 적용하여 잠재적 결과에 대한 매우 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 대상 고객이 무엇을 원하고 필요로 하는지 더 잘 이해하기 위해 고객 데이터를 추론할 수 있으므로 비즈니스가 매우 구체적인 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 특정 요구 사항과 고객 선호도를 충족하는 것은 만족도와 수익을 높이는 입증된 방법입니다.
- 문제를 더 잘 조사하고 최적이 아닌 결과에 대한 실제 근본 원인을 찾을 수 있습니다. 비즈니스 분석을 올바르게 처리하면 개선 이니셔티브에서 많은 비난 게임을 제거합니다. 올바른 데이터와 분석을 통해 데이터 기반 스토리텔링을 통해 무엇이 잘못되었고 어떻게 잘못되었는지 매우 명확해집니다. 그런 다음 팀은 함께 개선하는 데 집중할 수 있습니다.
- 품질 보증을 자동화할 수 있습니다. 실시간 데이터는 자동 보고 및 대시보드를 통해 실행되어 품질을 자동화하여 최종 제품을 개선하는 동시에 비용을 절감합니다. Analytics를 사용하면 샘플 크기에 대한 질문과 프로세스에서 비즈니스 예산의 균형을 맞추기 위해 수동 또는 자동 확인이 필요한 부분에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
- 데이터 마이닝에 참여할 수 있습니다. 여기에는 모든 유형의 비즈니스 프로세스에 중요한 정보를 제공할 수 있는 대량의 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다. 여기에는 신제품 및 제품 향상에 대한 연구 및 개발은 물론 대상 청중에게 가장 효과적인 방법으로 상품 및 서비스를 마케팅하는 방법이 포함됩니다. 또한 이를 사용하여 대상 고객이 누구인지 정의하거나 비즈니스에 필요한 직원 유형을 찾을 수 있습니다.
데이터의 이점과 분석 적용 방법은 일반적으로 다음에 의해서만 제한됩니다.
- 정확한 데이터에 대한 액세스
- 데이터를 효율적으로 처리하는 능력
- 올바른 소프트웨어 및/또는 비즈니스 분석 직원이 있는지 여부
- 분석의 중요성과 데이터에서 도출된 결론에 대한 고위 경영진 및 기타 이해 관계자의 동의 여부
비즈니스 분석에 사용되는 도구 및 애플리케이션
역사적으로 비즈니스 분석은 매우 특정한 기술 세트가 필요한 도구를 사용하여 수행되었습니다. 예를 들어 MiniTab 또는 Excel과 같은 소프트웨어에서 통계 분석을 완료할 수 있으며 SQL과 같은 코딩 및 쿼리 언어를 통해 보고서 작성을 수행했습니다. 이러한 도구와 기술은 모두 오늘날에도 여전히 필요하고 분명하지만 비즈니스 분석 도구는 중요한 데이터를 이해하는 일상적인 작업을 더 쉽게 만들기 위해 사용되었습니다.
오늘날 비즈니스 분석에 참여하는 조직에서 사용하는 일반적인 애플리케이션 및 도구에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 정보를 수집하고 보기, 정렬 및 이해하기 쉬운 방식으로 제공하는 비즈니스 인텔리전스 보고 소프트웨어. 임베디드 분석 플랫폼과 같은 이러한 소프트웨어 프로그램에는 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있는 대시보드가 함께 제공되는 경우가 많습니다. 예를 들어 콜 센터를 관리하는 사람은 컴퓨터나 모바일 장치에서 현재 평균 응답 속도, 하루 동안의 통화량, 대기열에 있는 통화 수를 비롯한 모든 중요한 메트릭을 빠르게 볼 수 있습니다.
- 앞서 언급한 대시보드를 포함한 데이터 시각화 도구. 이러한 도구는 원시 데이터와 일부 분석을 차트와 그래프로 변환합니다. 대부분의 사람들에게 이는 데이터가 말하는 내용을 빠르게 이해할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. 막대 그래프 또는 선형 차트는 지표가 추세를 보이고 있는지 아니면 하락하고 있는지 몇 초 만에 알려줍니다. 또한 숫자가 필요한 범위 위 또는 아래로 떨어졌는지 여부를 누군가에게 알려줍니다. 시각화는 즉각적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 되지만 복잡한 데이터를 이해 관계자에게 제시할 때 내러티브를 만드는 데도 도움이 됩니다.
- 스프레드시트, MiniTab 및 숫자 계산에 도움이 되는 기타 도구를 포함한 통계 분석 도구. 많은 소프트웨어 솔루션에는 일반적인 질문과 쿼리를 처리하는 기본 제공 분석 도구가 포함되어 있습니다.
- 데이터 플랫폼 및 웨어하우스. 데이터를 보고 데이터를 보고하려면 데이터를 안전하게 저장할 수 있는 장소가 필요합니다. 또한 원시 데이터가 모두 동일하지 않고 항상 즉시 사용할 수 있는 형식이 아니기 때문에 데이터를 구성, 쿼리 및 변환하는 방법이 필요합니다.
비즈니스 분석 경력에 필요한 기술 유형은 무엇입니까?
비즈니스 분석은 매우 광범위한 작업 영역을 다루기 때문에 틈새 시장에서 작업하는 데 필요한 기술이 항상 같지는 않습니다. 일부 회사는 통계 분석 기술(및 아마도 통계 학위)이 있는 사람을 찾습니다. 다른 사람들은 데이터 웨어하우스를 관리하는 동시에 비즈니스를 촉진하기 위해 올바른 유형의 보고서를 작성할 수 있는 기술 직원을 원할 수 있습니다. 또 다른 사람들은 분석 소프트웨어 솔루션에 내장된 사용자 인터페이스를 통해 보고 및 쿼리를 관리할 수 있는 세부적인 관리 직원을 찾고 있습니다.
비즈니스 분석 분야에서 일자리를 찾거나 회사에서 이 작업을 처리할 사람을 고용하든 거의 항상 몇 가지 공통 기술이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 강력한 의사 소통 능력. 비즈니스 분석 전문가는 종종 비즈니스 관련 프로세스와 매우 기술적인 솔루션 사이의 격차를 해소합니다. 올바른 데이터와 분석으로 올바른 질문에 답할 수 있도록 각 영역에서 의사소통하고 서로 번역할 수 있어야 합니다.
- 문제 해결 및 비판적 사고 기술. 올바른 데이터 세트 및 질문에 대한 경로가 명확하게 제시되지 않는 경우가 많습니다. 비즈니스 분석가는 질문에 답하거나 우려 사항을 조사하기 위한 올바른 방법을 선택하기 위해 모든 옵션을 고려할 수 있어야 합니다. 잘못된 데이터 집합을 분석하는 것은 부정확한 데이터를 사용하는 것만큼 나쁠 수 있습니다.
- 조직 기술. 데이터, 쿼리 또는 결론이 여기저기 흩어져 있으면 아무 소용이 없습니다. 비즈니스 분석가는 데이터의 바다 또는 호수를 취하여 내러티브를 통해 흐르는 강과 개울로 구성하고 특정 질문에 답할 수 있어야 합니다.
- 기술력. 분석가가 수행하는 작업에 따라 SQL, 통계 언어 및 통계 소프트웨어(MiniTab, SPSS, Sage 등)를 알아야 할 수도 있습니다. 최소한 분석가는 스프레드시트 및 데이터베이스 사용에 능숙해야 합니다.
궁극적으로 모든 비즈니스는 어느 정도 분석에 참여합니다. 그러나 일반적으로 더 많은 데이터와 이를 분석할 수 있는 능력이 있을수록 비즈니스 의사 결정이 회사, 직원, 주주 및 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다.
