용어 색인

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O   P   Q   R   S   T   U   V   W   X   Y   Z


용어 색인

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O   P   Q   R   S   T   U   V   W   X   Y   Z


용어 색인

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O   P   Q   R   S   T   U   V   W   X   Y   Z

용어

비즈니스 분석

간략한 정의

비즈니스 분석은 다양한 방법으로 기업 프로세스를 개선하는 데 도움을 줄 의사 결정 지원 모델을 구축하기 위해 데이터 과학을 활용하는 작업을 의미합니다.

주요 내용

 

● 비즈니스 분석에는 설명 분석, 예측 분석 등 여러 유형이 있습니다. 분석 유형마다 비즈니스 성과 개선을 위한 사용 목적과 방법이 다릅니다.

● 비즈니스 분석은 기업의 성공에 효과적인 프로세스와 비효과적인 프로세스를 파악하는 가장 효과적인 방법입니다.

● 향후 인공지능과 머신 러닝이 비즈니스 분석에 큰 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. AI로 인해 더 많은 사람이 비즈니스 분석을 활용할 수 있게 될 것입니다.


Nate Smith는 Adobe Analytics Cloud 제품 마케팅 그룹 관리자입니다. 그는 여러 Adobe 제품의 전략 개발, 제품 출시, 포지셔닝 및 메시지, 가격 및 패키징, 영업 지원, 제품 요구 사항 및 경쟁 분석을 감독합니다. Nate는 마케팅 전략가로 6년 가량 경력을 쌓은 후 현재 Adobe와 거의 11년 동안 함께 하고 있습니다.

Q: 비즈니스 분석이란 무엇입니까?

A: 비즈니스 분석은 기업의 운영 프로세스를 개선할 의사 결정 지원 모델을 구축하기 위해 데이터 과학을 사용하는 작업을 의미합니다. 기업은 매일 고객 행동, 수익, 전환 등에 관한 방대한 양의 데이터 세트를 수집합니다. 데이터는 여러 곳에서 수집하여 보통 하나의 대용량 데이터 저장소에 저장합니다. 비즈니스 분석가는 이 데이터를 토대로 다양한 방법과 모델을 사용하여 조직을 개선하는데 도움이 되는 인사이트를 추출합니다.

Q: 비즈니스 분석 유형에는 어떤 것이 있습니까?

A: 몇 가지 유형이 있습니다.

설명 분석은 과거 데이터를 사용하여 기업의 비즈니스 프로세스의 트렌드를 파악합니다. 설명 분석의 실제 활용 사례로는 콘텐츠 마케팅 에이전시가 판매 데이터, 마케팅 캠페인, 소셜 미디어 사용, 참여 데이터에 대해 보고하는 경우를 들 수 있습니다.

진단 분석은 설명 분석의 심화 버전으로서, 결과에 대한 원인을 파악합니다. 즉, 데이터를 바탕으로 연관성을 확인합니다. 진단 분석의 실제 활용 사례로는 사이버 보안 팀이 직원 이메일의 암호 강도와 기업의 보안 침해 건수 사이의 연관성을 도출하는 경우를 들 수 있습니다.

예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 향후 일어날 가능성이 높은 결과나 사건을 예측합니다. 머신 러닝과 인공지능을 사용하면 더욱 정확한 예측 분석이 가능합니다. 예측 분석의 실제 활용 사례로는 e커머스 기업이 데이터를 토대로 구매를 포기할 가능성이 가장 높은 고객을 파악하는 경우를 들 수 있습니다.

규범 분석은 예측 분석의 심화 버전으로서, 기업의 목표 달성에 도움이 되는 행동을 추천할 때 사용합니다. 규범 분석의 실제 활용 사례로는 보석 회사가 규범 분석을 사용해 특정 팔찌를 구매한 고객 대부분이 특정 목걸이도 구매한 점을 확인하고, 팔찌만 구매한 고객에게 목걸이를 홍보하는 경우를 들 수 있습니다.

대부분 비즈니스 분석가가 설명 분석과 예측 분석을 주로 사용하지만, 진단 분석과 규범 분석도 기업에 유용합니다.

Q: 비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이점은 무엇입니까?

A: 비즈니스 분석은 데이터 분석에 사용하는 기술을 상당 부분 똑같이 사용합니다. 두 가지 분석 모두 같은 종류의 툴을 사용하지만, 비즈니스 분석은 기존의 워크플로우와 프로세스에 중점을 두며, 비즈니스 분석가가 분석을 담당합니다. 비즈니스 분석가는 데이터 검토하여 구매 프로세스, 수익 최적화 등 비즈니스 프로세스를 개선할 방안을 찾습니다. 이처럼 비즈니스 분석은 매우 한정된 분야에 대한 데이터 분석입니다.

반면 데이터 분석은 광범위하고 기술적인 분석이며, 데이터 과학자가 분석을 담당합니다. 데이터 과학자는 비즈니스 분석가보다 기술적 전문성이 높습니다. 데이터 과학자가 데이터를 변환하면 비즈니스 분석가가 변환된 데이터 세트를 바탕으로 기존 프로세스와 지표를 최적화할 방안을 기업의 다른 부서들에 제시합니다. 데이터 과학자는 데이터를 심층 분석하여 트렌드 및 연관성을 확인하고, 비즈니스 분석가는 이러한 분석 결과를 바탕으로 조직의 프로세스에 대한 인사이트를 추출합니다.

Q: 비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇입니까?

A: 대부분의 경우 비즈니스 인텔리전스(BI)는 데이터 시각화에 불과합니다. 데이터 웨어하우스에 있는 빅데이터를 가지고 데이터 시각화 툴을 사용해 보고서를 작성하는 것입니다. 이는 모두 과거 데이터이기 때문에 미래의 결과를 예측할 수 없습니다.

여기서 비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스의 차이가 발생합니다. 비즈니스 인텔리전스는 설명 분석일 뿐이지, 예측 분석은 불가능합니다. 그러나 비즈니스 분석은 진단 인사이트와 예측 인사이트를 도출하는 것이 가능합니다. 따라서 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 분석의 한 측면에 불과하다고 말할 수 있습니다.

Q: 비즈니스 분석을 위해서는 무엇이 필요합니까?

A: 우선 인사이트를 추출할 상당한 양의 데이터가 필요합니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집하여 하나의 데이터 웨어하우스에 보관합니다. 또한 데이터를 체계적으로 정리할 데이터 관리 전략이 필요합니다.

데이터 세트를 수집한 다음에는 데이터 과학자가 데이터를 검토하고 데이터 시각화 도구를 사용하여 시각화합니다. 데이터 시각화가 끝나면, 비즈니스 분석가가 분석 툴을 사용하여 설명 분석, 예측 분석 등을 수행해 비즈니스 인사이트를 발굴합니다. 그리고 이렇게 얻은 분석 결과를 이해관계자에게 전달해 데이터 인사이트를 토대로 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

Q: 기업에 비즈니스 분석이 꼭 필요합니까?

A: 비즈니스 분석은 기업의 경쟁력을 위해 반드시 필요합니다. 기업의 운영 방식, 고객과의 교류 방식, 수익 창출 방식 등 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 굉장히 중요합니다. 비즈니스 분석은 비즈니스 운영에 효과적인 프로세스와 비효과적인 프로세스를 파악하는 가장 효과적인 방법입니다.

비즈니스 분석을 필수가 아닌 선택으로 보아도 되는 유일한 시기는 창업 초기입니다. 이 시기에는 우선 제품 개발과 수익 창출에 주력해도 괜찮습니다. 하지만 기업이 성장하면 비즈니스 분석을 사용하여 기업의 운영 방식을 개선해 나가야 합니다.

Q: 비즈니스 분석의 과제는 무엇입니까?

A: 비즈니스 분석의 큰 과제 중 하나는 소수의 직원만 분석을 사용하는 것입니다. 모든 직원이 분석이 필요하거나 분석을 수행할 수 있는 것은 아니기 때문입니다. 비즈니스 프로세스에 관여하는 직원들은 많고, 이 직원들이 적절한 데이터를 얻을 수 있다면 각자 비즈니스 프로세스 개선에 기여할 수 있을 것입니다. 그러나 대부분의 경우 분석 팀만 데이터를 열람하고 분석할 수 있습니다. 따라서 전 직원에게 비즈니스 분석을 제공하여 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 합니다.

Q: 비즈니스 분석은 앞으로 어떻게 발전할까요?

A: 향후 인공지능과 머신 러닝이 비즈니스 분석에 큰 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 앞서 살펴보았듯, 데이터 분석가와 비즈니스 분석가뿐 아니라 많은 이들이 분석으로 인사이트를 얻을 수 있어야 합니다. 모든 사람이 전문 분석가가 되어야 하는 것은 아니지만 자신의 업무를 수행하는 데 필요한 데이터 인사이트는 발굴할 수 있어야 합니다. 앞으로 고급 비즈니스 분석을 위한 AI 기술이 개발될 것입니다. 이러한 기술 발전으로 비즈니스 분석 프로세스의 최적화가 이루어져, 데이터 과학자가 아니어도 비즈니스 분석을 손쉽게 이용할 수 있게 될 것입니다.

Adobe가 도와드리겠습니다

Adobe Experience Cloud를 통해 지식을 행동으로 전환하십시오.