메인 콘텐츠로 건너뛰기

비즈니스 분석이란?

비즈니스 분석은 비즈니스에 대해 수집된 정보나 데이터를 사용하여, 해당 비즈니스에 관한 질문에 답변하는 프로세스입니다. 성장을 주도하기 위해 비즈니스 리더는 조직과 관련된 과거 사건에 관한 질문에 답하고, 미래 사건을 예측해야 합니다. 비즈니스 분석은 숫자를 사용하여 조직의 프로세스와 기능을 설명하므로, 리더가 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 분석은 기술과 통계를 사용하여, 비즈니스의 성과를 파악하고 이를 개선할 방안을 모색합니다.

비즈니스 분석에서 사용하는 데이터는 기업의 내부 또는 외부에 있을 수 있으며, 일반적으로 온프레미스 또는 클라우드의 데이터베이스, 애플리케이션 및 플랫 파일에 상주합니다. 질문에 대한 답을 찾으려면, 먼저 데이터를 쿼리하고 데이터 시각화 기법을 통해 결과를 분석함으로써 시작해야 합니다.

비즈니스 분석의 예로는 어떤 것이 있나요?

다음은 비즈니스 분석을 좀 더 자세히 설명하기 위한 몇 가지 예입니다.

재무

부서 또는 사업부의 재정을 관리하는 재무 관리자 또는 재무 이사는 담당 사업부의 수익, 비용, 이익률 등을 알고 싶어할 것입니다. 반면, CFO는 모든 사업부를 아우르는 종합적인 수준에서 유사한 지표를 파악하고, 특정 사업부를 자세히 분석할 수 있기를 원할 것입니다. 또한 CFO는 재무 관리자의 관심 범위를 벗어날 수 있는 이자 비용, 통화 환율의 영향, 세금 등에 대해서도 알고 싶어할 수 있습니다.

마케팅

수요 창출을 담당하는 마케팅 관리자는 잠재 고객, 영업 기회 및 성사된 거래의 수에 대해 알고 싶어할 것입니다. 또한 다양한 온라인 및 오프라인 수요 창출 채널의 성과도 살펴볼 것입니다. 반면, 브랜드 개발을 담당하는 마케팅 관리자는 고객, 파트너, 경쟁사, 인플루언서 등이 회사의 브랜드를 어떻게 인식하는지 알고 싶어할 것입니다. CMO는 브랜드 및 수요 관련 지표 모두에 관심이 있을 것이고, 마케팅 투자 수익률(ROMI)의 종합적인 수치를 파악하고 싶어할 것입니다.

영업

담당 지역과 달성할 할당량이 있는 영업 관리자는 창출된 기회, 성사된 기회 및 실패한 기회로 구성된 영업 파이프라인에 집중할 것입니다. 또한 할당량 목표를 달성하는 데 얼마나 많은 기회가 필요한지 평가하기 위해, 기회를 마감하는 데 걸리는 시간도 알고 싶어할 것입니다. 반면, 영업 담당 VP는 유사한 정보를 종합적인 수준에서 파악하고, 영업 담당자 또는 영업 지역별로 자세히 분석할 수 있기를 원할 것입니다.

운영

생산 라인에 집중하는 운영 관리자는 결함을 최소화하고 시장 수요에 맞는 적절한 재고 수준을 유지하면서, 제품의 신속한 출고를 보장하고자 합니다. 따라서 생산 라인에서 처리되고 있는 생산 단위의 수, 한 생산 단위가 공정을 완료하는 데 걸리는 시간, 공정에서 생산품을 제공하는 속도, 품질 테스트에서 탈락한 생산 단위의 수 등을 알고자 할 것입니다.

인사 관리

직원의 입사, 유지, 퇴사 관리에 주력하는 인사 관리자는 미충원 인원 수, 면접 진행 중인 지원자 수, 자발적 또는 비자발적으로 퇴사하는 직원 수, 그리고 기타 관련 통계에 관심을 가질 것입니다.

최고 경영진

CEO는 회사의 모든 측면을 검토하며, 위에서 언급된 모든 사례에 관심을 가집니다. 그리고 비즈니스의 모든 측면에 대한 종합적인 지표를 확인할 수 있고, 특정 영역을 자세히 분석하여 더 알아볼 수 있기를 원할 것입니다. 또한 CEO는 자신의 회사가 시장에서 다른 유사한 회사와 어떻게 비교되는지도 알고 싶어할 것입니다.

비즈니스 분석을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

비즈니스 분석에 성공한 기업은 자사의 현황과 운영 환경을 더 잘 인식하게 됩니다. 이를 통해 자사의 강점과 약점을 이해하고, 핵심 역량에 집중하고, 시장이 향하는 방향을 예측하며, 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.

데이터 중심 문화

이러한 문화에서는 데이터에 매몰되는 대신, 데이터가 자산이자 친구가 됩니다. 모든 직원은 데이터에 의존하여 의사 결정을 내리므로, 시기적절하고 정확한 데이터를 수집하는 데 부지런히 노력합니다.

비즈니스 성과에 대한 빠른 피드백

기본 데이터가 변경될 때 자동 새로 고침이 가능한 비즈니스 대시보드를 설정하면, 무엇이 잘 진행되고 있는지 그리고 무엇이 수정되어야 하는지에 대한 알림을 받을 수 있으므로, 필요에 따라 경로를 수정할 수 있습니다.

큰 그림과 세부 정보 간의 적절한 균형 잡기

큰 그림은 기업이 나아가는 방향과 운영되는 방식을 알려주지만, 이유를 설명해주지는 않습니다. 이유에 관한 질문에 답하려면 세부 정보를 자세히 살펴봐야 합니다. 비즈니스 분석은 큰 그림과 세부 정보의 장점을 모두 제공합니다. 비즈니스에 대한 360도 관점을 제공하는 전체적인 비즈니스 성과 대시보드를 구축할 수 있습니다. 동시에, 대시보드의 어떤 차트든 자세히 살펴보면서 성과가 좋은 이유나 좋지 않은 이유를 파악할 수 있습니다.

비즈니스 분석의 유형에는 어떤 것이 있나요?

비즈니스 분석에는 여러 가지 유형의 데이터 분석이 포함됩니다. 각 유형은 조직이 점점 더 복잡해지고 정교해지는 상황에서도, 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

기술 분석

기술 분석은 핵심 성과 지표(KPI) 및 기타 운영 지표를 추적하여, 기업의 현재 상태를 파악합니다. 과거 실적을 분석하여 “무슨 일이 있었는가?”라는 질문에 답하고, 기록 데이터를 요약하여 추세, 패턴 및 인사이트를 파악합니다.

예를 들어, 소매 기업은 지난 분기의 판매 데이터를 조사함으로써 쇼핑 성수기, 인기 상품, 그리고 고객의 인구 통계적 특성을 파악합니다.

진단 분석

기술 분석은 추세를 찾아내지만, 진단 분석은 추세 뒤에 숨은 원인을 찾아내려 합니다. 어떤 일이 일어난 이유를 이해하는 것은 기술(description)을 넘어서는 일입니다. 진단 분석은 데이터 마이닝, 상관 해석 및 드릴다운 기능을 사용하여 근본 원인을 찾아냅니다.

예를 들어, 전자 상거래 공급자가 매출 감소를 발견하고, 진단 분석을 사용하여 그 원인을 조사합니다. 이 업체가 장바구니 포기율과 고객 피드백을 분석한 결과, 최근 웹 사이트 업데이트로 인해 결제 속도가 느려져 매출 손실로 이어진다는 사실을 발견합니다.

예측 분석

예측 분석은 미래 추세를 예측하려고 시도합니다. 그리고 통계 모델링, 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 “어떤 일이 일어날 것인가?”라는 질문에 답합니다. 기록 데이터를 분석하면 기업이 추세, 위험 및 기회를 예측하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 은행이 예측 분석을 사용하여 고객의 신용 위험을 평가합니다. 과거 대출 상환 내역, 소득 수준 및 지출 패턴을 분석함으로써 해당 은행은 채무 불이행 가능성을 예측하고 이에 따라 대출 정책을 조정합니다.

처방 분석

처방 분석은 예측된 추세를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 지원합니다. 더 나아가, 성과를 최적화하고 비즈니스 프로세스를 개선하기 위한 조치를 추천합니다. 그리고 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 최적화 알고리즘을 결합하여, 미래의 과제와 기회에 대한 조직의 대응을 안내합니다.

예를 들어, 물류 회사가 처방 분석을 사용하여 배송 경로를 최적화합니다. 실시간 교통 상황, 기상 예보 및 연료 비용을 고려함으로써, 시스템은 배송 시간 및 비용을 최소화하는 가장 효율적인 경로를 제안합니다.

인지 분석

인지 분석은 AI, 자연어 처리(NLP) 및 딥 러닝을 사용하여, 비정형 데이터(예: 텍스트, 이미지, 동영상)를 해석하고 인간과 유사한 의사 결정을 제공합니다. AI 시스템은 문맥과 문장의 의미를 이해하거나 이미지 내의 특정 물체를 인식한 후 데이터를 분석하고, 시간이 지남에 따라 의사 결정을 개선합니다. 인지 분석은 단순한 분석으로는 파악할 수 없는 특정 패턴과 연관성을 밝혀냅니다.

예를 들어, 고객 서비스 챗봇은 인지 분석을 통해 고객 문의를 분석하고, 감정을 감지하며, 개인화된 응답을 제공함으로써 고객 만족도를 향상시킵니다.

비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇인가요?

비즈니스 인텔리전스는 과거 성과를 이해하는 데 더 중점을 두는 반면, 비즈니스 분석은 전략적 의사 결정을 주도하기 위한 미래 지향적인 접근 방식을 취합니다.

목표

비즈니스 분석은 비즈니스 인텔리전스보다 범위가 더 넓습니다.

비즈니스 인텔리전스는 기업이 과거 추세를 명확하게 이해할 수 있도록, 기록 데이터를 수집, 구성 및 시각화하는 데 주로 중점을 둡니다. 이는 보고서, 대시보드 및 핵심 성과 지표(KPI)를 통해 “우리의 성과는 어땠는가?”와 같은 질문에 답합니다.

반면, 비즈니스 분석에는 데이터 시각화를 넘어 통계 분석, 예측 모델링 및 기계 학습이 포함됩니다. 이를 통해 기업은 단순히 과거 사건에 대응하는 것이 아니라, 미래 추세를 예측하고 사전 예방적인 결정을 내릴 수 있습니다.

기법 및 도구

비즈니스 인텔리전스는 구조화된 보고서와 데이터 시각화를 생성하는 보고 시스템에 의존합니다. 주요 목표는 경영진과 의사 결정권자가 이해할 수 있는 형식으로 원시 데이터를 제공하는 것입니다.

비즈니스 분석에는 회귀 분석, 기계 학습, 최적화 알고리즘 등의 고급 기술이 포함됩니다. 이러한 분석은 AI 및 ML 도구를 활용하여, 더 심층적인 데이터 인사이트를 추출하고 실행 가능한 권장 사항을 규정합니다.

예시

비즈니스 인텔리전스를 사용하는 소매 기업은 지난 연도의 판매 보고서를 분석하여, 성과가 가장 좋았던 제품을 파악할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 분석을 통해 동일한 기업은 예측 분석을 적용하여, 다음 분기의 수요를 예측하고 그에 따라 재고 수준을 최적화할 수 있습니다.

비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이점은 무엇인가요?

데이터 분석(data analytics)은 모든 유형의 데이터 분석(data analysis)을 포괄하는 용어입니다. 그리고 데이터 정리 및 처리부터 복잡한 모델링과 시각화에 이르기까지 모든 것을 포함하며, 목표가 비즈니스 관련인지 여부와 무관합니다. 비즈니스 분석은 비즈니스 문제를 해결하고 운영 개선을 주도하는 데 중점을 둔 데이터 분석의 특화된 하위 분야입니다.

적용 분야

비즈니스 분석은 의사 결정, 수익성 및 운영 효율성에 중점을 둡니다. 이러한 분석은 일반적으로 데이터가 전략적 행동을 주도하는 기업 환경에서 적용됩니다. 반면 데이터 분석은 더 탐색적일 수 있으며, 반드시 비즈니스에 즉시 적용되지 않을 수도 있는 패턴과 인사이트를 발견하는 것을 목표로 합니다. 이러한 분석은 과학적 발견, 사회 연구 및 공학 문제 해결에 사용됩니다.

예시

기업은 비즈니스 분석을 사용하여, 고객 구매 행동에 대한 인사이트를 얻고 개인화된 제품을 추천함으로써 비즈니스의 미래 성과를 개선합니다. 반면, 데이터 분석을 사용하는 연구자는 위성 이미지를 분석하여 산림 파괴와 기후 변화 패턴을 파악하거나, 공중 보건 데이터를 사용하여 질병 발생을 예측할 수 있습니다.

비즈니스 분석가가 되는 방법은 무엇일까요?

비즈니스 분석가는 비즈니스 요구 사항과 기술적 솔루션 사이의 가교 역할을 합니다. 이들의 역할에는 비즈니스 요구 사항의 수집, 이해관계자와의 협업, 그리고 운영, 전략 및 효율성 향상을 위한 데이터 기반 솔루션의 추천이 포함됩니다.

비즈니스 분석가에게는 다음이 필요합니다.

  • 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있는 강력한 분석 역량
  • 비즈니스 과제를 평가하고 개선 방안을 추천하기 위한 비판적 사고 및 문제 해결 능력
  • 데이터 분석 도구 및 솔루션에 대한 지식

또한 비즈니스 분석가는 업계의 동향, 규정 및 핵심 성과 지표에도 정통해야 합니다. 도메인별 지식을 습득하면, 관련된 인사이트를 제공하고 비즈니스 목표와 추천 사항을 일치시키는 데 도움이 됩니다.

경영학, 금융학, 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학위는 비즈니스 분석 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 강력한 토대를 제공합니다. 많은 고용주는 데이터 분석, 경제학 또는 정보 시스템에 관련된 정규 교육을 받은 지원자를 선호합니다.

비즈니스 분석을 성공으로 이끄는 핵심 요소는 무엇일까요?

비즈니스 분석의 이점을 누리려면 다음 3가지가 필요합니다.

집중

비즈니스와 관련된 질문을 합니다. 관련 없는 질문을 하는 함정에 빠지기 쉽습니다. 이러한 질문은 잘못된 길로 이끌거나, 도움이 되지 않는 답변을 얻기 위해 큰 노력을 기울이게 할 수도 있습니다.

데이터

질문에 답하는 데 도움이 되는 정확한 데이터에 액세스하는 것은 말처럼 쉽지 않은 경우가 많습니다. 원하는 데이터를 얻으려면 조직에 데이터 중심 문화(하향식 및 상향식)를 주입해야 하며, 데이터를 충실하고 정확하게 포착할 수 있는 데이터 관리 프로세스를 마련해야 합니다.

시스템 및 도구

데이터를 처리하고 분석할 수 있는 수단을 갖춥니다. 우리는 기업이 테라바이트와 페타바이트 단위의 데이터를 수집하는 정보 경제 시대에 살고 있으며, 이 데이터들은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 연결된 서로 다른 데이터베이스에 저장되어 있습니다. 데이터를 추출, 처리 및 분석하고 나중에 시각화하는 데 도움을 주는 시스템이나 도구가 필요할 것입니다.

AWS는 비즈니스 분석 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?

AWS 기반 분석은 모든 비즈니스 분석 워크로드를 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 데이터 처리와 SQL 분석부터 스트리밍, 검색 및 비즈니스 인텔리전스에 이르기까지, AWS는 거버넌스가 기본 제공되는 독보적인 가격 대비 성능과 확장성을 제공합니다. 

Amazon SageMaker는 모든 데이터에 대한 통합 액세스를 통해 분석 및 AI를 위한 통합 환경을 제공합니다. 소프트웨어 개발을 위한 가장 강력한 생성형 AI 어시스턴트인 Amazon Q Developer로 가속화된 SageMaker AI의 모델 개발(HyperPod, JumpStartMLOps 포함), 생성형 AI, 데이터 처리, 그리고 SQL 분석을 위한 친숙한 AWS 도구를 사용하여 통합 스튜디오에서 협업하고 더 빠르게 구축하세요. 데이터 저장 위치가 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 서드 파티 또는 페더레이션형 데이터 소스 중 어디든 관계없이, 엔터프라이즈 보안 요구 사항을 충족하도록 기본 제공된 거버넌스를 통해 모든 데이터에 액세스하세요.

분석을 위한 기타 AWS 서비스에는 다음이 포함됩니다.

  • Amazon Athena는 SQL을 사용해 Amazon Simple Storage Service(S3)의 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화형 분석 서비스입니다.
  • Amazon DataZone은 AWS, 온프레미스 및 서드 파티 소스에 걸쳐 저장된 데이터를 고객이 더 빠르고 쉽게 카탈로그화, 검색, 공유 및 관리할 수 있게 해주는 데이터 관리 서비스입니다.
  • AWS Glue는 데이터 준비를 더 간단하고, 더 빠르며, 더 저렴하게 만드는 서버리스 데이터 통합 서비스입니다.
  • Amazon QuickSight는 통합 비즈니스 인텔리전스 서비스입니다. 해당 서비스는 조직 내 모든 직원이 언제든 어느 디바이스에서나, 자신의 데이터를 사용하여 시각화를 구축하고, 임시 분석을 수행하며, 신속하게 비즈니스 인사이트를 확보하는 것을 더 용이하게 만듭니다.
  • Amazon Redshift는 Amazon Sagemaker와의 원활한 데이터 레이크하우스 통합을 통해, 프로비저닝 배포 또는 서버리스 배포를 제공하는 관리형 데이터 웨어하우스 서비스입니다.

지금 바로 계정을 생성하여 AWS에서 비즈니스 분석을 시작하세요.