비즈니스 분석이란?

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 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.

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 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.