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비즈니스 분석(Business Analytics) 이란?공부/데이터 2022. 7. 2. 18:23
비즈니스 분석이란?
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.
즉, 비즈니스 분석은 다양한 방법으로 기업 프로세스를 개선하는 데 도움을 줄 의사 결정 지원 모델을 구축하기 위해 데이터 과학을 활용하는 작업을 의미합니다.
비즈니스 분석의 장점
비즈니스 분석을 통해 경쟁 업체보다 정보 우위를 확보함으로써 경쟁 우위를 점하고 이를 유지할 수 있습니다. 이러한 정보 이점은 비즈니스가 시장 변화에 보다 지능적으로 대응할 수 있도록 도와줍니다. 또한 분석을 비즈니스 친화적으로 만들어 비즈니스 전문가에게 회사의 데이터를 효과적으로 이해하고 보다 현명하게 대응할 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 기업은 정보 및 전문성 투자에서 더 높은 수익을 얻기 위해 비즈니스 분석을 추구합니다.
또한 아래와 같은 이점이 존재합니다.
예산 유지
대부분의 소규모 기업은 마케팅 예산이 넉넉하지 않을 것입니다. 비즈니스 분석을 사용하면 고객을 더 잘 파악하고 고객의 변화하는 니즈를 예측하고 경쟁에서 우위를 점하고 시장에 혁신적인 아이디어와 제품을 공급하는 데 도움을 주어 투자 비용을 최대한으로 활용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
의사결정 개선
마케팅 예산을 어떻게 사용해야 할지 확신이 서지 않나요? 어떤 키워드가 가장 효과적일까요? 휴가 기간에 가장 많이 팔릴 제품을 예측하는 것은 어떤가요? 비즈니스 분석은 데이터를 사용해 의사결정을 위한 정보를 제공하고 정확성, 효율성 및 응답 시간을 개선해 줍니다.
전체 목표와 비교해 성과를 측정할 수 있는 기능
비즈니스 분석은 목표 및 목적에 대한 보다 명확한 이미지를 제공해 줍니다. 데이터 시각화를 통해 기업은 핵심 성과 지표(KPI), 목표 및 목적과 비교해 현재 및 과거 성과를 추적할 수 있습니다.
상황 파악
기업 소유주 및 마케터는 분석을 사용해 트렌드, 고객 행동 및 시장 변화를 추적할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 모든 상황을 정확하게 판단하고 데이터가 때가 되었다고 말할 때 극적인 변화를 가져올 수 있습니다.
효율성 확보
현대 기업에서 데이터를 수집하는 속도는 번개처럼 빠릅니다. 비즈니스 분석 덕분에 거의 실시간으로 프로세스 또는 성과에서의 모든 문제를 파악하고 시간, 자본 및 자원을 절약할 수 있습니다.
비즈니스 분석으로 할 수 있는 일
- 빅 데이터를 인사이트로 전환
- 비즈니스에 대한 예측을 위한 통계 모델 구축
- 성능 최적화를 위한 아이디어 제시
- 경영진에게 의사 결정 조언
- 데이터를 활용하여 비즈니스 결과에 영향 제공
비즈니스 분석을 사용하면 성공할 성향이 가장 높은 기회를 선택하고 비즈니스에 대한 최고의 수익을 제공할 전략을 계산할 수 있으며 다가올 변화 또는 시장 추세에 대비할 수 있습니다. 비즈니스 분석은 현재 환경을 이해하고 경쟁력을 높이고 의사 결정을 간소화하여 결과적으로 수익을 늘리고 위험을 줄이는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
비즈니스 분석 유형
설명(묘사적) 분석
과거 데이터를 사용하여 기업의 비즈니스 프로세스의 트렌드를 파악합니다. 일반적으로 데이터 처리의 예비 단계에서 수행되어 과거 이벤트의 요약과 추가 분석 및 이해를 위한 기반을 생성합니다. 데이터 집계 및 데이터 마이닝이 사용되는 기본 방법입니다. 일반적으로 가장 단순한 유형의 분석으로 알려져 있으며 실제로 대부분의 비즈니스는 재고, 워크플로 및 판매와 같은 일상 보고에서 이 분석을 수행합니다.
실제 활용 사례로는 콘텐츠 마케팅 에이전시가 판매 데이터, 마케팅 캠페인, 소셜 미디어 사용, 참여 데이터에 대해 보고하는 경우를 들 수 있습니다.
진단(발견) 분석
설명(묘사적) 분석의 심화 버전으로서, 결과에 대한 원인을 파악합니다. 즉, 데이터를 바탕으로 연관성을 확인합니다.
머신 러닝을 통해 지원이 되기도 하는데 머신 러닝 기술을 사용하면 사용자가 특정 질문을 하지 않아도 데이터에서 흥미로운 패턴과 상관 관계를 찾는 데 사용됩니다. 확률, 데이터 마이닝 및 상관 관계와 같은 기술을 사용하여 근본 원인과 상관 관계를 파악합니다. 진단 분석은 이벤트가 발생한 이유를 발견하는 데서는 탁월하지만 진행 방법을 조언하는 능력이 부족합니다. 그러나 진행 방법을 결정하는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다.
실제 활용 사례로는 사이버 보안 팀이 직원 이메일의 암호 강도와 기업의 보안 침해 건수 사이의 연관성을 도출하는 경우를 들 수 있습니다.
예측 분석
과거 데이터를 사용하여 향후 일어날 가능성이 높은 결과나 사건을 예측합니다. 머신 러닝과 인공지능을 사용하면 더욱 정확한 예측 분석이 가능합니다.
예측 분석은 통계 모델링 및 머신 러닝과 같은 기술을 사용하며 실행을 위해 일반적으로 데이터 사이언티스트와 통계학자가 필요합니다. 조직은 과거 및 현재 데이터에서 발견된 패턴을 사용하여 가까운 미래 또는 먼 미래의 추세를 예측하고 위험 및 기회를 감지할 수 있습니다. 예측 분석은 기업이 미래를 내다보고 저축하고 더 많은 수익을 올릴 수있는 신뢰 수준을 제공합니다.
실제 활용 사례로는 이커머스 기업이 데이터를 토대로 구매를 포기할 가능성이 가장 높은 고객을 파악하는 경우와 예측 모델을 사용하여 재고를 예측하고 배송을 관리하며 판매를 극대화하기 위해 상점을 설정하는 소매 업체를 들 수 있습니다. 항공사는 종종 예측 분석을 사용하여 과거 수요와 추세를 기반으로 티켓 가격을 설정합니다. 호텔은 예측 분석을 사용하여 갑작스러운 예약 급증에 대비할 수 있는 능력을 결정할 수 있습니다.
규범(처방) 분석
예측 분석의 심화 버전으로서, 기업의 목표 달성에 도움이 되는 행동을 추천할 때 사용합니다.
즉, 비즈니스 분석에서 분석 여정의 가장 성숙한 단계로 비즈니스에 무엇을 해야 하는지 알려주고 다양한 선택에 따라 취해야 할 차선책 또는 조치를 권장합니다. 이러한 유형의 분석은 기업이 선택한 각 선택의 결과를 알려주고 모든 가능성을 바탕으로 취해야 할 최선의 조치를 추천할 수 있습니다. 처방 분석은 묘사 분석 및 예측 분석과 관련이 있지만 데이터 모니터링보다는 실행 가능한 통찰력에 중점을 둡니다. 처방 분석을 수행하려면 딥러닝
과 복잡한 신경망이 필요합니다. 처방 분석의 좋은 예는 추천 엔진입니다.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.
레퍼런스
https://business.adobe.com/kr/glossary/business-analytics.html
https://www.tibco.com/ko/reference-center/what-is-business-analytics