비즈니스 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석 은 모든 비즈니스 데이터를 수집 및 처리하고 통계 모델과 반복적 방법론을 적용하여 해당 데이터를 비즈니스 통찰력으로 변환하는 프로세스입니다. 가장 중요한 것은 해당 데이터를 고객이 원하는 것으로 변환할 수 있어야 한다는 것입니다. 그리고 고객이 원하는 것을 추측하려는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자의 요구 사항을 파악하려면 비즈니스 분석이 필요합니다.

비즈니스 분석은 비즈니스 계획을 명확히 할 목표로 프로세스, 기량 및 기술을 결합하여 데이터를 기반으로 비즈니스의 과거 성과를 수집, 분석 및 제시합니다. 비즈니스 분석은 기본적으로 비즈니스를 평가하기 위한 통찰력을 제공하기 위한 목적으로 하여 많은 양의 과거 비즈니스 데이터를 사용합니다. 비즈니스 분석은 이전에 알려지지 않은 통찰력을 나타내거나 예기치 않은 문제를 식별하여 새로운 비즈니스 가치를 창출합니다. 비즈니스 분석을 활용하여 비즈니스 과제를 해결하고 효율성, 생산성 및 수익을 높이기 위한 새로운 프로세스를 만들 수 있습니다.

비즈니스 분석의 이점은 무엇입니까?

기업은 비즈니스 분석을 통해 경쟁 업체보다 정보 우위를 확보함으로써 경쟁 우위를 점하고 유지하려고 합니다. 이러한 정보 이점은 비즈니스가 시장 변화에 보다 지능적으로 대응할 수 있도록 도와줍니다. 또한 분석을 보다 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.

비즈니스 분석으로 무엇을 할 수 있습니까?

비즈니스 분석의 특정 목적은 비즈니스 의사 결정을 안내하고 "정보 이점"을 창출하는 데 도움이 되는 정보와 전문 지식을 제공하는 것입니다. 비즈니스 분석을 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

• 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.

이전에는 보험 회사와 같이 위험 수준이 높은 회사들만 비즈니스 분석을 적용했습니다. 그러나 데이터가 세계에 혁명을 일으켰 기 때문에 비즈니스 분석은 모든 비즈니스가 경쟁력을 유지하고 디지털 세상에서 성공하기 위한 필수 요소로 되었습니다.

비즈니스 분석의 유형

기본적으로 네 가지 유형의 비즈니스 분석이 있으며 각각 자체의 중요성이 있습니다. 아래에서 볼 수 있듯이 각 범주는 점점 더 성숙해지고 실시간 및 미래의 통찰력 적용을 지향합니다.

이러한 네 가지 유형을 모두 활용하면 데이터를 적절하게 분석하고 운영하여 오늘날 많은 비즈니스가 직면한 문제에 대한 솔루션을 작성할 수 있습니다.

묘사적 분석

묘사적 분석을 사용하면 일반적으로 현재 데이터를 통해 과거를 볼 수 있습니다. 과거는 사용자에게 비즈니스에서 일어난 일을 알려줄 수 있습니다. 묘사적 분석은 일반적으로 데이터 처리의 예비 단계에서 수행되어 과거 이벤트의 요약과 추가 분석 및 이해를 위한 기반을 생성합니다. 데이터 집계 및 데이터 마이닝이 사용되는 기본 방법입니다. 묘사적 분석은 일반적으로 가장 단순한 유형의 분석으로 알려져 있습니다. 실제로 대부분의 비즈니스는 재고, 워크플로 및 판매와 같은 일상 보고에서 묘사적 분석을 수행합니다.

진단 분석

머신 러닝을 통해 지원되는 고급 분석 유형인 진단 분석(발견 분석이라고도 함)은 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.

예측 분석

예측 분석은 비즈니스에서 잠재적인 결과 및 이벤트의 가능성을 예측하는 데 중점을 두고 있으며 과거 데이터를 기반으로 모델링됩니다. 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. 현재 사용중인 예측 분석의 예시로는 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.

처방 분석

처방 분석은 비즈니스 분석에서 분석 여정의 가장 성숙한 단계입니다. 비즈니스에 무엇을 해야 하는지 알려주고 다양한 선택에 따라 취해야 할 차선책 또는 조치를 권장합니다. 이러한 유형의 분석은 귀하가 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 딥 러닝 과 복잡한 신경망이 필요합니다. 처방 분석의 좋은 예는 추천 엔진입니다.

비즈니스 분석 대 비즈니스 인텔리전스(BI)

비즈니스 분석 및 비즈니스 인텔리전스( BI)는 종종 같은 것으로 혼동되지만 비즈니스 분석은 실제로 비즈니스 인텔리전스의 하위 집합입니다. 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스가 현재 진행중인 상황과 현재 상태를 이해하기 위한 첫 번째 단계입니다. 비즈니스 분석은 비즈니스가 현재 위치에 있는 이유를 설명합니다. BI는 전통적으로 일상적이고 정적인 보고서를 통해 비즈니스 운영을 모니터링하고 장기적인 비즈니스 계획을 알리는 데 사용되지만, 비즈니스 분석은 비즈니스를 이해하고 비즈니스 사용자가 답을 필요로 하는 질문을 묻는 것과 관련이 있으며 훨씬 더 유연하고 반복적일 수 있습니다.