비즈니스 인텔리전스인가, 비즈니스 분석인가

비즈니스 인텔리전스란 무엇일까요?

비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 운영에서 나오는 데이터를 수집, 저장, 그리고 분석하는 프로세스입니다. BI는 더 나은 의사 결정을 지원하기 위해 종합적인 비즈니스 메트릭을 거의 실시간으로 제공합니다. 실적을 벤치마킹하고, 시장 추세를 파악하고, 규정 준수를 강화하는 등, 향상된 비즈니스 인텔리전스를 통해 비즈니스의 거의 모든 측면을 개선할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스가 무엇인지, 그것이 비즈니스에 왜 중요한지 자세히 알아보십시오.

비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이점은 무엇일까요?

비즈니스 분석(BA)은 회사 데이터를 사용하여 추세와 결과를 예측하는 관행을 말합니다. BA에는 의사 결정을 더욱더 정보에 기반하여 내릴 수 있게 지원하는 데이터 마이닝, 통계 분석, 예측 모델링이 포함됩니다.

데이터 분석은 데이터 마이닝, 데이터 정리, 데이터 변형 및 데이터 관리를 위한 시스템을 구축하는 기술 프로세스입니다. 데이터 분석은 추세를 파악하고 문제를 해결하는 데 대량의 데이터를 사용합니다. 정부에서 과학에 이르기까지 다양한 부문에서 데이터 분석이 사용되며, 비즈니스 응용 프로그램에만 국한되지 않습니다.

비즈니스 인텔리전스, 비즈니스 분석, 데이터 분석 간의 차이점은 무엇일까요?

확실히 이 세 프로세스 모두 비즈니스 개선을 위해 데이터를 활용합니다. 그러나 서로 간의 미묘한 차이를 이해하기 위해 좀 더 깊이 살펴보겠습니다.

비즈니스 인텔리전스 대 비즈니스 분석

비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석의 가장 주요한 차이점은 어떤 질문에 답을 할 수 있는가입니다.

설명적 분석에 초점을 두는 비즈니스 인텔리전스
BI는 과거에는 어떤 일이 발생했고 현재에는 어떤 일이 발생하는지 알 수 있도록 과거와 현재 데이터의 요약을 제공하는 설명적 분석을 우선시합니다. BI가 '무엇'과 '어떻게'라는 질문에 답하기 때문에 사용자는 효과가 있는 것은 반복하고 효과가 없는 것은 변경할 수 있습니다.

예측적 분석에 초점을 두는 비즈니스 분석
이에 반해 BA는 데이터 마이닝과 모델링, 기계 학습을 사용하여 향후 결과의 가능성을 밝히는 예측적 분석을 우선시합니다. BA는 '왜'라는 질문에 답하기 때문에 어떤 일이 일어날지에 대해 좀 더 연구된 예측이 가능합니다. 따라서 BA를 활용하면 새로운 국면을 예측하고 성공에 필요한 변화를 단행할 수 있습니다.

실제 환경에 BI와 BA 적용
BI와 BA를 실제 환경에 적용해 봄으로써 차이점을 설명해 보겠습니다. 이 사례에서는 여러분이 수공예로 만든 장신구를 온라인 매장에서 판매한다고 가정합니다. 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스의 과거 및 현재 상태에 대한 유용한 보고서를 제공합니다. BI는 파란색 깃털 귀걸이의 판매가 지난 3주간 유타 주에서 급증했음을 알려줍니다. 따라서 여러분은 수요를 맞추기 위해 파란색 깃털의 귀걸이를 더 만들어야겠다는 결정을 내릴 수 있습니다.

비즈니스 분석은 "왜 파란색 깃털 귀걸이의 판매가 유타 주에서 급증"했는지 질문합니다. 웹 사이트 데이터를 마이닝한 결과, 대부분의 트래픽이 여러분이 만든 귀걸이를 착용한 솔트레이크시티의 패션 블로거 게시물에서 비롯된 것을 알게 되었습니다. 이 인사이트 덕분에, 미국 전역에 있는 다른 유명한 패션 블로거 몇 명에게 공짜로 귀걸이를 보내야겠다는 결심을 할 수 있습니다. 또 이전 판매 정보를 활용하여, 그 블로거들이 귀걸이에 관해 포스트할 경우 수요를 맞추려면 귀걸이를 몇 개나 만들고 재료를 얼마나 주문해야 하는지 예측할 수 있습니다.

비즈니스 분석 대 데이터 분석

비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이는 더 미묘할 뿐 아니라, 비즈니스에서 특히 비즈니스 인텔리전스와 관련하여 이들 두 용어를 서로 바꾸어 사용하기도 합니다.

데이터 분석은 데이터에서 인사이트를 찾는 일반적인 용어임
데이터 분석은 데이터 위치(스프레드시트, 데이터베이스 또는 앱) 또는 분석 목적(추세 파악, 이상 징후 식별, 성과 측정)에 관계없이 모든 형태의 데이터 분석을 가리킬 수 있는 용어입니다. 수학 실력과 IT 기술이 있는 데이터 분석가라면 구독자 데이터베이스 관리부터 잠재적 투자의 이윤 계산까지 어떤 작업도 할 수 있습니다.

비즈니스 분석은 운영 인사이트를 식별하는 데 초점을 둠
비즈니스 분석은 비즈니스의 전반적인 기능과 일상적인 운영에 초점을 둡니다. 비즈니스 분석가는 분석의 기술적 측면을 다루는 일보다 데이터 인사이트를 실제 적용하는 일을 더 많이 처리합니다. 간소화된 워크플로우를 구축하거나 가장 적합한 공급업체를 선택하는 일을 담당할 수도 있습니다.

실제 환경에 BA와 데이터 분석 적용
온라인 장신구 매장 사례를 다시 살펴보겠습니다. 데이터 분석가는 트래픽 추세를 파악하고 방문자 통계 자료를 분석하며, 심지어는 고객의 다양한 페이지 클릭 양상을 추적하는 시스템을 만들어, 방문자들이 웹 사이트를 어떻게 사용하는지 살펴볼 것입니다. 비즈니스 분석가는 이러한 데이터를 실제 적용하는 일과, 광고 구매, 신상품 제작, 웹 사이트 업데이트에 대한 의사 결정에 데이터가 어떻게 도움이 되는지에 더 비중을 둡니다.

비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 분석 요구 결정

비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석 중 어느 것이 더 나은지 고민하는 것은 데이터 관리에 도움이 되지 않습니다. 현실적으로 비즈니스의 성공을 위해서는 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석(설명적 분석과 예측적 분석)이 모두 필요합니다. 게다가 비즈니스 세계에서 이 두 용어를 다양한 의미로 사용하는 경우가 많습니다. 따라서 어떤 기술과 도구, 역량에 투자할지 선택할 때는 BI와 BA를 비교하기보다는, 데이터 시스템으로 무엇을 할지와 그 시스템을 누가 사용할지에 더 초점을 두어야 합니다.

비즈니스 인텔리전스 전략을 개발하는 일은 BI 솔루션 구현에서 중요한 첫 단계입니다. 다음과 같은 중요한 질문을 해 보십시오.

• 누가 핵심 이해 관계자인가? 누가 이 시스템을 사용할 것인가?
• 어느 부서에서 비즈니스 인텔리전스가 필요하고 무엇을 측정할 것인가?
• 콘텐츠 작성자와 정보 소비자는 어떤 지원이 필요한가?

데이터를 사용하여 Tableau Blueprint와 함께 비즈니스에 변혁을 주도하기 시작하십시오.