비즈니스 분석이 중요한 이유
게시 됨: 2021-05-28기본적으로 비즈니스 분석은 통계 분석과 각 비즈니스에 대해 모범 사례 및 개별 시스템이 선택되는 방식에 중점을 두고 기업의 데이터를 탐색하는 것입니다.
모든 규모의 기업이 자신의 데이터가 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 가장 귀중한 자산 중 하나라는 사실을 점점 더 인식하게 되면서 점점 더 많은 기업이 데이터 중심으로 변모하고 있습니다.
분석의 최종 목표가 이해되면 분석 방법론이 선택되고 분석을 지원하기 위해 회사 데이터가 선택됩니다. 여기에는 일반적으로 여러 데이터 소스 및 시스템의 피드가 포함되어 데이터 웨어하우스와 같은 통합 공간으로 정리 및 통합됩니다.
비즈니스 분석의 성공은 본질적으로 데이터의 품질(좋은 데이터 입력, 좋은 데이터 출력)과 개별 비즈니스의 뉘앙스를 이해하는 분석가의 전문 지식과 모든 것이 구축되는 기술에 달려 있습니다.
여러 소스의 도전
많은 기업들이 다양한 비즈니스 솔루션과 플랫폼을 사용하고 있는데, 이는 개별적으로는 훌륭할 수 있지만 서로 협업할 수 없거나 최소한 같은 장소로 이동할 수 없다는 점에서 어려움을 겪습니다. 레거시 종이 기반 데이터 소스를 혼합하여 사용하면 많은 조직에서 건설적인 작업은 고사하고 정보를 찾는 데 많은 시간을 소비하는 이유를 쉽게 알 수 있습니다.
특히 많은 기업이 직면한 다양한 형식, 레거시 시스템, 내보내기 시간 및 가용성을 고려할 때 여러 데이터 소스를 하나의 균일한 피드로 가져오기가 어려울 수 있습니다.
실시간 비즈니스 분석의 과제
예를 들어, 실시간 데이터 분석은 꽤 오랫동안 금융 거래에 사용되어 왔으며 지금은 그 어느 때보다 많은 데이터 스트림을 채택하고 있습니다.
실시간 분석 애플리케이션이 유용하려면 낮은 응답 시간과 함께 우수한 가용성이 필요합니다. 시스템은 또한 방대한 양의 데이터를 관리할 수 있어야 하지만 여전히 몇 초 안에 쿼리를 반환해야 합니다.
회사가 현재 위치를 더 잘 알수록 필요한 위치를 더 잘 예측할 수 있습니다.
예측 분석은 통계 및 모델링을 사용하여 과거 및 현재 데이터를 기반으로 미래 성과를 결정하고 잠재적 결과를 결론지음으로써 인공 지능과 기계 학습에 의해 점점 더 증대되고 있는 비즈니스 분석 및 인텔리전스의 일부입니다.
이를 통해 조직은 리소스를 어디에 집중하는 것이 가장 좋은지 결정할 수 있으므로 미래에 대해 지능적으로 예측할 수 있습니다. 누군가는 이러한 수준의 통찰력이 매우 가치가 있어 이를 가능하게 하는 시스템이 순식간에 자체적으로 비용을 지불할 수 있다고 주장할 수 있습니다.
정확한 애플리케이션은 산업마다 다르지만 미래 이벤트에 대한 지능적인 예측을 하는 기능은 애플리케이션이 거의 무한합니다.
Advanced Business Analytics는 이미 통신, 제약, 국방, 물류, 보험, 금융 서비스 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다.
비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스의 주요 차이점은 무엇입니까?
사람들이 BA(비즈니스 분석)와 BI(비즈니스 인텔리전스)가 본질적으로 비슷하기 때문에 혼동하는 것은 (이해할 수 있는) 상당히 일반적입니다.
BA와 BI는 모두 데이터 시각화 소프트웨어를 통해 데이터를 수집, 정리 및 시각적으로 표현하여 설득력 있는 스토리텔링과 데이터에서 얻을 수 있는 정보를 요구합니다.
그러나 그들 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
BI는 과거 데이터를 다루지만 데이터는 여러 소스에서 수집되는 경향이 있습니다. CRM 소프트웨어 또는 자동화된 마케팅 도구. 비즈니스 인텔리전스의 주요 기능은 주요 메트릭을 기반으로 회사의 성과를 보고하는 것입니다. 과거에 이전에 발생한 일, 발생한 이유, 현재 일어나고 있는 일에 대한 컨텍스트를 제공합니다.
반면에 비즈니스 분석은 비즈니스 인텔리전스에서 추론한 컨텍스트를 가져와 예측 모델링, 데이터 마이닝, 통계 분석 등을 적용합니다. 이 방법은 더 고급이므로 앞으로 기대할 수 있는 것을 더 잘 나타냅니다.
비즈니스 분석이 조직에 어떤 도움이 됩니까?
- 더 나은 데이터 기반 의사 결정
일반적으로 이것이 조직이 데이터 과학 응용 프로그램을 활용하는 가장 중요한 이유입니다. 즉, (정량화 가능한) 데이터를 더 잘 이해하고 잘 사용하기 위함입니다.
- 기회를 더 잘 식별하는 능력
데이터 과학 도구 및 분석의 또 다른 기능은 기회 식별입니다. AI와 ML은 예측 분석을 강화하여 미래 출현 가능성을 결정할 수 있는 데이터 패턴을 더 잘 식별할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 리소스를 어디에 집중하는 것이 가장 좋은지 결정할 수 있으므로 미래에 대해 지능적으로 예측할 수 있습니다. 과거 및 예상 시장 데이터를 모두 사용하여 새로운 벤처/제품/서비스 또는 투자가 건전한 ROI를 가질 가능성이 있는지 여부를 결정하기 위한 결정과 예측을 내릴 수 있습니다.
- 최고의 인재를 채용할 수 있도록
데이터 과학은 고유한 알고리즘을 사용하여 이력서에서 데이터를 가져와 후보자가 다음 단계로 진행할 가치가 있는지 결정할 수 있습니다.
- 고객 의도를 더 잘 이해하기 위해
예를 들어, 기업은 데이터 과학을 기반으로 하는 NLP(자연어 처리)의 발전 덕분에 이제 데이터 과학을 사용하여 보다 자율적인 방식으로 고객 문의 특성을 더 잘 이해할 수 있습니다.
비즈니스 분석의 최신 발전
Advanced Business Analytics는 GPU 가속 데이터베이스를 기반으로 하여 사용자가 수십억 행의 데이터를 즉시 대화형으로 시각화하고 쿼리할 수 있도록 합니다. 그러나 구형 CPU 기반 시스템은 다운샘플링 및 인덱싱과 같은 수동 프로세스에 의존합니다. 이러한 레거시 시스템을 사용할 때 엄청난 시간과 인력이 필요할 수 있으므로 많은 기업에서 최신 GPU 기반 시스템으로 업그레이드하는 비즈니스 사례가 진정으로 매력적인 비즈니스 사례임을 알고 있습니다.
요약하자면
귀하의 회사가 Business Analytics의 세계로 뛰어들기로 결정하면 귀하가 비즈니스 전반에 걸쳐 더 나은 결정을 내리게 될 것이 거의 확실합니다.
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