첨단 기술 시대인 오늘날, 기업 성장은 정확한 비즈니스 모델 예측에 달려 있습니다. 데이터를 분석하고 새로운 트렌드를 파악하여 사업에서 달성 가능한 목표를 예측하는 능력은 비즈니스 인텔리전스의 핵심 요소입니다.
비즈니스 인텔리전스 분석가는 데이터 분석을 통해 경쟁사를 조사하고 시장의 계절적 변동을 파악하는 업무를 담당합니다. 따라서 비즈니스 모델에 대한 이해와 뛰어난 컨설팅 능력이 있다면 유리합니다.
비즈니스 인텔리전스 분석가 의 정확한 직무 설명에는 다소 차이가 있지만 결국 핵심은 다음과 같습니다.
- 데이터 시각화에 도움이 되는 주요 비즈니스 데이터 모델을 분석합니다.
- 데이터를 분석하여 핵심 패턴과 잠재적 성장 지점을 파악합니다.
- 사업 방향 및 주요 투자 기회를 제시하는 견해, 조사 결과 및 분석 보고서를 공유합니다.
자기계발을 원한다면 비즈니스 인텔리전스 분석가로서 배울 수 있는 6가지 기술을 소개합니다.
- 데이터 마이닝
- 데이터 구조화
- 사고 능력
- 프로그램 작성
- 데이터 분석
- 데이터 시각화
그중 몇 가지를 좀 더 자세히 알아봅시다.
데이터 마이닝
데이터 마이닝 기술은 비즈니스에 관련된 정보를 어디에서 얻을 수 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 일반적으로 항상 대량으로 존재합니다. 데이터 마이닝 기술을 활용하면 이러한 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 정제하고, 제공할 수 있습니다. 데이터 마이닝의 세 가지 주요 방법은 분류, 클러스터링, 그리고 연관 규칙 분석입니다.
데이터 분류는 대규모 데이터 세트를 공개 데이터, 기밀 데이터, 로컬 데이터, 내부 데이터 등의 범주로 나눕니다. 데이터 마이닝의 또 다른 부분은 데이터 클러스터를 생성하는 것입니다. 데이터를 결합함으로써 추출된 데이터 간의 관계와 데이터들을 유사하게 만드는 요소를 발견할 수 있습니다.
하지만 데이터 마이닝 기술이 비즈니스 인텔리전스의 기반이 되기 때문에 왜 중요한지 이해할 수 있을 것입니다.
데이터 구조화
데이터 마이닝은 유사한 데이터를 결합하는 작업이지만, 추출된 데이터를 정리하고 구조화하는 과정도 필요합니다. 데이터 구조화는 원시 데이터를 분석에 바로 사용할 수 있는 데이터로 변환하는 작업이며, 비즈니스 분석에는 정리되고 구조화된 데이터만 활용할 수 있습니다. 비즈니스 데이터를 관리하려면 프로그래밍 기술이 필수적입니다.
데이터 준비 기술의 일환으로 데이터 필터링, 정제 및 변환 방법을 습득해야 합니다. 이러한 과정을 통해 오류를 식별하고 데이터를 수집 및 저장하여 데이터 유효성을 검증하고 정보에 기반한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 신뢰할 수 없는 분석 결과로 인한 기업의 손실을 방지할 수 있습니다.
사고 능력
비즈니스 인텔리전스 분석가에게는 비판적 사고 능력이 필수적입니다. 데이터를 수집하고 분석하여 회사에 유용한 결론을 도출하는 능력은 비즈니스 인텔리전스 분석가로서 성공의 발판이 됩니다.
분석적이고 비판적인 사고 능력은 데이터를 올바르게 분석하고 수집된 데이터를 바탕으로 유용한 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다. 또한, 비판적 사고는 수집한 정보를 토대로 회사 시스템의 약점을 파악하는 데에도 유용합니다.
