첨단기술 시대에 기업의 성장은 정확한 예측과 비즈니스 모델의 예측에 달려있습니다. 데이터와 새로운 추세를 조사하여 비즈니스에서 달성 가능한 것이 무엇인지 알려주는 능력은 비즈니스 인텔리전스의 큰 부분입니다.
비즈니스 인텔리전스 분석가는 기업과 협력하여 경쟁사를 조사하고 데이터 분석을 통해 시장 시즌을 이해합니다. 따라서 비즈니스 모델을 이해하고 탄탄한 컨설팅 능력을 갖추고 있다면 유리합니다.
비즈니스 인텔리전스 분석가 의 정확한 직무 설명에는 차이가 있지만 모두 다음과 같습니다.
- 데이터 시각화에 도움이 되는 주요 비즈니스 데이터 모델을 분류합니다.
- 데이터를 해석하여 주요 패턴과 잠재적인 성장 포인트를 찾아보세요.
- 비즈니스 방향과 주요 투자 기회를 추천하는 견해, 조사 결과, 분석 보고서를 공유하세요.
자신의 능력을 향상시키고 싶다면 비즈니스 인텔리전스 분석가로서 배울 수 있는 6가지 기술을 소개합니다.
- 데이터 마이닝
- 데이터 구조화
- 사고력
- 프로그램 작성
- 데이터 분석
- 데이터 시각화
그들 중 일부를 더 이해해 봅시다.
데이터 마이닝
데이터 마이닝 기술은 비즈니스와 관련된 정보를 어디서 얻을 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 일반적으로 항상 대용량으로 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝 기술을 사용하면 유용한 정보를 추출, 정리 및 제공할 수 있습니다. 데이터 마이닝의 세 가지 주요 방법은 분류, 클러스터링 및 연관입니다.
데이터 분류는 대규모 데이터 세트를 공개 데이터, 기밀 데이터, 로컬 데이터 및 내부 데이터를 포함하는 범주로 나눕니다. 데이터 마이닝의 또 다른 부분은 데이터 클러스터를 만드는 것입니다. 데이터를 결합함으로써 추출된 데이터 간의 관계와 그 유사성을 발견하게 됩니다.
그러나 데이터 마이닝 기술이 비즈니스 인텔리전스의 기초이기 때문에 비즈니스 인텔리전스에 중요한 이유를 이해할 수 있습니다.
데이터 구조화
데이터 마이닝에는 유사한 데이터를 결합하는 작업이 포함되지만 여전히 추출된 데이터를 구성하고 구조화해야 합니다. 데이터 구조화는 비즈니스 분석에서 체계적이고 구조화된 데이터만 사용할 수 있으므로 원시 데이터를 분석 가능한 데이터로 변환합니다. 비즈니스 데이터를 관리하려면 프로그래밍 기술이 필요합니다.
데이터 준비 기술의 일부로 데이터를 필터링, 정리 및 변환하는 방법을 배워야 합니다. 이러한 프로세스는 오류를 식별하고 데이터를 검증하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 캡처 및 저장하는 데 도움이 됩니다. 또한 신뢰할 수 없는 분석 결과로부터 회사를 보호합니다.
사고력
비즈니스 인텔리전스 분석가의 책임인 비판적 사고 능력을 갖추어야 합니다. 데이터를 수집하고, 분석하고, 회사에 유용한 결론을 도출하는 것도 비즈니스 인텔리전스 분석가로서 성공의 발판에 서게 해줍니다.
분석적이고 비판적인 기술은 데이터를 올바르게 살펴보고 수집된 데이터에서 유용한 것을 구축하는 데 도움이 됩니다. 비판적 사고는 수집한 정보를 기반으로 회사 시스템의 약점을 식별하는 데도 도움이 됩니다.
