비즈니스 분석 대 데이터 분석: 비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이점

기업은 생산성을 향상시키거나 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 되는 새로운 기술과 기술을 항상 찾고 있습니다. 그러한 영역 중 하나가 분석입니다.

분석은 기업이 고객 확보, 고객 경험, 비즈니스 성장, 재무 관리 등을 포함한 다양한 섹션에 대한 새로운 전략을 생성, 구현 및 테스트하는 데 도움이 됩니다.

그러나 분석은 매우 광범위한 분야이기 때문에 특히 비즈니스 분석과 데이터 분석의 경우 그 세분화가 매우 혼란스러울 수 있습니다. 서로 다르지만 사람들은 이 용어를 같은 의미로 사용합니다.

그래서 오늘 우리는 비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이점에 대해 논의할 것입니다. 이 두 필드의 차이점을 살펴보고 서로 다른 이유를 이해할 것입니다.

비즈니스 분석과 데이터 분석: 정의

비즈니스 분석과 데이터 분석의 첫 번째 차이점은 정의에 있습니다. 둘 다 데이터를 사용하여 비즈니스가 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 주지만 기업의 다른 부분을 다룹니다.

비즈니스 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석은 통계 분석 기법을 사용하여 통찰력을 얻어 현명한 결정을 내릴 수 있도록 하는 동시에 기업 데이터를 반복적으로 탐색하는 것을 말합니다. 재무 분석 및 보고 도구, 데이터 마이닝 도구 및 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 올바르게 사용하는 방법을 파악하는 데 중점을 둔 비즈니스 인텔리전스의 하위 범주입니다. 목표는 기업이 약점을 식별하고 가치를 높이며 현재 운영에 대한 비용을 최적화할 수 있도록 데이터 응용 프로그램을 단순화하는 것입니다.

비즈니스 분석은 비즈니스가 고유한 문제를 해결하는 데 도움이 되므로 일반적으로 파이프라인의 최전선에 있습니다. 데이터 분석이 비즈니스 데이터 사용의 백엔드에 더 초점을 맞추기 때문에 이는 큰 차이입니다.

간단히 말해서, 비즈니스 분석은 데이터를 사용하여 비즈니스가 다양한 측면에 대해 현명한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 영업, 재무, 인적 자원, 제품 개발, 고객 서비스 등 거의 모든 비즈니스 부문에서 도움이 될 수 있습니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 많은 양의 원시 데이터를 수집하고 사용하여 이에 대한 결론을 도출하고 귀중한 통찰력을 얻는 데 중점을 둡니다.

데이터 분석은 데이터의 패턴을 식별하면서 데이터를 정렬, 정리, 저장하는 등 데이터의 분석 및 범주화로 구성됩니다. 데이터 분석의 가장 인기 있는 측면 중 하나는 머신 러닝입니다.

머신 러닝을 사용하면 방대한 양의 데이터를 처리하고 해당 분야에 대한 정확한 예측을 가능하게 하는 패턴을 찾을 수 있습니다. 또한 기업의 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 통찰력을 생성하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석은 예측을 통해 효율성을 높이고 새로운 전략을 고안하는 데 도움이 되므로 비즈니스에 매우 중요합니다.

비즈니스 분석 대 데이터 분석: 급여

이 두 역할의 평균 급여를 살펴보면 비즈니스 분석과 데이터 분석 간에 약간의 차이가 있음을 알 수 있습니다.

인도에서 데이터 분석가 의 평균 급여 는 INR 4.3 lakh입니다. 경력이 1년 미만인 초급 데이터 분석가가 평균 보너스, 초과 근무 수당 및 추가 혜택을 포함하여 연간 INR 3.44 lakh를 받기 때문에 이 분야에서는 경험이 매우 중요합니다.

1~4년의 경험을 가진 데이터 분석가는 연간 약 INR 4.15 lakh를 받는 반면 5~9년의 경험을 가진 이 분야의 전문가는 평균 INR 6.73 lakh를 받습니다. 반면에 10년 이상의 경험을 가진 숙련된 데이터 분석가는 평균적으로 INR 10 lakh 이상을 받을 수 있습니다.

인도에서 비즈니스 분석가 의 평균 급여 는 INR 6 lakh입니다. 이 분야의 신입은 연간 약 INR 3.5 lakh를 받는 반면 1-4년의 경험을 가진 비즈니스 분석가는 평균 INR 5.28 lakh를 받습니다. 대부분의 부문과 마찬가지로 이 분야에서는 경력이 5~9년인 전문가가 연간 INR 8.3 lakh를 받기 때문에 경험이 매우 중요합니다.

그러나 10년 이상의 경력을 가진 비즈니스 분석가는 INR 10 lakh를 받고 20년 이상의 경험을 가진 비즈니스 분석가는 INR 20 lakh를 받습니다.

보시다시피 이러한 분야의 급여 범위는 매우 유사하지만 비즈니스 분석은 데이터 분석에 비해 상한선이 더 높습니다.

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비즈니스 분석 vs 데이터 분석: 진입 방법

비즈니스 분석 및 데이터 분석은 다양한 산업 기술을 개발해야 하므로 이러한 산업에 진입하려면 다양한 인증이 필요합니다.

데이터 분석가, 제품 분석가 및 데이터 과학자와 같은 데이터 분석 직업은 예측 분석, 통계, 데이터 시각화 및 빅 데이터 분석을 포함한 다양한 데이터 과학 주제에 익숙해야 합니다.

반면에 비즈니스 분석을 위해서는 비즈니스 통찰력(비즈니스 문제 해결에 대한 열심), 데이터 기본 사항, 통계 및 모델링 도구, 최신 산업 동향을 추적하고 그에 따라 결정을 내리는 능력에 익숙해야 합니다.

데이터 분석 과정

upGrad에서는 여러 데이터 분석 과정을 제공합니다. 데이터 과학 프로그램 의 이학 석사에 등록할 수 있습니다 . 우리는 리버풀 존 무어스 대학과 협력하여 이 프로그램을 시작했습니다. 20개월 동안 지속되며 완전히 온라인 상태입니다.

해당 프로그램 외에도 데이터 과학 프로그램의 PG 인증에 등록할 수 있습니다 . 우리는 이 프로그램을 IIIT-B와 함께 제공하며 7개월 동안 지속됩니다. IIIT-B에서 더 자세한 학습 경험을 원하면 데이터 과학 프로그램의 PG 디플로마에 등록할 수 있습니다 . 데이터 과학 분야에서 인도 최초의 NASSCOM 인증 PG 디플로마 프로그램입니다.

비즈니스 분석 과정

비즈니스 분석 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 비즈니스 분석 인증 프로그램 에 등록할 수 있습니다 . 3개월 동안만 지속되며 완전히 온라인 상태입니다. 또한 비즈니스 분석의 대학원 대학원 프로그램 도 있습니다. 이 프로그램은 11개월 동안 지속되며 100시간 이상의 라이브 세션과 8개 이상의 사례 연구 및 과제를 제공합니다.

또 다른 우수한 단기 과정은 6개월 동안 지속되는 비즈니스 분석의 글로벌 마스터 인증서로 , 미국에서 #32 순위의 공립 대학인 Michigan State University의 인증을 제공합니다.

IIT Delhi B 비즈니스 분석 과정 도 확인할 수 있습니다. IIT Delhi는 인도 최고의 기관 중 하나이자 가장 오래된 IIT 중 하나이며 항상 업계 관련성이 높은 과정을 제공하는 데 탁월합니다. 이제 IIT Delhi는 이러한 최고의 IIT Delhi 과정을 온라인으로 제공하기 위해 upGrad와 파트너 관계를 맺었습니다. 그들은 기계 학습, 전략적 혁신의 경영진 관리 프로그램, 디지털 마케팅 및 비즈니스 분석 등과 같은 다양한 다른 프로그램을 보유하고 있습니다.

마지막 생각들

비즈니스 분석과 데이터 분석의 차이점을 파악하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 우리는 위의 요점이 이 두 부문 간의 주목할만한 차이점을 보여주었다고 확신합니다.

비즈니스 분석은 의사 결정을 위한 통찰력 수집에 초점을 맞추므로 관리 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 도움이 될 것입니다. 이 기술을 갖추면 비즈니스 리더로서의 작업이 훨씬 쉬워집니다.

반면에 기술 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 데이터 분석이 유용할 것입니다. 통찰력을 얻기 위해 데이터를 분석하고 해석하는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 데이터 분석 전문가는 방대한 양의 데이터를 다루기 때문에 머신 러닝과 같은 고급 도구를 사용합니다.