비즈니스 분석이란 무엇입니까? 경력, 급여 및 직무 [2022]

지난 10년 동안 이미 경쟁이 치열한 시장에 불가피하게 영향을 미친 전례 없는 데이터 폭발이 있었습니다. 모든 부문과 산업의 조직은 엄청난 양의 데이터를 생성하므로 직장에서 더 나은 결정을 내리기 위해 정보를 해석하고 분석할 수 있는 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

클라우드에 대한 액세스 증가와 기술이 변화하는 다른 모든 방식, 데이터 마이닝 및 데이터 분석이 비즈니스 성패를 주도했습니다. 기존 스프레드시트는 뒷전으로 밀려났지만 통찰력 있고 실행 가능한 데이터 시각화와 대화형 비즈니스 대시보드가 ​​트렌드입니다.

바로 여기에서 비즈니스 분석이 작동하고 가장 논리적인 질문인 비즈니스 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석이란 무엇입니까?

가장 간단한 용어로 비즈니스 분석은 기업이 데이터를 분석하고, 새로운 통찰력을 얻고, 전략적 의사 결정을 개선하기 위해 다양한 기술, 기술 및 관행을 사용하는 방법을 나타냅니다. 생산성, 수익 및 효율성을 높이기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 통계 분석에 의존합니다.

비즈니스 분석에는 여러 사용 사례가 있지만 상업 조직의 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다.

• 클라우드 애플리케이션, CRM 소프트웨어 및 마케팅 자동화 도구를 포함한 다양한 소스의 데이터를 분석합니다.
• 핵심성과지표(KPI)와 추세, 그리고 실시간으로 어떻게 변화하는지 모니터링합니다. 기업이 신속하고 정확하게 결론을 내리는 데 크게 도움이 됩니다.
• 비즈니스 분석은 현재 추세를 추적하는 데 국한되지 않습니다. 통계와 고급 분석을 결합하여 미래 동향을 예측하고 소비자와 소비자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 비즈니스 분석 방법이 수행하는 방대한 수준의 데이터 분석을 통해 기업은 하나가 아닌 거의 모든 비즈니스 시나리오에서 모든 결정이 데이터에 의해 뒷받침된다는 확신을 가질 수 있습니다.

비즈니스 분석은 여러 방법을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻으며 선택하는 방법은 비즈니스 목표에 따라 다릅니다. 어떤 방법으로 작업하든 결과는 동일합니다. 즉, 비즈니스 개선을 위한 실행 가능한 통찰력입니다.

비즈니스 분석의 몇 가지 중요한 요소를 살펴보겠습니다.

데이터 마이닝: 클러스터링, 회귀 및 이상값 감지와 같은 여러 가지 기술을 포함하는 비즈니스 분석의 유용한 요소입니다. 데이터 마이닝은 통계, 기계 학습 및 데이터베이스 시스템을 사용하여 발견하기 어려웠을 경향과 패턴을 발견하기 위해 방대한 데이터 세트를 필터링하는 프로세스입니다.

데이터 집계: 데이터 를 분석하기 전에 데이터를 대조, 정리, 중앙 집중화한 다음 필터링하여 부정확성 또는 중복성을 제거해야 합니다. 이는 데이터를 수집 및 수집하고 이를 압축된 형식으로 제시하는 데이터 집계를 통해 달성됩니다.

텍스트 마이닝: 텍스트 마이닝은 앱 텍스트 또는 월드 와이드 웹에서 원시 데이터를 추출하는 프로세스로, 이후에 이를 사용하여 신제품을 개발하고 고객 서비스와 경험을 개선하며 시장 경쟁자의 성과를 검토할 수 있습니다.

예측 : 이름에서 알 수 있듯이 예측은 특정 기간이나 계절의 데이터를 분석하여 미래의 행동이나 사건에 대한 정보에 입각한 예측을 합니다.

데이터 시각화: 비즈니스 분석의 절대적으로 중요한 측면인 데이터 시각화는 빠르고 쉬운 데이터 분석을 위해 그래프 및 차트 형태로 시각적 표현을 제공하는 것입니다. KPI 및 비즈니스 메트릭을 실시간으로 추적하여 성과와 목표를 더 잘 평가하는 데 도움이 되는 데이터 시각화 소프트웨어를 통해 달성됩니다.

비즈니스 분석의 경력 범위

기존의 비즈니스 분석은 많은 조직의 전략적 의사 결정에 영향을 미치는 중앙에서 관리되는 대규모 데이터 웨어하우스 또는 데이터 서버에 의존했습니다. 그러나 기존의 비즈니스 분석 도구에는 강력한 데이터 시각화 수단과 데이터 저장 시설이 부족했습니다.

그러나 최근 상황이 바뀌고 있습니다. 최신 비즈니스 분석은 향상된 데이터 이해와 데이터 가시성을 제공하는 플랫폼을 통해 기계어 기반이 되었습니다. 보다 빠르고 스마트하며 자동화된 기술과 유연한 개발 방법이 결합되어 지연을 완화하고 비즈니스 분석가가 이기종 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

오늘날 비즈니스 분석은 소셜 미디어, 소비자 데이터, 재무, 영업, 마케팅, 인적 자원, 검색 엔진 최적화 및 전자 상거래의 강력한 기반을 통해 모든 영역에 퍼져 있습니다.

또한, 비즈니스 분석 시장은 최근 눈부신 성장을 보여주고 있습니다. 수치로 나타내면, 비즈니스 분석 시장은 2020년에 679억 2,000만 달러의 평가를 받았으며, 예측 기간(2021-2026) 동안 CAGR 7.3%로 2026년에는 1,036억 5,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

Microsoft, Oracle 및 IBM과 같은 주요 업체가 시장을 지배함에 따라 비즈니스 분석 분야는 숙련된 비즈니스 분석가에 대한 수요가 동시에 증가하면서 계속 성장할 것입니다. 실제로 미국 노동 통계국은 2018-2028년 동안 비즈니스 분석가의 고용이 14% 증가할 것으로 예측하며 이는 모든 직종 평균보다 훨씬 높은 비율입니다.

디지털 도구에 대한 의존도가 높아지고 기술에 대한 비즈니스 분석의 의존도가 높아짐에 따라 충분한 성장 기회와 함께 비즈니스 분석 분야에서 매우 안정적인 경력을 쌓을 수 있습니다. 더욱이 해당 분야의 인재와 전문 지식의 급격한 부족으로 인해 기업은 비즈니스 분석에서 다양한 직무를 수행하기 위해 높은 급여를 받는 숙련된 전문가를 고용하고 있습니다.

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다양한 직무

비즈니스 분석가는 회사 데이터를 관리할 때 핵심적인 개인입니다. 산업이나 조직에 관계없이 모든 비즈니스 분석가의 직업 프로필에는 다재다능함과 광범위한 기술이 필요합니다. 따라서 비즈니스 분석이 제공해야 하는 주요 직무 및 직함을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 분석가

데이터 분석가는 해결해야 하는 특정 비즈니스 문제에 대한 응답으로 데이터를 해석하고 결과를 분석하는 임무를 받습니다. 데이터 분석가의 직업 프로필에는 데이터 수집, 데이터베이스 관리, 통계적 방법과 기법을 사용한 데이터 해석 및 분석, 복잡한 데이터 세트의 패턴 인식, 정기적인 검토를 통한 데이터 필터링 및 정리, 프로세스 개선을 위한 도구 및 기법 식별, 분석 보고가 포함됩니다. . 인도의 데이터 분석가 급여에 대해 읽어보십시오.

2. 데이터 과학자

데이터 과학자는 질적 데이터 분석을 위해 Python, SAS, R 및 SQL과 같은 많은 기술을 사용합니다. 간단히 말해서 데이터 과학자의 작업에는 데이터 소스 식별, 데이터 수집 프로세스 자동화, 대규모 데이터 세트의 패턴 및 추세 발견, 정형 및 비정형 데이터 세트 사전 처리, 기계 학습 모델 및 알고리즘 구축, 비즈니스 과제 식별, 다음과 같은 솔루션 제안이 포함됩니다. 병목 현상을 제거하고 데이터 시각화 도구를 사용하여 귀중한 통찰력을 제공합니다.

3. 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어의 주요 책임에는 비즈니스 요구 사항에 맞는 아키텍처의 개발 및 유지 관리, 데이터 품질 개선, 데이터 수집 프로세스 개발, 비즈니스 문제를 해결하기 위해 대규모 데이터 세트 작업, 데이터 안정성 및 효율성을 견디는 방법 식별, 통계 배포 등이 있습니다. 기계 학습 방법, 규범적 및 예측적 모델링 수행, 이해 관계자 참여.

4. 데이터 설계자

데이터 설계자는 데이터 관리의 핵심 인물 중 하나입니다. 그들은 데이터베이스 솔루션 개발, 정보 시스템 설치 및 기능 보장, 순서도 및 데이터 모델 설계, 새로운 애플리케이션 또는 소프트웨어에 대한 구조적 요구사항 보장, 데이터베이스 시스템 최적화, MIS(Management Information System) 지원 제공, 전체 시스템 개선을 담당합니다. 테스트 및 문제 해결을 통한 성능.

5. 데이터베이스 관리자

데이터베이스 관리자의 작업은 데이터베이스의 적절한 기능을 감독하고 필수 비즈니스 데이터의 백업 및 복구를 관리하는 책임이 있다는 점에서 매우 중요합니다. 관리자의 직업 프로필에는 무엇보다도 고품질 데이터베이스 시스템 구축, 올바른 사용자에게 데이터 배포 가능, 쿼리에 대한 신속한 응답으로 데이터베이스 가동 중지 시간 최소화, 데이터베이스 정책 문서화 및 시행, 데이터 보안, 무결성 및 개인 정보 보호 보장이 포함됩니다. .

6. 분석 관리자

위의 모든 역할을 감독하는 것은 성공적인 데이터 분석 및 보고를 위한 분석 전략을 조정하는 책임이 있는 분석 관리자입니다. 관리자는 분석 솔루션을 소싱, 구성 및 구현하고, 데이터 분석가 팀을 이끌고, 다양한 소스의 보고서를 수집하고, 효과적인 데이터 해석, 분석 및 성능을 위한 시스템을 구축하고, 최신 산업 동향을 추적합니다.

비즈니스 분석 급여 범위

이제 인도에서 가장 수요가 많은 비즈니스 분석 직무의 평균 급여를 살펴보겠습니다.

비즈니스 분석가가 되려면?

비즈니스 분석 분야에서 경력을 쌓고자 하는 신입생이라면 정보 시스템, 비즈니스, 회계, 인적 자원 또는 기타 관련 분야에서 학사 학위를 취득해야 합니다. 반면에 이미 비즈니스 또는 IT 분야와 관련이 있는 경우 비즈니스 분석가의 책임으로 빠르게 이전할 수 있는 많은 비즈니스 분석 기술을 보유하고 있을 가능성이 큽니다.

교육 및 전문 배경에 관계없이 군중과 차별화되기 위해 소유해야 하는 몇 가지 중요한 기술이 있습니다.

1. 기술력

기술 기술은 비즈니스 분석가의 핵심 책임과 관련이 있습니다. 비즈니스 분석 분야의 경력에 ​​관심이 있다면 프로그래밍 언어, 데이터 시각화, 데이터 숙련도 및 소프트웨어 개발과 같은 기술을 마스터해야 합니다.

2. 소프트 스킬

비즈니스 분석가 직업에 기술적 노하우가 중요하지만 소프트 스킬도 마찬가지로 필수 불가결합니다. 비즈니스 분석가가 마스터해야 하는 필수 소프트 기술에는 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 비판적 사고 및 조직 기술이 포함됩니다. 비즈니스 분석가가 되기 위해 필요한 기술 목록을 읽어보십시오.

3. 비즈니스 애널리스트 인증

비즈니스 분석 분야에서 전문성 개발을 강화하려는 경우 전문 인증 취득을 고려하십시오. 비즈니스 분석의 이그 제 큐 티브 대학원 프로그램은 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터 및 분석을 활용하는 방법을 배우려는 경우 가장 좋은 선택입니다. 코스 하이라이트는 다음과 같습니다.

• 11개월 기간의 완전한 온라인 과정
• 100시간 이상의 라이브 세션, 8개 이상의 사례 연구 및 과제, 4개의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트를 포함한 300시간 이상의 학습
• 필수 비즈니스 분석 도구, 언어 및 라이브러리에 대한 포괄적인 범위
• LIBA의 프로그램 수료 증명서
• 정기적인 의심 해소 세션
• 업계 전문가와 함께하는 멘토링 세션
• 채용 드라이브, 취업 기회 포털 및 모의 면접을 통한 경력 지원

결론

엄청난 양의 데이터를 생성하는 것은 수집, 분석 및 잘 활용하지 않는 한 아무 소용이 없습니다. 비즈니스가 크든 작든 데이터 분석을 통해 수집된 정보는 새로운 제품 및 서비스를 소개하고 실적 및 판매를 추적하며 현명한 비즈니스 결정을 내리는 기반을 제공합니다.

비즈니스 분석가는 비즈니스와 기술 간의 중요한 연결 고리 역할을 합니다. 비즈니스 분석이 조직에 미치는 명백한 이점을 감안할 때, 적절한 기술을 갖춘 자격을 갖춘 전문가를 찾는 대기업과 중소기업 모두와 함께 그 범위가 지속적으로 확장됩니다.

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