[두번째 이야기] 비즈니스 인텔리전스 대 데이터 분석: 차이점은?

안녕하세요.

국내 1위 IT 아웃소싱 플랫폼 위시켓입니다.

 

오늘은 어제에 이어서 '비즈니스 인텔리전스 대 데이터 분석; 차이점'에 대해서 이야기를 해 보겠습니다.

 

4. 비즈니스 인텔리전스 vs. 데이터 분석: FAQ

 

다음으로 몇 가지 중요 질문에 답해보도록 하겠다.

 

1)  데이터 분석이 비즈니스 인텔리전스와 같은 것인가?

 

데이터 분석은 비즈니스 인텔리전스를 위해 필요한 도구이다. 그러나 같은 것은 아니다. 후자의 것은 데이터 분석은 그 자체일 뿐인 전략과 도구의 범위를 사용한다. 사실 데이터 분석은 아마 가장 근본적인 비즈니스 인텔리전스 도구일 것이다.

하지만 그 자체로 데이터 분석은 데이터를 비 열정적으로 다루는 것을 목적으로 한다. 당면한 구체적 문제에 답변하는 것에만 관심이 있다. 이 맥락에서 데이터 분석이 적용되면 수익 창출(비즈니스 인텔리전스의 주요 목적)을 의미할 수도 있지만, 데이터 분석은 비즈니스 비관련 분야인 과학이나 소프트웨어 개발 등의 분야에서도 사용된다.

 

2) 데이터 분석가가 비즈니스 인텔리전스 분석가의 차이는?

데이터 분석가의 직무는 데이터의 패턴을 밝혀내고 실행 가능한 통찰력을 생성하는 것이다. 비즈니스 인텔리전스 도구로 사용되면, 이러한 통찰력이 비즈니스와 관련된다는 것은 당연하다. 그러나 이는 단순히 데이터 분석의 유용성의 부산물인 것이고, 데이터 분석가들은 본질적으로 비즈니스 전문가일 필요가 없다(전문가가 될 수 있다 하더라도). 대신에 그들은 주로 알고리즘 코딩, 통계 분석 수행, Python과 같은 프로그래밍 언어를 통한 코딩을 할 수 있는 기술적이고 수학적인 전문가이다.

한편 비즈니스 인텔리전스 분석가들은 주로 운영의 측면에 집중한다. 종종 기술적 노하우가 있는 경우가 있음에도 주요 기술은 전략 관리, 설득과 소통, 리더십, 상업 인식, 기타 비즈니스 관련 분야들과 같은 영역에 있다.

 

3) 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 기술들은?

최소한 데이터 분석가들은 보통 이상적으로 데이터, 통계, 컴퓨팅, 또는 유사한 것들과 관련된 분야에서 학사 학위가 필요하다. 이를 충족하지 못하면 데이터 분석 인증(더 많은 선택 사항들이 있으니 bootcamps를 확인하자)으로 보완되는 한, 어떤 학과에서든 학사 학위로 취업이 가능하다.

보급형 데이터 분석가들은 다음과 같이 광범위한 기술을 요구하는 경향이 있다:

 

l  강한 수학적 지식(특히 확률과 통계에서의)

l  좋은 시간 관리 및 소통 능력

l  문제 해결 및 비판적 사고

l  데이터 수집, 데이터 웨어하우스, 데이터 클리닝 기술

l  관계형 데이터 베이스 및 다른 일반적인 IT 시스템에 대한 지식

l  SQL, Python, MS Excel에 관한 기초 지식

l  Power BI, Tableau, 또는 Qlik과 같은 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 대한 인식

 

4) 비즈니스 인텔리전스 영역에서 일하기 위해 필요한 기술은?

 

비즈니스 인텔리전스 분석가들에게는 데이터 분석가들과 같은 많은 기술적 능력이 요구된다. 그러나 이들의 더 전략적인 초점으로, 높은 수준의 비즈니스 통찰력 역시 필요하다. 그렇기에 그들의 능력은 다음 사항들을 포함해야 한다:

 

l   경영이나 비슷한 분야에서의 BA(학사) 또는 MA(석사)

l  데이터 분석(위에서 설명한 기술에 대한 인식 포함)

l  BI 플랫폼과 도구에 대한 광범위한 지식

l  재무 관리 전문지식 (예: 예산과 회계)

l  프로젝트 관리 전문지식 (예: PRINCE2)

l  소프트웨어 개발 방법론에 대한 지식 (예: Agile)

l  탁월한 소통과 대인 관계 능력

l  위임과 시간 관리

l  데이터베이스 관리와 IT 보안

 

5. 주요 시사점

본 게시물에서 우리는 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스 간의 복잡한 차이를 이해하기 위해 노력했다. 그들을 차별화하는 것이 무엇인지에 초점을 맞추기는 했지만, 현실에서는 두 영역 모두 진화하고 있기에 차이가 항상 명확하지는 않음을 알게 될 것이다. 많은 데이터 분석가들은 비즈니스 운영 방식에 매료돼 스스로 이 분야에서의 틈새시장을 개척하고 있다. 마찬가지로 많은 비즈니스 리더들은 이제 데이터 분석이 장기간 운영 전략을 만드는 데 얼마나 도움이 될 수 있는지에 대해 높이 평가한다.

 

본 게시물에서 우리는 다음을 배웠다:

 

l  비즈니스 인텔리전스는 회사가 사업 정보를 얻기 위해 사용하는 전략, 기술, 도구를 설명한다. 또한 그 정보 자체도 설명한다.

l  데이터 분석은 원시 데이터로부터 실행 가능한 통찰력을 얻는 기술적 과정이다. BI 내의 한 기술이다.

l  비즈니스 인텔리전스는 미래 의사 결정에 정보를 제공해주는 과거에 일어났던 일들을 알기 위해 기존의 통찰력을 활용하면서, ‘큰 그림’을 그리며 접근한다. 주로 비기술 사용자에게 적합한 정형적 데이터에 의존한다.

l  데이터 분석은 데이터를 구체적인 문제를 해결하기 위해 사용하기에 더 좁은 초점에서 접근한다. 일반적으로 미래의 유행을 예측하는 데 사용되고, 비정형적 데이터로 주로 시작한다. 이때 비정형적 데이터가 저장되고 분석되게끔 하기 전에 조심스레 구문 분석하고 정리하는 작업이 필요하다.

l  비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석 간의 구분선은 지속적으로 바뀌고 모호해지고 있다. 이는 용어가 서로 교환되어 자주 사용되는 이유를 설명하는 데 많은 도움이 된다.

 

이렇게 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석을 비교해보았다. 관심 분야를 결정하는 데 도움이 되었는가? 더 알아볼 준비가 되었다면, 이 무료 5일 데이터 분석 단기 수업을 통해 데이터 분석에 대해 더 알아보거나 다음 기사를 읽어보아라:

 

l  비즈니스 분석가가 되는 방법

l  초보자를 위한 데이터 분석

l  9가지 비즈니스 분석가 인터뷰 질문 (그리고 답변)

 

6. 이제 해야 하는 것

1. 무료 5일 데이터 분석 단기 수업을 통해 데이터 분석에 대한 실습 소개받기

2. 업계 전문가와 함께 하는 라이브 온라인 데이터 분석 이벤트 참여하기

3. 프로그램 관리자와 상담해 경력 변경에 대해 논의하고 데이터 분석이 당신에게 적절한지 알아보기

4. 4-7개월 만에 자격을 갖춘 데이터 분석가가 되는 방법을 알아보고 취업 보장받기

 

이 기사는 Data Analytics(데이터 분석)의 일부이다.

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이 글은 국내 1위 IT 아웃소싱 플랫폼 위시켓에서 발행한 글입니다.

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