데이터 분석 vs. 비즈니스 분석 (Data Analytics vs. Business Analytics)

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 데이터 분석은 기술, 통계적 스킬 및 빅 데이터를 사용하여 패턴 및 상관 관계와 같은 중요한 비즈니스 질문을 증명하는 분야입니다. 데이터 분석을 한다는 건 정보를 수집하고 기존 또는 새로운 사업에 대한 실행 가능한 전략을 세우는 데 효율성을 증가시킵니다.

 

비즈니스 분석은 데이터 분석으로 찾아본 것과 동일한 빅 데이터 도구를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 결정하고 조직 내에서 실질적인 변화를 구현하는 데 중점을 둡니다. 비즈니스 분석은 기존 프로세스의 약점을 발견하고 효율적이고 조직을 발전시키는 데 사용할 수있는 다른 성장 지표 데이터를 표시하기 위해 실행합니다.

 

데이터 분석 경력 또는 비즈니스 분석 경력을 시작할 때 이러한 필드 간의 유사점과 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 필드는 종종 데이터를 통한 효율성 향상이라는 동일한 목표를 공유하지만 그 차이가 핵심입니다. 이 분야에서 성공하기 위해 필요한 기술, 관심사 및 배경은 이러한 경로 중 하나를 추구하기 전에 고려해야합니다.

 

지금부터, 그 차이를 알아보겠습니다.

 

• 데이터 분석(Data Analytics)이란 무엇인가?

 데이터 분석가는 비즈니스가 효율성을 개선하거나 문제를 해결하는 데 도움이되는 중요한 통찰력을 찾는 데 사용 가능한 데이터를 사용하는 방법을 수집, 처리 및 분석하는 업무를 담당합니다.

 

데이터 분석가는 주로 *data pipeline 작업을 하면서, 다양한 방법의 데이터와 함께 시간을 보냅니다. 데이터 분석의 역할에는 '데이터 마이닝, 데이터 정리, 통계 기술 적용, 데이터 관리를 위한 프로그램 및 데이터베이스 설계, 버그 수정'이 포함됩니다. 데이터 분석 프로세스에서 데이터 분석가는 IT 및 경영팀과 같은 다른 부서와 협력하여 목표를 결정하고 결과를 명확하고 의미있는 방식으로 보고 할 수 있어야합니다.  (data pipeline :  데이터 처리 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 형태로 연결된 구조)

 

데이터 분석가가 되기 위해서는 수학, 통계 및 컴퓨터 과학에 대한 강력한 배경이 필수적입니다. R, Python, SQL 등 강력한 소프트웨어 기술을 갖춘 STEM 분야의 최소 학사 학위는 거의 모든 데이터 분석가 직책에 필요합니다. 또한 데이터 시각화, 데이터 수집, 빅 데이터를 추출하는 크롤러 및 데이터베이스 액세스를 지원하는 데이터 분석 도구도 잘 다뤄야합니다.

 

이 분야에서 계속 발전하려면 관련 분야의 석사 또는 박사 과정이 필요할 것입니다. 인증 프로그램 및 데이터 과학 부트 캠프는 학생들이 데이터 분석 분야에서 경력 또는 석사 프로그램을 준비 할 수 있도록 도와줍니다.

 

data analytics 구성요소

• 비즈니스 분석(Business Analytics)이란 무엇인가?

 비즈니스 분석가는 데이터를 사용하여 회사에 대한 실질적이고 구체적인 결정을 내립니다. 비즈니스 분석의 발전은 진행 중이지만 '데이터 중심 통찰력, 관리 전략 및 명확한 의사 소통의 조합'을 사용하여 문제를 해결하고 효율성을 향상시키는 데 뿌리를 두고 있습니다. 데이터에서 도출할 수있는 통찰력을 적용함으로써 data pipeline의 최전선에서 작업합니다. 비즈니스 분석가는 통계 도구 및 프로그래밍에 대한 실무 지식이 있어야합니다.

 

비즈니스 분석가는 주로 경영, 비즈니스, IT, 컴퓨터 과학 또는 관련 분야의 배경에서 비롯됩니다. 비즈니스 분석은 다양한 주제를 결합하고 다양한 배경이 훌륭한 자산입니다. Chris Hunder는 Monster의 비즈니스 분석가와의 인터뷰에서 “하루는 고객 데이터 포인트를 조사하고 다음 날에는 새로운 데이터 세트에 집중해야 할 수 있습니다. 그러나 그런 문제들을 해결하면 재미를 느낄 수 있습니다.” 라고 답했습니다.

 

비즈니스 분석에서 효과적인 의사 소통이 중요할 수 있습니다. 만일 하던 일을 수정하려면 C-level 임원을 이해시켜야만 합니다. 이러한 방식으로 비즈니스 분석가는 '데이터 분석가 - 경영진 및 이해 관계자' 간의 중개인 또는 번역가 역할을 수행 할 수 있습니다.

 

일부 비즈니스 분석 직책에는 학사 학위 만 요구되지만, 상위 직책을 취득하려면 석사 과정이 필요할 수 있습니다. 비즈니스 분석에는 이러한 역할을 준비하고 잠재적 수익을 극대화 할 수있는 많은 온라인 대학원 프로그램이 있습니다. SWOT, IBM의 Rational Requisite Pro, Blueprint 및 Axure와 같은 비즈니스 분석 도구에 대한 자세한 내용은 이력서를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

• 데이터 분석(Data Analytics) & 비즈니스 분석(Business Analytics)의 차이점은?

 이 두 분야는 공통의 목표를 공유하지만 필요한 기술과 사용된 전략은 다릅니다. 데이터 분석가와 비즈니스 분석가 모두 회계 분석에서 공공 정책 작업에 이르기까지 더 많은 경력 옵션을 가질 수 있습니다.

 

비즈니스 분석가는 변경 사항을 구현하고 결과를 전달하는 일이 많고, 데이터 분석가는 데이터를 처리하고 결론을 도출하는 일이 많습니다. 비즈니스 분석가는 사람과 실제 변경 사항에 더 집중해야합니다. 데이터 분석가는 사용한 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 프로그래밍, 통계 및 데이터 처리에 대해 더 깊이 이해해야합니다. 데이터 분석가는 독립적으로 작업 할 가능성이 높지만 비즈니스 분석가는 다른 부서 및 역할의 사람들과 직접 협력해야합니다.

 

데이터 & 비즈니스 분석의 최종 목표는 동일합니다. 이 두 분야는 모두 데이터를 활용하여 비즈니스를 효과적으로 개선하는 일을 합니다. 통계 기술, 데이터 관리 전략 및 데이터 시각화에 대한 이해가 필요합니다. 이러한 역할은 협력하여 비즈니스에 대한 통찰력을 성공적으로 발견하고 적용할 수 있습니다.

 

• 데이터 분석 Vs. 비즈니스 분석 직업은?

 데이터 분석가에게 그들의 경력은 '고등 교육과 S/W 개발, e-commerce, 금융, 정부, healthcare를 포함한 다양한 유형의 비즈니스'에서 찾을 수 있습니다. 데이터 분석가의 역할은 다양한 산업에 적용될 수있는 기술과 관련이 있기 때문에 '병원, 대학, Fortune 500 기업 또는 기술기반 창업기업'에 종사할 수 있습니다.

 

비즈니스 분석가 역할은 '운영 리서치 분석가, 시장 조사 분석가 또는 재무 분석가' 등 여러 가지 직책으로 더 나눌 수 있습니다. 이러한 각 역할은 전체 조직의 기본 부서에 중점을 둡니다. 비즈니스 분석가는 다양한 산업 분야에서 데이터 분석 기술이 필요하다는 것과 동일한 선을 따라 다양한 유형의 회사에서 경력을 쌓을 수 있습니다.

 

필요 스킬
데이터 분석가	비즈니스 분석가
- 통계적 방법의 이해 - 통계 분석을 위한 컴퓨터 언어 사용 능력 - 데이터베이스 디자인 능력 - 보고를 위한 데이터 마이닝 및 시각화 능력 - 기계 학습 기술 능력 - 문제 해결 분석 능력 - 창의적 사고 능력 - 데이터 연구를 위해 선택된 산업에 대한 지식	- 통계 분석을 위한 컴퓨터 언어 사용 능력 - 프로그래밍 기술 능력 - 설문지 및 SQL 도구 능력 - *Business intelligence(BI)와 보고서 작성능력 BI : 데이터 분석을 통한 의사 결정 및 프로세스 개선 작업 - 데이터 마이닝과 시각화 능력 - 문제 해결 분석능력 - 효과적인 의사소통 능력 - 창의적 사고 능력

 

• 결론

 데이터 분석과 비즈니스 분석은 기술과 데이터를 적용하여 효율성을 향상시키고 광범위한 비즈니스에서 문제를 해결한다는 목표를 공유합니다. 데이터 분석은 프로그램, 데이터 및 계산 도구를 사용하여 빅 데이터의 관련 통찰력을 탐색하고 찾는 데 중점을 둡니다. 데이터 및 컴퓨터 작업을 좋아하는 사람들은 데이터 분석가로서 탁월합니다.

 

비즈니스 분석은 비즈니스 결정을 내리고 사업 담당자와 의사 소통함으로써 데이터에서 도출 된 통찰력을 취하고 이를 "현장에서" 적용하는 데 중점을 둡니다. 복잡한 주제를 전달하고 실용적인 솔루션을 적용걸 즐기는 사람들은 비즈니스 분석에 적합합니다.

 

이 두 분야는 오늘날 많은 산업에서 중요한 역할을 수행하며 효율성을 극대화하고 유용한 통찰력을 공개하며 비즈니스 성공을 돕는 데 협력합니다. 데이터 분석 또는 비즈니스 분석 석사는 광범위한 기회를 제공합니다.

 

 

 

 

출처 : https://www.mastersindatascience.org/careers/data-analytics-vs-business-analytics/