분석이란?
매일 엄청난 양의 데이터가 조직, 개인, 사물로부터 생성됩니다. 24시간 동안 총 2,940억 개의 전자메일과 5억 개의 트윗이 전송됩니다. Google에 접속해서 검색하는 횟수는 35억 회에 달합니다. 커넥티드 차량에서는 4페타바이트나 되는 데이터가 생성됩니다. 스마트 워치, 냉장고, TV에서도 끊임없이 데이터가 생성되고 공유됩니다.
이러한 모든 데이터에는 비즈니스를 폭발적으로 성장시킬 인사이트가 숨어 있습니다. 문제는 이러한 인사이트를 찾는 일입니다. 바로 이 부분에서 분석이 필요합니다.
분석에 대한 기본 정의
분석은 수학, 통계, 머신러닝을 사용해 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 분석(또는 데이터 분석)에는 대량의 데이터 세트를 면밀하게 조사해서 새로운 인사이트와 지식을 발견, 해석, 공유하는 작업이 포함됩니다.
비즈니스 분석이란?
비즈니스 분석을 한 마디로 간단하게 말하면 비즈니스 데이터에 적용되는 분석입니다. 비즈니스 분석은 데이터가 비즈니스에 암시하는 의미와 그에 따라 취해야 할 의사결정, 조치에 초점을 맞춥니다.
비즈니스 분석의 중요성
현재 비즈니스 분석 소프트웨어 사용은 업계 경쟁에서 자주 승패를 가르는 결정적 요인이 되고 있습니다. 선도적인 회사는 분석을 사용해 마케팅부터 공급망에 이르는 운영의 모든 요소를 실시간으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 회사는 데이터 기반의 빠른 의사결정, 매출 신장, 새로운 비즈니스 모델 개발, 5성급 고객 경험 제공, 직원 역량 강화, 경쟁력 제고 등 다양한 측면에서 분석의 이점을 누리고 있습니다. 분석을 사용하지 않거나 부정확한 분석을 사용하는 회사는 직감과 경험에만 의존해 의사결정을 내리고 비즈니스를 운영할 수밖에 없습니다.
모든 산업에서 선도적인 회사는 데이터와 분석을 무기로 경쟁력을 높이고 있습니다.
비즈니스에서 분석을 통해 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 효율성 및 생산성 개선
- 더 빠르고 효율적인 의사결정
- 재무 실적 개선
- 새로운 수익 흐름의 식별 및 창출
- 고객 확보 및 유지율 향상
기업 분석은 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나입니다. 최근에는 코로나19 팬데믹으로 인해 이러한 속도가 더욱 빨라졌습니다. 많은 비즈니스가 수익을 창출하고, 비용을 절감하고, 혼란스러운 '뉴 노멀'에 적응하기 위해 새로운 방법을 찾아야만 했습니다. 가트너(Gartner)1에 따르면 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 과학은 팬데믹으로 인해 사물인터넷(IoT)과 클라우드 애플리케이션보다도 훨씬 더 빠르게 사용이 보편화되었습니다. 조직은 분석의 문제 해결 및 예측 기능을 활용해 정확한 수요 예측, 위험에 처한 직원 보호, 공급망 중단 가능성 식별 등 팬데믹과 관련된 시급한 문제에 효과적으로 대처하고 있습니다.
94
%
분석이 회사의 성장과 디지털 혁신에 중요하다고 응답한 회사1
59
%
현재 고급 및 예측 분석을 사용하고 있는 조직1
65
%
2020년, 분석 관련 지출 확대를 계획 중인 글로벌 기업1
분석의 네 가지 유형
가치와 복잡성을 기준으로 한 분석의 네 가지 유형
- 설명적 분석
설명적 분석은 "어떤 일이 일어났나?"에 대한 답변을 제공합니다. 이 심플한 형태의 분석에서는 기본적인 수학(평균, 백분율 변화 등)을 사용해 비즈니스에서 이미 발생한 일을 보여줍니다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스(BI)라고도 불리는 설명적 분석은 분석 프로세스의 첫 단계로서 추가 조사를 위한 시작점을 제공합니다. - 진단 분석
진단 분석은 "그 일이 왜 일어났나?"에 대한 답변을 제공합니다. 진단 분석은 설명적 분석에서 한 단계 더 깊이 들어가 데이터 검색, 드릴다운, 상관과 같은 기법을 사용해 데이터를 더 깊이 있게 조사하고 이벤트와 행동의 근본 원인을 식별합니다. - 예측 분석
예측 분석은 "미래에 어떤 일이 일어날 수 있나?"에 대한 답변을 제공합니다. 이 고급 분석 분야에서는 설명적 분석과 진단 분석에서 찾은 결과와 정교한 예측 모델링, 머신러닝, 딥러닝 기법을 함께 활용해 다음에 일어날 일을 예측합니다. - 처방 분석
처방 분석은 "어떤 조치를 취해야 하나?"에 대한 답변을 제공합니다. 이 최첨단 분석 유형은 설명적 분석, 진단 분석, 예측 분석에서 찾은 결과를 토대로 최신 툴과 기법을 사용해 잠재적인 의사결정의 영향을 평가하고 특정 시나리오에서 최적의 행동 방침을 결정합니다.
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비즈니스 분석의 공통 구성요소
비즈니스 분석은 다양한 구성요소와 툴이 사용되는 광범위한 분야입니다. 가장 보편적으로 사용되는 구성요소와 툴은 다음과 같습니다.
- 데이터 집계: 데이터를 분석할 수 있으려면 다양한 소스에서 데이터를 수집, 구성, 정리해야 합니다. 우수한 데이터 관리 전략과 최신 데이터 웨어하우스는 분석에 필수적입니다.
- 데이터 마이닝: 데이터 마이닝은 통계 분석과 머신러닝 알고리즘을 사용해 대규모 데이터베이스를 면밀하게 조사하고 데이터를 다각도로 분석하고 이전에 알려지지 않은 트렌드, 패턴, 관계를 식별합니다.
- 빅데이터 분석: 빅데이터 분석은 데이터 마이닝, 예측 분석, 머신러닝과 같은 고급 기법을 활용해 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 하둡(Hadoop) 시스템 내의 정형, 비정형 데이터 세트를 대량으로 분석합니다.
- 텍스트 마이닝: 텍스트 마이닝은 정성적, 정량적 분석을 위해 문서, 전자메일, 소셜 미디어 게시물, 블로그 댓글, 콜센터 스크립트 및 기타 텍스트 기반의 소스와 같은 비정형 텍스트 데이터를 탐색합니다.
- 예상 및 예측 분석: 예상은 이력 데이터를 사용해 미래 결과를 추정하고 예측 분석은 고급 기법을 사용해 이러한 결과가 발생할 가능성을 확인합니다.
- 시뮬레이션 및 왓이프(What-If) 분석: 예상 및 예측이 생성되면 시뮬레이션 및 왓이프 분석으로 다양한 시나리오를 테스트하고 가능한 결정을 사전에 최적화할 수 있습니다.
- 데이터 시각화 및 스토리텔링: 데이터 시각화(차트, 그래프 등)는 데이터 속의 추세, 이상값, 패턴을 쉽게 이해하고 전달할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 시각화를 결합해 전체적인 데이터 스토리를 확인하고 의사결정의 가이드로 활용할 수 있습니다.
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분석의 예
분석은 소매, 의료, 스포츠에 이르는 모든 산업과 모든 규모의 비즈니스에서 사용됩니다. 다양한 분석 솔루션이 산업별 또는 특정 목적이나 업무영역별로 맞춤화되어 제공됩니다. 다음은 현재 사용되는 분석의 몇 가지 예입니다.
재무 분석
전통적으로 재무 분석은 일련의 표준 리포트 생성을 위한 목적으로 사용되었습니다. 하지만 이제 재무 부문은 비즈니스에서 더 전략적인 역할을 수행하기 때문에 재무 분석도 재무 및 운영 데이터를 외부 데이터 소스와 결합해 더 광범위한 비즈니스 질문에 대한 답변을 제공할 수 있도록 진화했습니다. 여기에는 "회사가 적절한 기회에 투자하고 있나?", "현재의 의사결정이 미래 수익에 어떤 영향을 미칠까?" 같은 모든 질문이 포함됩니다.
위의 손익계산서처럼 분석 소프트웨어를 재무 결산에 사용할 수도 있습니다.
마케팅 분석
마케팅 분석은 소셜 미디어, 웹, 전자메일, 모바일 등의 여러 채널에서 수집된 데이터를 연결하여 마케팅 담당자에게 프로그램의 성과에 대한 종합적인 인사이트를 제공합니다. 사용자는 수백만 행에 달하는 데이터를 마이닝해 캠페인 효과 개선, 마케팅 메시지 초개인화, 소셜 미디어 정서 분석, 정확한 적시 잠재 고객 타게팅 등 다양한 작업을 할 수 있습니다.
공급망 분석
전자상거래 이용이 폭발적으로 증가하면서 시장 변동성 증가, 세계화, 기타 요인으로 인해 공급망이 매우 복잡해졌습니다. 조직은 공급망 분석을 활용해 공급망 중단을 방지하고 상품 이동을 원활하게 유지하며 공급망 회복탄력성과 민첩성을 향상시킬 수 있습니다. 사물인터넷 센서를 비롯한 다양한 소스에서 제공되는 실시간 데이터를 활용해 소싱, 생산, 재고, 운송, 물류 등 모든 요소를 최적화할 수 있습니다.
최신 분석 기술
오늘날 무제한에 가까운 데이터 스토리지와 빛처럼 빠른 처리 속도는 인공지능(AI)과 머신러닝의 시대를 열었습니다. 이러한 기술은 분석을 '증강'해 이전보다 훨씬 더 강력하게 만듭니다.
AI와 머신러닝 분석은 이전보다 훨씬 더 빠르고 정확하게 빅데이터에서 패턴을 감지하고 이상값을 찾고 연결할 수 있습니다. 클라우드를 통해 소셜 미디어와 사물 인터넷 센서를 포함한 더 많은 소스에서 더 많은 데이터를 수집하고 숨겨져 있던 인사이트와 기회, 리스크를 발견할 수 있게 되었습니다.
또한 머신러닝 알고리즘으로 분석 프로세스에서 가장 복잡한 단계 중 일부를 자동화할 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자뿐 아니라 상대적으로 관련 지식이 적은 비즈니스 사용자도 고급 및 예측 분석을 활용할 수 있습니다. 인공지능의 한 유형인 자연어 처리(NLP)는 셀프 서비스를 한 단계 더 발전시켜서 구글(Google)에 질문을 입력하거나 시리(Siri)에게 질문하는 것과 같이 사용자가 편리하게 대화하듯이 데이터에 대한 비즈니스 질문을 던지고 답을 확인할 수 있게 합니다.
물론 이러한 모든 기능을 모바일 기기에서 사용할 수 있습니다. 사용자는 어디에 있든 관계없이 즉석에서 질문을 하고 답을 확인할 수 있습니다.
고급 분석은 정교한 툴과 기법을 사용해 자동으로(또는 반자동으로) 데이터를 탐색하는 분석 유형을 포괄적으로 일컫는 용어입니다. 이러한 툴과 기법은 일반적으로 기존의 BI 기능 외에 예측 모델링, 데이터 및 텍스트 마이닝, 정서 분석, 머신러닝, 신경망, 통계 알고리즘, 복잡한 이벤트 처리 등의 기능을 추가로 제공합니다.
빅데이터 분석은 다양한 소스의 정형, 반정형, 비정형 데이터가 포함된 방대한 데이터 세트를 조사하는 고급 분석 유형입니다. 빅데이터 분석을 통해 너무 방대하거나 다양해 기존 분석으로는 다룰 수 없는 데이터 세트에서 예측 모델링, 가상 분석, 머신러닝 알고리즘 같은 복잡한 툴과 기법을 사용해 숨겨진 트렌드, 알려지지 않은 상관 관계, 기타 의미 있는 인사이트를 찾아낼 수 있습니다.
증강 분석은 머신러닝, 자연어 처리(NLP)와 같은 인공지능 기술을 사용해 '증강된' 분석입니다. 강력한 AI 기반의 이러한 분석은 고품질의 인사이트를 더 빠르게 찾을 수 있을 뿐 아니라 복잡한 프로세스를 자동화하고 사용자가 최소한의 교육만 받고도 질문을 하고 답변을 이해할 수 있게 해 고급 분석을 민주화합니다.
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