과제제출

문항1. 비즈니스 분석을 수행하는 2가지 이유에 대해 설명하시오

1.비즈니스 인텔리전스란 무엇인가?

유명한 연구, 자문 및 컨설팅 회사인 Forrester에 따르면 비즈니스 인텔리전스(BI)를 다음과 같이 설명한다: “원시 데이터를 더 효과적인 전략적이고, 전술적이고, 운영적 통찰력과 의사결정을 가능케 하는 의미 있고 유용한 정보로 변환하는 일련의 방법론, 과정, 구조 및 기술이다.”

이러한 정의로 시작하는 것은 좋은 시작이지만, 솔직해지자: 약간 장황하고, 버즈워드에 관심이 없는 사람이라면 문제의 핵심을 알지 못하게 한다. 그러니 이를 분해해보자.

가장 넓은 의미에서 비즈니스 인텔리전스는 두 가지 정의가 있다. 첫째로, 회사들이 사업 통찰력을 얻고 제시하기 위해 사용하는 전략, 기술, 도구에 대해 설명한다. 둘째로, 이 과정의 결과, 즉 통찰력 그 자체를 설명한다.

이는 미묘하지만 유의미한 차이이다. 비즈니스 인텔리전스에 대해 이야기할 때 과정(첫째 의미)을 말하는 것인지 결과(둘째 의미)를 말하는 것인지를 항상 분명하게 해야 한다.

2. 데이터 분석은 무엇인가?

데이터 분석은 데이터(몇몇 다른 관련 직무들과 함께)를 수집, 정리, 검사, 변환, 저장, 모델링, 쿼리(query)하는 과정이다. 목적은 비즈니스 영역뿐 아니라 과학, 정부, 교육과 같은 다른 영역에서도 의사 결정에 정보를 제공하는 통찰력을 만드는 것이다.

친숙하게 들리는가? 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석의 교차점이 많기 때문에 둘이 비슷하게 보인다 하더라도 놀랄 것이 없다. 그러나 가장 순수한 의미에서, 데이터 분석은 분석 과정의 핵심적 측면에 중점을 둔다. 이는 비즈니스 맥락에서 자주 사용됨에도 불구하고 배타적인 비즈니스 인텔리전스 도구는 아니다.

게다가 데이터 분석에는 종종 BI에도 있는 발표 특징들(대시보드와 사용자 맞춤 보고 같은 것)이 포함되기도 하지만, 이들 중 대부분은 과정 자체의 근본적인 측면이 아니다. 이들은 유용한 부가 기능 정도로 사용하는 것이 낫다.

3. 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석 사이의 차이는?

우리가 살펴본 것처럼, 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스는 꽤 유사해 보인다. 이 지점에서 조금 혼란스러워도 괜찮다. 인터넷은 용어를 혼동하는 사람들로 가득 차 있기에 당신은 혼자가 아니다!

이러한 문제를 돕기 위해 이번 부문에서는, 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석 사이의 넓은 차이를 강조하려고 한다. 바로 알아보자:

1) 통찰력 사용 vs. 통찰력 생성

l  비즈니스 인텔리전스의 주요 목적은 데이터 분석으로 얻어진 실행 가능한 통찰력을 사용하여 의사결정에 도움을 주는 것이다.

l  데이터 분석의 주요 목적은 원시 데이터를 BI를 포함한 많은 목적으로 사용되는 실행 가능한 통찰력으로 변환하고 정리하는 것이다.

2) 회고적 시각 vs. 미래지향적 시각

l  비즈니스 인텔리전스는 주로 이미 발생한 일을 돌아보는 것과 관련되어 있고, 이러한 정보를 미래 전략에 정보를 제공하는 것에 사용한다.

l  반면 데이터 분석은 과거 패턴을 식별하기도 하고, 종종 이러한 데이터를 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하기 위해 사용한다 (2번째 부문의 ‘예측적 분석’을 확인해라).

3) 정형적 데이터 vs. 비정형적 데이터

l  비즈니스 인텔리전스는 정형적 데이터를 활용한다. (예: 창고, 표로 되어 있는 데이터베이스, 또는 다른 시스템에 있는 데이터)

l  데이터 분석 역시 정형적 데이터를 사용하지만, 보통 비정형적인 실시간 데이터로 시작한다. 데이터 분석가의 직무 중 하나는 이러한 데이터를 미래 분석을 위해 저장하기 전에 정리하고 정렬하는 것이다.

더 알고 싶으면 다음 링크를 참고하라: 정형적 vs. 비정형적 데이터: 차이는 무엇인가?

4) 비기술 사용자 vs. 기술 사용자

l  비즈니스 인텔리전스는 주로 최고 경영자, 재무 이사, 또는 최고 정보 관리자와 같은 경영진과 비기술 인력에 의해 사용된다.

l  데이터 분석은 보통 더 기술적 초점을 가진 분석가, 데이터 과학자, 컴퓨터 프로그래머의 전유물이다.

5) 큰 그림 vs. 좁은 초점

l  비즈니스 인텔리전스는 보통 조직의 전반적 방향에 대해 높은 수준의 전략적 질문을 하는 ‘푸른 하늘’ 용어로 생각한다.

l  데이터 분석은 단일 문제나 질문에 집중하는 경향이 있다. 예를 들어, ‘긍정적 리뷰가 많음에도 불구하고 제품 A의 매출이 떨어지는 이유가 무엇일까?’

6) 깔끔한 vs. 지저분한

l  비즈니스 인텔리전스는 분명하고 쉽게 소비할 수 있는 방식으로 통찰력을 전달하기 위해 명확한 대시보드, 보고, 그리고 다른 모니터링 기술에 의존한다.

l  데이터 분석은 통찰력을 얻기 위해 데이터 마이닝, 알고리즘 개발, 모델링, 시뮬레이션과 같은 직무를 수행하면서 데이터와 함께 ‘내부’로 들어간다.

이 목록에서 볼 수 있는 것처럼 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석 사이에는 명확한 차이점들이 있다. 그러나, 이러한 차이점들은 엄격히 고정된 것이 아니고, 일반적인 지침임을 강조해야 한다. 예를 들어 데이터 분석은 언제나 예측하는 것에만 집중하는 것은 아니고, 비즈니스 인텔리전스 역시 데이터 마이닝과 같은 작업을 포함할 수도 있다. 이러한 모호한 선은 용어가 자주 교환되어 사용되는 이유를 설명하는 데 도움이 된다.

7) 한 주요 시사점

이 기사로부터 다른 어떤 것도 빼내지 않았다면, 다음을 기억하라: 비즈니스는 데이터 분석이 필요하지만 데이터 분석은 비즈니스가 필요하지 않다. 그렇다면 이는 정확히 무엇을 의미하는가?

요컨대 비즈니스 인텔리전스는 데이터 분석에 크게 의존한다. 데이터 분석 없이는 기능할 수 없다. 반대로 비즈니스에서 큰 비중으로 사용되는 데이터 분석은 비즈니스 분석 없이도 꽤 잘 기능한다. 이는 비즈니스에서 채택한 유용한 도구일 뿐이다. BI가 데이터 분석이 사용되는 가장 지배적인 방법 중 하나임에도, 다른 분야에도 적용될 수 있다. 그러나 다음 부문에서 이에 대해 더 자세히 설명한다.

문항2. 비즈니스 모델 캔버스의 9가지 관점에 대해 제시하고, 키워드에 대한 개념을 설명하시오

비즈니스모델 캔버스의 9가지

고객-구매자(40세 어머니), 사용자(유치원, 초등생)

가치제안-방문이유, 사용이유등

예) 체험장이 가까워서, 자연이 좋아서

상징적가치-비용이 비싸도 상징적이여서

기능적가치-가성비, 당도, 성능등

경험적가치-정성, 감성, 서비스좋아서 등

지역.경제활성화

3. 채널-온라인(홈페이지, 블로그, 밴드 등), 매장, 정부(지자체), 온라인+오프라인(플랫폼)

4. 고객관계- 계속구매, 재방문(쿠폰지급, 할인행사, 어버이날 등 특별이벤트 행사)

서비스, 간단한 상품지급, 물건의 인도가 아닌 리스, 렌탈)

5. 수익구조- 체험비, 상품판매, 커피판매 등

6. 핵심자원- 남이못가진 나만이 할수 있는 것(돈, 기술, 지식, 경험, 지리적여건등)

7. 행핵심활동- 절약적 제휴- 혼자가 아닌 다수(마을기업, 사회적기업, 협동조합등)

8. 핵심파트너- MOU체결, 지역내연계마을, 물류배송업체, 판촉업체, 재배농가, 지자체 등

9. 비용구조- 인건비, 광고홍보비, 사이트 운영비, 재료비 등