비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 전문가

비즈니스 엔텔리전스 전문가란?

 

비즈니스 인텔리전스 전문가는 조직 내부 및 외부 데이터를 수집, 분석, 가공하여 경영진이나 의사결정자들의 의사결정에 전략적인 통찰력을 제공합니다. BI는 주로 대시보드, 리포팅, 데이터 시각화 등의 업무를 하기 때문에 전문지식 외에도 디지털 파이낸스 툴을 다룰 수 있어야 합니다. 마지막에는 이 직업군에 대한 제 사견이 있으니 끝까지 읽어보시기를 권장드립니다.

 

비즈니스 엔텔리전스 업무

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)는 기업이 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 의사결정에 활용하는 프로세스와 기술을 의미합니다. BI의 주요 업무는 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하며, 다양한 비즈니스 전략 및 의사결정에 기여하는 것입니다. 아래에서 BI의 주요 업무와 사용되는 툴들을 상세하게 설명하겠습니다.

 

주요 업무:

1. 데이터 수집 및 통합: BI 전문가는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 통합하여 일관성 있는 데이터를 생성합니다. 내부 시스템, 외부 데이터베이스, 클라우드 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 이를 통합하여 ETL (Extract, Transform, Load) 시스템을 구축합니다.
2. 데이터 변환 및 전처리: 수집한 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하고 전처리하는 과정을 수행합니다. 데이터를 클렌징하고 결측치를 처리하며, 필요한 형태로 데이터를 가공하여 준비합니다.
3. 데이터 모델링: 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에서 데이터를 구성하고 모델링하여 분석을 용이하게 합니다. 복잡한 데이터 관계를 이해하고 데이터베이스 구조를 설계하며, 효율적인 쿼리를 작성합니다.
4. 데이터 분석과 시각화: BI 전문가는 SQL과 같은 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출합니다. 또한 Tableau, Qlik Sense, Power BI와 같은 시각화 도구를 활용하여 데이터를 시각적으로 표현하여 관리자 및 의사결정자에게 통찰력을 제공합니다.
5. 대시보드 및 리포팅: BI는 대시보드와 리포트를 작성하여 비즈니스 성과와 동향을 시각적으로 보여줍니다. 사용자들이 중요한 KPI와 성과 지표를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 합니다.
6. 비즈니스 인사이트 도출: 데이터 분석 결과를 통해 비즈니스에 대한 인사이트를 도출하고 의사결정에 활용합니다. 매출 동향, 고객 세분화, 제품 분석 등을 통해 기회와 도전점을 식별하며 전략 수립에 기여합니다.

툴 활용 방법:

1. Tableau: 데이터 시각화 및 대시보드 작성에 널리 사용됩니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 시각화 기능을 제공하여 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다. https://www.tableau.com/
2. Qlik Sense: 자동 데이터 연결과 인메모리 처리를 통해 빠른 데이터 분석을 제공합니다. 유연한 시각화 기능으로 사용자들이 데이터를 탐색하고 분석하는 데 도움을 줍니다. https://www.qlik.com/us
3. Power BI: Microsoft 제품군에 통합되어 사용되며, 엑셀과의 연동성이 뛰어납니다. 강력한 데이터 분석과 시각화 기능을 제공하여 실시간 대시보드 및 리포팅을 구축할 수 있습니다. https://powerbi.microsoft.com/en-us/
4. SQL: 데이터 추출, 변환, 로드 (ETL) 작업을 수행하기 위해 사용됩니다. 데이터베이스에서 데이터를 검색하거나 조작하는 데에 활용되며, 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. (MS, Oracle, Teradata, MySQL 등등 다양한 툴이 있음)

비즈니스 인텔리전스 전문가는 이러한 도구들을 사용하여 데이터를 효과적으로 다루고 분석하여 비즈니스에 가치를 더하며, 의사결정에 필요한 정보를 제공합니다. 보통은 SQL을 사용하여 데이터를 Tableau, Qlik Sense, Power BI 같은 분석 도구로 긁어와서 나머지 작업을 하는데 Tableau가 다른 두 가지 도구에 비해 인지도가 높습니다.

 

비즈니스 엔텔리전스 전문가 연봉

 

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 분야의 미국 내 연봉은 다양한 요인에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 연봉은 경험, 위치, 기업 규모, 역할, 기술 스택 등에 영향을 받습니다. 또한 산업별로도 차이가 있을 수 있습니다. 아래에는 2023년 기준으로 비즈니스 인텔리전스 관련 역할의 평균적인 연봉 범위를 산업별로 정리해 보겠습니다. 다만, 실제 연봉은 지속적으로 변동하며 개인의 상황에 따라 다를 수 있습니다.

1. 기술 및 소프트웨어 회사:
   • 데이터 분석가: $70,000 - $130,000
   • 비즈니스 인텔리전스 분석가: $75,000 - $140,000
2. 금융 서비스:
   • 금융 분석가: $80,000 - $140,000
   • 금융 비즈니스 인텔리전스 분석가: $85,000 - $150,000
3. 소매 및 전자상거래:
   • 전략적 비즈니스 인텔리전스 분석가: $70,000 - $130,000
   • 전자상거래 데이터 분석가: $75,000 - $140,000
4. 의료 및 보건관련:
   • 의료 데이터 분석가: $70,000 - $130,000
   • 건강 정보 시스템 분석가: $75,000 - $140,000
5. 제조 및 공급망:
   • 공급망 분석가: $70,000 - $130,000
   • 제조 데이터 분석가: $75,000 - $140,000
6. 미디어 및 엔터테인먼트:
   • 미디어 데이터 분석가: $70,000 - $130,000
   • 엔터테인먼트 비즈니스 인텔리전스 분석가: $75,000 - $140,000

이러한 연봉 범위는 참고용으로만 활용하시기 바랍니다. 실제 연봉은 기업의 위치, 업계 경험, 기술 스택, 학력 등에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 연봉 트렌드도 변할 수 있습니다. 직접 구직 사이트나 기업 채용 공고를 참고하여 최신 정보를 얻는 것이 좋습니다.

 

보시는 것과 같이 Entry 레벨인 경우 약 7만 불로 연봉이 시작되는 것을 확인하실 수가 있습니다. 개인의  능력차가 있겠지만 3~5년 차에 승진과 전략적인 이직을 통해 10만 불로 올리는 것도 가능하다고 봅니다. 하지만 안타깝게도 매니지먼트로 올라가지 못한다면 MAX 값이 존재합니다. 13만 불 정도가 MAX가 아닐까 싶습니다.

 

비즈니스 엔텔리전스 전문가 취업자격 요건

미국 내 회사들이 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 관련 취업공고에서 요구하는 필요조건은 다양하며, 회사마다 조금씩 다를 수 있습니다. 아래에는 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 관련 취업공고에서 요구되는 대표적인 자격요건을 서술해 보겠습니다. 이는 일반적인 경향을 나타내며, 실제 취업 공고에 따라 조건이 다를 수 있습니다.

1. 학력 및 전공:
   • 학사 이상의 학위 (비즈니스, 파이낸스, 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 경영 정보 시스템 등 관련 전공 우대)
   • 데이터 사이언스, 통계학, 비즈니스 애널리틱스 등 관련 분야의 수업 이수 또는 경험
2. 기술 스택 및 도구:
   • SQL 데이터베이스 관리 및 쿼리 작성 경험 (필수)
   • 데이터 시각화 도구 활용 경험 (Tableau, Power BI, QlikView 등) (필수)
   • 데이터 분석 및 프로그래밍 언어 스킬 (Python, R, 또는 기타 언어) (우대)
   • 대용량 데이터 처리 경험 (Hadoop, Spark 등) ((우대)
   • 비즈니스 인텔리전스 툴 사용 경험 (SAP BusinessObjects, MicroStrategy 등) (우대)
3. 데이터 분석 및 통계:
   • 데이터 분석 기술 및 통계적 기법 이해 (필수)
   • 데이터 마이닝 및 머신 러닝 지식 (선택사항)
   • 비즈니스 데이터에 대한 이해와 분석 역량 (필수)
4. 팀 협업 및 커뮤니케이션:
   • 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 능력 (필수)
   • 다양한 팀과 협업하여 문제 해결 경험 (필수)
5. 비즈니스 도메인 지식:
   • 산업에 따른 비즈니스 도메인 지식 (금융, 의료, 제조 등) (선택사항이지만 일하면서 필수로 습득해야 함)
   • 비즈니스 요구사항을 이해하고 데이터를 분석하여 의사결정에 활용하는 능력 (필수)
6. 문제 해결 능력:
   • 복잡한 데이터 문제를 해결할 수 있는 능력 (필수)
   • 문제를 정의하고 해결 방법을 찾는 능력 (필수)
7. 경력 및 인턴십:
   • 관련 분야에서의 경력 (경력에 따라 수준 및 직급이 달라질 수 있음) (우대)
   • 데이터 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 관련 인턴십 또는 프로젝트 경험 (우대)
8. 영어 커뮤니케이션 능력:
   • 영어로 커뮤니케이션하고 문서 작성하는 능력 (특히 국제적인 회사의 경우) (우대)
9. 자기 계발 및 학습 능력:
   • 데이터 분석 기술과 툴에 대한 지속적인 학습 및 발전 의지 (우대)

이러한 자격요건은 기업의 크기, 업종, 역할 등에 따라 다양하게 조정될 수 있습니다. 실제 공고에 나와 있는 자격요건을 정확히 파악하고 준비하는 것이 중요합니다.

 

비즈니스 엔텔리전스 전문가 이력서 샘플

아래에 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 분야를 위한 미국식 이력서 예시를 보여 드리겠습니다. 이 또한 실제 이력서의 형식과 양식을 따라가되, 실제 개인 정보나 화려한 포맷은 사용하지 않았습니다. 이 예시를 참고하여 본인의 경험과 역량을 반영하는 실제 이력서를 작성하시기 바랍니다.

[Full Name]
[Address]
[City, State, Zip Code]
[Phone Number] | [Email Address] | [LinkedIn Profile Link]

[Summary]
Passionate Business Intelligence professional aiming to leverage data analysis and visualization skills to support business decision-making.

[Experience]

[Company Name] - [Position] - [Date Range]
- Conducted business intelligence analysis including dashboard creation and maintenance
- Wrote SQL queries and performed data extraction and transformation
- Utilized Tableau for data visualization and insights
- Supported decision-making through market trend analysis via sales data analysis

[Company Name] - [Position] - [Date Range]
- Performed data analysis and business reporting
- Utilized Excel and Power BI for data visualization and KPI monitoring
- Shared data analysis results through team communication

[Education]

[Degree] - [University Name] - [Major] - [Graduation Year]

[Skills]
- SQL database management and query writing
- Data visualization and dashboard creation using Tableau and Power BI
- Data analysis and predictive modeling using Python and R
- Data manipulation and analysis using Microsoft Excel

[Projects]

[Project Name] - [Date Range]
- Sales Forecasting Project
- Data preprocessing, statistical analysis, and machine learning modeling
- Developed models using Python and Scikit-learn

[Project Name] - [Date Range]
- Customer Churn Prediction Project
- Analyzed churn patterns through data visualization and statistical analysis
- Developed related dashboards using Tableau

[Awards and Certifications]
- Tableau Desktop Specialist Certification (Certification Number: XXXXXXXX)
- [Award Name] - [Award Date]

[Languages]
- English (Fluent)
- [Other Language Proficiency]

[Volunteer Activities]
- Volunteer at local data analysis workshops

[Personal Information]
- U.S. Citizen | Permanent Resident | or [Visa Status]

이 번역된 예시 이력서를 참고하여, 본인의 경험과 역량을 가장 잘 나타내는 실제 이력서를 작성하시길 바랍니다. 본인의 경험, 스킬과 프로젝트에 강조를 주어야 합니다.

 

비즈니스 엔텔리전스 전문가에 대한 개인적인 전망

비즈니스 엔텔리전스 전문가에 대한 개인적인 전망은 어디까지나 전적으로 개인적인 경험에서 하는 말이니 참고만 하시고 절대 맹신하셔서는 안 됩니다.

 

제가 경험한 미국 내 예전 대기업들은 워낙 부서나 업무가 세분화가 잘 되어있어서 비즈니스 부서와 IT 부서가 명확하게 나눠져 있었습니다. 그때 보통 우리 비즈니스 쪽 사람들이 항상 하는 말이 개발자와 비즈니스의 언어가 서로 달라서 서로 이해하기가 참 힘들다는 것이었습니다. 지금은 무척 진부하게 들리고 더 이상 일반적으로 통하는 말이 아니지만 한 십 년 전만 해도 그런 말이 잘 통했었습니다. 그래서 필요했던 것이 비즈니스와 개발자들의 중간에서 통역 비슷한 무언가를 해주는 부서와 전문가(?)였는데 보통 비즈니스 쪽에서 약간 테크니컬 한 사람들을 디렉터가 추천해 올려서 그 통역전담을 시키는 형태였습니다.

 

이게 좋았던 것이 그로 인해서 비즈니스는 비즈니스에만 전념하고 개발자는 개발에만 전념하고 중간에 잡다한 대화와 운영은 이들이 다 차리를 해주는 데다가 필요하면 이들이 비즈니스 쪽 일도 필요에 따라 해 줬기 때문에 무척 효율적이었죠. 그 당시에 이들에게 문제는 뭔가 전문성이 떨어진다는 것에 있었습니다. BI라는 개념이 희박했기 때문에 그들의 커리어가 이도저도 아닌 것이 돼버린 것입니다. 비즈니스에 비하면 전문지식이 딸리고, 개발자에 비하면 기술이 딸리는 상태가 업무의 특성상 저절로 그리 돼버린 것입니다.

 

그러다 보니 이들의 턴오버율이 상당히 높았습니다. 결국에 비즈니스로 돌아가거나 개발이 적성에 맞다는 것을 안 친구들은 학위를 따서 아예 개발 쪽으로 경력을 틀거나 그러더군요. 또, 기업이 재정긴축을 할 때 제일 먼저 날리는 것이 이 미들맨들이었습니다. 사실 이번 연도에 인플레이션과 불경기로 인해 회사의 재정긴축이 필요했는데 직원 30명 정도 BI 부서가 그냥 통째로 날아갔습니다. 아시다시피 미국 기업은 해고가 아주 용이해서 저렇게 부서 하나 날리는 것은 일도 아닙니다.

 

그래서 동료나 후배들이 조언을 구하면 별로 추천하지 않는 것이 BI 전문가였죠. 그런데 이제는 직군에 대한 개념이 더 확실하게 잡히고 이들이 Tableau, Qlik Sense, Power BI 등의 분석도구 기술까지 습득하면서 데이터 시각화와 특히 대시보드에 특화가 되어버린 것 같습니다. 거기에 데이터 전처리나 가공까지 맡게 되면서 비즈니스와 개발자 사이에서 위치를 공고히 한 느낌이 있습니다. 하나만 하기 지루하고 화려하게 대시보드 만들어서 프레젠테이션 하고 그런 게 적성에 맞는다면 추천드릴만 합니다.

 

그러나... 언급했든 기업이 위기에 처하면 먼저 날아가는 IT부서가 BI이고, 아무래도 여전히 중간에서 어느 쪽에도 특화되지 못했고, 연봉의 MAX가 뚜렷해 보이고, 여러 가지 분석도구를 활용할 수 있는 능력이 있으면 다른 직군이 더 좋기 때문에 개인적으로는 Basiness Anlytics, Data Anlytics, Data Scientist 쪽으로 나가는 것이 낫지 안나 하는 것이 제 개인적인 생각입니다. 징검다리 식으로 밟고 가겠다는 생각을 하신다면 한번 밟아보는 것도 괜찮을 듯싶습니다.

 

Business Analyst / 비지니스 분석가

Business Analyst / 비지니스 분석가