비즈니스 애널리틱스 (Business Analytics) 전문가

Business Analytics (비즈니스 애널리틱스) 전문가란?

 

비즈니스 애널리틱스 전문가는 데이터 분석 기술을 활용하여 과거 데이터를 분석하고 예측 모델링, 패턴 인식, 통계 분석 등을 통해 비즈니스 인사이트를 도출하고 의사결정을 지원하는 전문가입니다. 그들은 데이터를 통해 비즈니스 도메인의 문제를 해결하고 기회를 발견하며, 데이터 시각화와 통계 기술을 활용하여 관련 이해관계자들에게 직관적으로 정보를 전달합니다. 따라서 비즈니스에 대한 전문적인 지식과 함께 높은 수준의 기술이 필요한 직군입니다. 마지막에는 이 직업군에 대한 제 사견이 있으니 끝까지 읽어보시기를 권장드립니다.

 

Business Analytics (비즈니스 애널리틱스) 전문가의 업무

비즈니스 애널리틱스 전문가는 데이터를 분석하여 비즈니스에 가치를 더하고 의사결정을 지원하는 역할을 수행합니다. 그들의 업무는 다양한 단계와 기술을 포괄적으로 다루며, 아래에서 상세히 설명하겠습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리: 비즈니스 애널리틱스 전문가는 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 정제합니다. 이 과정에서 데이터베이스 쿼리, API 호출, 웹 스크래핑 등을 활용하여 필요한 데이터를 획득합니다. 또한 데이터의 불일치나 결측치와 같은 문제를 처리하여 데이터 품질을 향상합니다. SQL과 RDBMS에 관한 지식이 필요합니다.
2. 데이터 분석 및 모델링: 분석을 위해 통계적 기법, 머신 러닝, 데이터 마이닝 등의 기술을 사용하여 데이터를 탐색하고 분석합니다. 과거 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발하거나 특정 패턴을 찾아내는 등의 작업을 수행합니다. R과 Python을 사용할 줄 알아야 합니다.
3. 시각화와 리포팅: 분석 결과를 이해하기 쉽게 시각화하여 관련 이해관계자들에게 전달합니다. Tableau, Power BI, Qlik Sense 등의 시각화 라이브러리 등을 사용하여 차트, 그래프, 대시보드를 생성하여 데이터 인사이트를 시각화합니다.
4. 비즈니스 인사이트 도출: 데이터 분석 결과를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 기회와 도전점을 식별합니다. 예를 들어 매출 동향 분석을 통해 효율적인 판매 전략을 개발할 수 있습니다.
5. 예측과 최적화: 데이터 분석을 통해 미래 동향을 예측하고, 이를 활용하여 수익을 최대화하거나 비용을 최소화하는 최적화 전략을 수립합니다.
6. 비즈니스와의 협업: 비즈니스 애널리틱스 전문가는 비즈니스 요구사항을 이해하고, 해당 분석 결과를 비즈니스 전략에 맞게 해석하여 의사결정에 활용합니다. 비즈니스 팀과의 긴밀한 협업을 통해 데이터 기반의 전략 수립을 지원합니다.
7. 업계 동향 및 기술 습득: 데이터 분석 기술과 툴, 업계 동향을 지속적으로 습득하며 업무에 적용하여 성과를 극대화합니다.
8. 문제 해결 및 결정 지원: 비즈니스 애널리틱스 전문가는 복잡한 비즈니스 문제를 데이터와 분석을 통해 해결하고, 의사결정에 관한 정보와 추천을 제공합니다.

비즈니스 애널리틱스 전문가는 데이터를 활용하여 비즈니스에 가치를 제공하고 경쟁력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

 

Business Analytics (비즈니스 애널리틱스) 전문가의 연봉

 

비즈니스 애널리틱스 전문가의 연봉은 산업, 경력 수준, 지역 등에 따라 다양하게 변동할 수 있습니다. 아래는 일반적인 산업별 비즈니스 애널리틱스 전문가의 연봉 범위 예시입니다. 이는 참고용으로서 실제 연봉은 시장 조건과 개인의 경력 등에 따라 변동할 수 있습니다.

1. 금융 서비스: 금융 산업에서의 비즈니스 애널리틱스 전문가는 매우 중요한 역할을 수행합니다. 금융 분야에서는 데이터 분석을 통해 투자 전략, 리스크 관리, 신용 평가 등을 진행하기 때문에 높은 연봉을 받는 경우가 많습니다. 중간에서부터 고급 수준의 경력의 경우 연봉은 $80,000에서 $150,000 이상까지 범위가 있을 수 있습니다.
2. 헬스케어: 헬스케어 분야에서도 데이터 분석은 환자 치료 및 의료 서비스 개선에 큰 역할을 합니다. 의료 데이터 분석 전문가는 의료 데이터를 분석하여 질병 패턴, 치료 효과 등을 평가하며, 연봉은 $70,000에서 $130,000 정도의 범위일 수 있습니다.
3. 소매 및 전자 상거래: 소매 및 전자 상거래 분야에서는 고객 선호도 예측, 재고 최적화, 가격 전략 등을 위해 데이터 분석이 사용됩니다. 연봉은 $60,000에서 $120,000 정도로 변동할 수 있습니다.
4. 통신 및 기술: 통신 및 기술 분야에서도 데이터 분석은 마케팅 전략, 제품 개발 등에 활용됩니다. 연봉은 $70,000에서 $140,000 이상까지의 범위가 있을 수 있습니다.
5. 제조업: 제조업 분야에서는 생산 최적화, 품질 관리, 공급망 분석 등을 위해 데이터 분석이 중요한 역할을 합니다. 연봉은 $60,000에서 $120,000 정도의 범위일 수 있습니다.
6. 여러 산업의 컨설팅 회사 및 데이터 분석 업체: 비즈니스 애널리틱스 서비스를 제공하는 회사에서 일하는 전문가들도 있습니다. 연봉은 회사의 규모와 업무 범위에 따라 다양하게 변동할 수 있습니다.

상기 연봉 범위는 예시일 뿐이며, 실제 연봉은 개인의 경력, 기술 수준, 지역, 회사 규모 등에 따라 크게 변동할 수 있습니다. 어떤 도메인에서 일하느냐에 따라 연봉에 차이가 있을 수 있으나 일단 초년생 연봉은 7~8만 불에서 시작하여 매니지먼트 바로 밑 직급도 15만 불을 달성할 수 있으니라 봅니다.

 

Business Analytics (비즈니스 애널리틱스) 전문가의 취업 자격요건

 

비즈니스 애널리틱스 전문가로서 취업하기 위해 기업들이 요구하는 자격요건은 계속 변화하고 있습니다. 아래는 일반적인 요구조건을 바탕으로한 비즈니스 애널리틱스 전문가의 취업 자격요건의 예시 리스트입니다. 이는 참고용으로서 실제 취업 공고의 요구사항은 다를 수 있습니다.

1. 학력: 관련 분야의 학사 이상의 학위 (경영, 경제, 통계, 컴퓨터 공학 등)를 소지하는 것이 일반적입니다. 업무의 대부분이 비지니스에 대한 높은 이해와 마찬가지로 높은 수준의 데이터 분석력을 요구하므로 보통 석사 과정을 이수해야 합니다. 많은 경우 비즈니스 직군으로 들어갔다가 석사를 Business Analytics를 밟는 수순입니다.
2. 기술 및 도구: 데이터 분석 도구 (Python, R, SQL 등)와 데이터 시각화 도구 (Tableau, Power BI 등)에 능숙해야 합니다. 머신 러닝 및 통계 분석 기술도 요구될 수 있습니다.
3. 데이터 분석 경험: 데이터 분석 프로젝트나 인턴 경험이 있으면 유리합니다. 실제 데이터를 사용하여 분석하고 결과를 도출한 경험이 요구됩니다.
4. 비즈니스 이해: 비즈니스 프로세스 및 전략을 이해하고 분석 결과를 비즈니스에 적용할 수 있는 능력이 필요합니다.
5. 문제 해결 능력: 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 데이터를 통해 의사결정을 지원할 수 있는 능력이 중요합니다.
6. 커뮤니케이션 스킬: 분석 결과를 비전문가들에게 이해하기 쉽게 전달할 수 있는 능력이 필요합니다.
7. 팀 협업 능력: 다양한 부서와 원활하게 협력하며 프로젝트를 진행할 수 있는 능력이 중요합니다.
8. 문제 정의 및 모델링: 비즈니스 문제를 정의하고 적절한 분석 모델을 선택하여 문제를 해결할 수 있는 능력이 요구됩니다.
9. 비즈니스 도메인 지식: 특정 산업에 대한 이해가 있다면 해당 분야의 비즈니스 문제를 더 효과적으로 분석할 수 있습니다.
10. 신속한 학습 능력: 계속 변화하는 데이터 분석 기술과 도구에 빠르게 적응하고 습득할 수 있는 능력이 필요합니다.
11. 영어 능력: 글로벌한 환경에서 활동하는 경우, 영어로 원활한 의사소통이 가능해야 합니다.
12. 인증 및 교육: 데이터 분석 관련 인증 자격 (예: 데이터 분석 경력증명서, SAS, Tableau 등의 자격증)이나 교육 수료가 요구될 수 있습니다.

위의 자격요건은 예시일 뿐이며, 실제 요구 사항은 기업과 업계 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 취업공고를 자세히 살펴보고 경험과 기술을 개발하여 필요한 자격을 갖추는 것이 중요합니다.

 

Business Analytics (비즈니스 애널리틱스) 전문가의 이력서 샘플

이메일 주소: yourname@email.com
연락처: (123) 456-7890
LinkedIn: linkedin.com/in/yourname
GitHub: github.com/yourusername

# 이력서

## 소개
데이터에 기반한 비즈니스 인사이트 제공을 통해 비즈니스 성과를 극대화하는 비즈니스 애널리틱스 전문가입니다. 데이터 분석 기술과 비즈니스 이해력을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하고 최적의 의사결정을 지원합니다.

## 경력
**데이터 애널리스트 | ABC 기업**  
*2020년 3월 - 현재*  
- 비즈니스 요구사항을 수집하여 데이터 분석 프로젝트를 기획하고 실행함
- SQL과 Python을 사용하여 데이터 추출 및 전처리 수행
- Tableau를 활용하여 시각화 및 대시보드 개발
- 매출 동향 분석을 통해 신제품 출시의 성과를 최적화함
- 매월 리포트를 작성하고 팀과 회의를 통해 비즈니스에 대한 인사이트 공유

**데이터 분석 인턴 | XYZ 컨설팅**  
*2019년 6월 - 2019년 9월*  
- 주요 고객의 데이터를 기반으로 매출 예측 모델 개발
- 데이터 전처리 및 특성 공학을 통한 모델 성능 향상
- R을 사용하여 통계 분석 및 시각화 수행
- 고객에게 결과 해석을 위한 발표 자료 작성 및 전달

## 교육
**데이터 분석 석사 | ABC 대학교**  
*2018년 - 2020년*  
- 주요 과목: 데이터 마이닝, 빅데이터 분석, 통계학
- 석사 학위 논문: "고객 이탈 예측 모델 개발을 위한 머신 러닝 기법 비교"

**경영학 학사 | XYZ 대학교**  
*2014년 - 2018년*  
- 주요 과목: 경영학, 회계학, 통계학
- 학업성과장학금 수여

## 기술 스킬
- 언어: Python, SQL, R
- 데이터 시각화: Tableau, Power BI
- 통계 및 머신 러닝: 회귀 분석, 분류, 군집화
- 데이터베이스: MySQL, PostgreSQL
- 도구: Git, Jupyter Notebook, Google Analytics

## 프로젝트
**마케팅 효율성 평가 | ABC 기업**  
*2021년*  
- 마케팅 캠페인의 성과를 분석하여 효율성을 평가
- Google Analytics와 데이터베이스를 통한 데이터 수집 및 분석
- 시각화 및 리포팅을 통해 결과를 프레젠테이션

## 수상 및 인증
- 데이터 분석 경력증명서
- Tableau 사용자 인증 자격증

## 언어
영어: 상급(TOEFL 110)

## 참고 사항
- 포트폴리오: yourportfolio.com
- 블로그: yourblog.com

 

Business Analytics (비즈니스 애널리틱스) 전문가에 대한 개인적인 전망

개인적인 느낌으로는 비즈니스 부서 내에서 이 직군에 대한 이해도와 필요성이 점점 증가하는 추세입니다. 테크 쪽 성향이 강한 직원들이 근처 대학교나 온라인 대학교에서 Boobcamp, Graduate Certifcates 등의 과정을 수료한 후 본격적으로 프로그래밍을 업무에 접목하기 시작하면서 부서 내에서 점진적으로 수요가 증가하다가, 디렉터라든지 부사장급에서 효율성의 증대를 인식한 후에는 공식적으로 부서가 새우고 이 직군의 타이틀을 만들어 내부 / 외부 채용하는 수순으로 갑니다.

 

Bisiness Analyst나 Business Intelligence 타이틀을 가진 직군보다는 확실히 비즈니스와 데이터 분석에 있어 전문성이 더 짙습니다. 이유는 아무래도 석사까지 봐야 하는 교육 레벨 때문인데요, 대학원에서 비즈니스를 도메인으로 하고 거기에 data mining, predictive analytics, programming, data visualization 등등의 과정을 전부 이수해야 하니 아무래도 다른 두 직군에 비해 전문성이 높을 수밖에 없고 그만큼 고용 보장이나 연봉이 높을 수밖에 없습니다.

 

Bisiness Analyst, Business Intelligence, Business Analytics 비교분석!

Business Analyst, Business Analytics, and Business Intelligence 비교분석

 

그럼에도 앞으로 다룰 데이터 관련 직군 (Data Analyst, Data Engeering, Data Science)등이나 인공지능 관력 직군 (ML Egineer, AI Engineer) 등에 비해서는 비즈니스쪽에 보다 초점이 맞춰져 있기 때문에 기술력이나 데이터 분석력이 약할 수밖에 없다는 것이 단점이지만, 비즈니스 도메인에 속하다 보니 고용 안정성에 있어서는 여타 직군에 비해 전혀 밀리지 않는다고 볼 수 있습니다. 적성이 비즈니스에 맞지만 보다 강한 툴을 사용하여 프로세스의 자동화, 통계기법이나 머신러닝 기법을 사용한 데이터 분석, 대시보드를 통한 데이터 시각화 등등에 차별화를 두고 싶으신 분들은 선택하시면 좋을 듯합니다.

 

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 전문가

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 전문가

Business Analyst / 비지니스 분석가

Business Analyst / 비지니스 분석가