비즈니스 인텔리전스 분석가가 되기 위해 배워야 할 10가지 기술

첨단 기술 시대에 비즈니스의 성장은 비즈니스 패턴을 정확하게 예측하고 예측하는 데 있습니다. 회사에서 달성할 수 있는 것을 알려주기 위해 데이터와 상승 추세를 연구하는 능력은 비즈니스 인텔리전스의 큰 부분입니다.

비즈니스 인텔리전스(BI) 분석가는 기업과 협력하여 경쟁사를 조사하고 데이터 분석을 통해 시장 계절을 이해합니다. 따라서 비즈니스 패턴을 이해하고 강력한 컨설팅 능력을 갖추고 있다면 플러스입니다. 확장하려는 경우 비즈니스 인텔리전스 분석가가 되기 위해 배울 수 있는 10가지 기술이 있습니다.

1. 데이터 마이닝

비즈니스 인텔리전스 분석가의 핵심 책임은 데이터 시각화이며, 이는 데이터 추출 및 마이닝 방법을 이해하는 경우에만 가능합니다. 데이터 마이닝 기술은 근무 중인 회사와 관련된 데이터를 추출할 위치를 이해하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 데이터는 대용량 데이터 세트에서 항상 사용할 수 있지만 데이터 마이닝 기술을 사용하면 유용한 정보를 추출하고 정리하여 사용 가능하게 만들 수 있습니다. 데이터 마이닝의 세 가지 기본 방법은 분류, 클러스터링 및 연결입니다.

데이터 분류 중에 대규모 데이터 세트를 공용 데이터, 기밀 데이터, 로컬 데이터 및 내부 전용 데이터를 포함하는 범주로 나눕니다. 데이터 마이닝의 두 번째 부분은 데이터 클러스터링입니다. 공개 데이터를 추출했다고 가정해 보겠습니다. 유사성에 따라 더 나누어야 합니다.

마지막으로 데이터 연결에서 추출한 데이터와 데이터를 유사하게 만드는 요소 사이의 관계를 감지합니다. 즉, 데이터 마이닝 기술이 비즈니스 분석의 기반을 형성하기 때문에 비즈니스 인텔리전스에 중요한 이유를 알게 됩니다.

2. 데이터 준비

데이터를 마이닝하는 방법을 이해했다면 다음은 이 데이터를 준비하는 방법을 배우는 것입니다. 데이터 마이닝에서는 유사한 데이터를 함께 모아야 하지만 여전히 추출된 데이터를 구성하고 구조화해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스에서는 조직화되고 구조화된 데이터만 사용할 수 있기 때문에 원시 데이터를 분석 준비가 된 데이터로 전환하려고 합니다.

또한 비즈니스 인텔리전스에는 어느 정도의 프로그래밍 지식이 필요하기 때문에 모든 프로그래머가 알아야 하는 데이터 구조에 능숙해야 합니다. 데이터 준비 기술의 일부로 데이터를 필터링, 정리 및 변환하는 방법을 배워야 합니다.

이러한 프로세스는 오류를 식별하고 데이터를 검색 및 저장하는 데 도움이 되므로 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 확인하는 데 우위를 점할 수 있습니다. 또한 신뢰할 수 없는 분석 결과를 생성하지 않도록 회사를 보호합니다.

3. 비즈니스 지식

회사의 비즈니스 모델에 대한 비즈니스 지식과 이해는 회사 자원을 올바른 방향으로 보내는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스 분석은 정보 수집 그 이상입니다. 정리된 데이터를 사용하여 회사에 필요한 결과를 생성하는 방법을 이해해야 합니다. 이는 올바른 결정을 내리기 위한 실행 가능한 정보여야 합니다.

방대한 비즈니스 지식을 바탕으로 시장 동향을 활용하여 수익을 개선하는 방법에 대한 컨설팅을 제공함으로써 회사의 비전을 지원할 수 있습니다. 이러한 기술은 또한 회사의 비전 및 사명에 부합하는 방식으로 데이터를 해석하는 데 도움이 됩니다. 따라서 데이터 청크를 컴파일하지 않습니다. 비즈니스 성장과 일치하는 방식으로 시각화하고 배열합니다.

4. 분석 및 비판적 사고

비즈니스 인텔리전스 분석가의 책임에 통합된 비판적 사고가 필요합니다. 또한 회사에 유용한 데이터를 수집하고 분석하고 결론을 도출하면 비즈니스 인텔리전스 분석가로서 성공할 수 있습니다.

분석적이고 비판적인 사고 능력은 데이터를 적절하게 면밀히 조사하고 수집된 데이터에서 유용한 것을 구축하는 데 도움이 됩니다. 비판적 사고는 또한 수집한 데이터를 기반으로 회사 시스템의 약점을 인식하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 맥도날드와 같은 식품 서비스 소매업체에서 일하면서 대면 판매 및 온라인 주문 유입에 대한 데이터를 수집하는 경우입니다. 비판적 사고는 개인화된 온라인 판매 전략을 강화할지 아니면 고객의 외식 경험을 개선할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 또한 회사의 목표를 유지하면서 수집한 데이터를 기반으로 현재 시즌에 대한 결정을 내리고자 합니다.

5. 프로그래밍 언어

프로그래밍은 비즈니스 인텔리전스 분석의 핵심입니다. 분석에 필요한 데이터만 사전 집계, 필터링 및 선택하는 데 도움이 되는 SQL 프로그래밍에 대한 기본 지식이 필요합니다. SQL 쿼리에 대한 지식이 있으면 수천 개의 보기(데이터 행 및 열)를 생성하여 BI 도구가 작업해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 분석이 더 쉽고 빨라집니다.

따라서 기본 SQL 명령 및 쿼리를 학습하는 것은 비즈니스 인텔리전스 분석가에게 중요한 기술입니다. SQL 프로그래밍 언어는 데이터 추출, 데이터 품질, 데이터 유효성 검사 및 분석 보고서 작성에도 유용합니다. SQL 프로그래밍 언어 외에도 데이터 시각화를 위한 Python 및 R 프로그래밍에 대한 기본 지식도 필요합니다.

6. 통계분석

통계 분석을 통해 시장 동향을 파악하고 비즈니스 패턴을 예측할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 정보를 작성하기 위해 원시 데이터를 구성하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 통계 분석 중에 데이터 세트에서 모든 편향을 제거하여 구조화된 데이터만 남깁니다.

비즈니스 인텔리전스 분석가는 근무 중인 회사에 따라 시장 수요, 서비스 또는 가격의 미래 변화를 예측할 수 있는 패턴을 설명할 수 있는 통계 분석 기술을 보유해야 합니다. 지저분한 데이터에서 유용한 정보를 만들어 의사 결정 중 불확실성을 줄이려면 이 기술이 필요합니다.

7. 보고서 및 대시보드 생성

보고서 및 대시보드를 만드는 방법을 배우면 회사 데이터를 구성하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 회사의 성장과 성과를 쉽게 계산할 수 있는 패턴으로 데이터를 저장하는 데 도움이 됩니다. 또한 회사에 투자할 의향이 있는 이해 관계자에게 제시하기 위해 작성한 보고서로 미래 회사 동향을 예측할 수 있습니다.

이상적인 보고 도구를 선택하는 것 외에도 보고 소프트웨어를 탐색하고 회사와 관련된 데이터를 시각화하는 방법을 배우는 것이 좋습니다. 또한 간단하고 이해하기 쉬운 보고서를 만들고자 합니다. 대시보드를 만드는 기술을 개발하면 올인원 플랫폼에서 데이터를 쉽게 나타낼 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 분석가로서 가장 간단한 방법으로 데이터를 전달하는 것이 중요합니다. 따라서 데이터를 단순화하는 보고서 및 대시보드를 만드는 능력이 중요합니다.

8. 데이터 시각화

데이터 시각화 기술에는 데이터 목적 이해, 데이터 시각화 도구 탐색, 그래프, 웹 맵, 차트 및 테이블을 사용하여 매력적인 이야기 전달이 포함됩니다. 또한 차트와 그래프를 사용하여 비전문가에게 데이터를 제시하는 방법을 배우는 것이 필수적입니다. 통계 데이터를 예술과 결합하고 강력한 시각적 디자인 기술을 갖추는 것은 장점입니다.

정리된 데이터를 수집하고 다른 데이터베이스에서 실행할 수 있게 되면 데이터 시각화 기술을 업그레이드하여 더 나은 비즈니스 인텔리전스 분석가가 되십시오. 또한 어떤 차트 유형을 언제 사용하는지 배우는 것이 중요합니다. 사람들을 혼란스럽게 할 수 있는 잘못된 차트 유형을 사용하지 않으려고 합니다.

9. 조직 및 시간 관리

시간을 효율적으로 관리하고 데이터를 신속하게 해석하는 능력은 회사의 성장에 중요합니다. 의료 서비스를 확장하고 과거에 치료한 개인 수에 대한 데이터를 얻으려는 의료 회사에서 일하는 경우 이러한 분석을 조직적인 방식으로 정렬해야 합니다.

수치의 작은 오류가 회사 이미지에 큰 타격을 줄 수 있습니다. 꼼꼼함과 더불어, 특히 투자를 하기 전에 일부 보고서를 검토하려는 주주들에게 데이터를 제공할 때 적시에 정보를 전달하는 것이 중요합니다. 필요한 데이터를 적시에 제공함으로써 회사가 적시에 관련 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

10. 산업 지식

마지막으로 회사에 대한 업계 지식이 필요합니다. 건강 및 피트니스 또는 디지털 마케팅 틈새 분야에서 일한다면 최신 트렌드와 궤적을 잘 알고 있어야 합니다. 수치를 읽고 다른 경쟁자들이 어떻게 변화하고 있는지 지켜보십시오. 그들이 전략을 다시 생각하고 있었다면 분석을 할 수 있었을 것입니다.

회사의 데이터를 분석하고 해당 정보를 활용하여 회사의 자원을 강화하는 방법을 찾으십시오. 그러나 이것은 업계에 대한 자신의 방식과 업계를 주도하는 요소를 이해하는 경우에만 가능합니다. 귀하를 회사의 자산으로 만드는 것 외에도 업계에 대한 지식을 갖추면 비즈니스 인텔리전스 분석가로서의 가치도 높아집니다.

최고의 비즈니스 인텔리전스 분석가 되기

비즈니스 인텔리전스 분석가로서 높은 수준의 기술을 습득하는 것 외에도 경력을 향상하고 최고의 평가를 받는 데 도움이 되는 적절한 BI 도구도 필요합니다. 최고 중 하나는 Power BI입니다. Power BI를 사용하면 즉시 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

따라서 최고의 비즈니스 인텔리전스 분석가가 되려면 Power BI를 마스터하는 데 도움이 되는 몇 가지 온라인 과정을 통해 시작할 수 있습니다.