답변.

비즈니스 분석가는 통찰력을 도출하고 프로세스의 효율성을 평가하며 의사 결정을 내리기 위해 다양한 데이터 분석 방법과 도구를 사용합니다.

데이터 분석 도구:

• MS Excel, Google Sheets: 테이블 작업, 데이터 분석 및 시각화 용도로 사용됩니다.
• BI 시스템 (Power BI, Tableau, Qlik): 대시보드 작성, 자동 보고서, 대량의 데이터 시각화.
• SQL: 기업 데이터 저장소에서 데이터 처리, 통합 및 선택.
• Python/R: 분석 자동화, 복잡한 처리, 모델링.

도구 사용의 필요성:

• 변동 및 추세의 신속한 발견.
• 결과를 시각적으로 고객에게 보여주기.
• 의사 결정의 투명성과 신뢰성 보장.

주요 특징:

• 기본 도구(Excel)와 고급 도구(BI, SQL) 모두 숙련해야 함.
• 대량 정보를 시각화할 수 있는 능력.
• 신속한 분석을 위한 데이터 발견 및 대시보드 방법 적용.

꼬리 질문.

분석가가 Excel에서만 작업할 수 있다면 충분한가요?

아니요, 현대 프로젝트는 BI 도구와 기본 SQL 수준의 지식을 요구합니다.

분석가가 원본 데이터의 품질을 확인하지 않고 분석을 진행할 수 있나요?

아니요, 항상 정확하고 관련 있는 데이터를 기반으로 분석해야 하며, 그렇지 않으면 결론이 잘못될 것입니다.

비즈니스의 모든 문제를 BI 플랫폼을 통해 해결할 수 있나요?

아니요, BI 플랫폼은 보고서 작성 및 시각화에 적합하지만 인과관계의 구체적인 분석 및 복잡한 모델링 구성에는 적합하지 않습니다(이 경우 Python과 R이 필요합니다).

일반적인 오류 및 안티 패턴

• 자동화 없이 "수동으로"만 분석하기.
• 모든 작업에 하나의 도구 사용하기.
• 데이터 품질 무시, 사전 정리 부족.

실제 사례

회사가 Tableau만 도입하고 원본 데이터의 품질에 신경을 쓰지 않고 대시보드를 구축했습니다. 보고서는 아름다웠지만, 관리는 올바르지 않은 지표에 의존하게 되어 재정적 실수가 발생했습니다.