2018.06.25

BI 애널리스트를 채용하는 하는 이유··· 세인버리 CDO와의 일문일답

Laurie Clarke | CIO UK
비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 꼭 필요할까? 채용해야 한다면, 그 전에 무엇을 고려해야 할까? 세인버리의 최고 데이터 책임자에게 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 채용해야 하는 이유와 채용 방법을 들어봤다.

가트너는 2020년까지 조직의 80%가 직원의 데이터 활용 능력을 높이고 또다른 80%가 대차 대조표에 데이터를 자산으로 표시하리라고 전망했다. 오늘날 데이터는 비즈니스의 핵심이다. 하지만 데이터를 실용적인 통찰력과 결과로 분석할 수는 없다면 쓸모없는 것과 같다.

비즈니스 인텔리전스 애널리스트는 데이터를 활용해 중요한 통찰력을 끌어와서 매출 증대부터 직원 만족도 향상까지 전략을 알리는 데 사용할 수 있다.

중요한 데이터는 여러 가지 많은 방법으로 빠질 수 있다. 예를 들어 가장 유용한 정보 중 일부는 사일로 또는 거의 쓰이지 않는 오래된 데이터베이스에 들어 있을 수 있다. 때로는 오늘날 기업에서 가장 중요하게 여기는 데이터가 수집이나 다양한 비즈니스 요구의 우선순위와 관계없이 내일 당장 바뀔 수 있다.

세인버리(Sainsbury)의 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)인 앤드류 데이(왼쪽 사진)는 "회사에 합류했을 때 고객, 고객 기반 분석, CRM과 같은 것들이 가장 분명했다. 그러나 실제로 더 큰 기회는 제품 기반 분석과 함께 제품 세계와 고객 세계의 데이터를 결합하여 부품의 합보다 큰 것을 만들어 낼 것이다"고 밝혔다.

비즈니스 활동 데이터 수집은 모든 조직에 필수적이지만 전담 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 있어야 할까? 그리고 BI 애널리스트를 어떻게 고용할 수 있을까?

다음은 BI 애널리스트와 관련해 데이와 나눈 일문일답이다.

Q. 어떤 조직에 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 필요한가?
A.
비즈니스 인텔리전스 툴은 기업에 필수적이다. 그런데 점점 더 많은 온라인 DIY 데이터 캡처 및 분석 툴이 제공되고 있다.

이를 염두에 둔 기업은 비즈니스 인텔리전스 분석을 전담하는 정규직직을 계속 채용해야 하는 이유는 무엇인가? 그것은 여러 가지 요인에 달려 있다.

우선, 회사가 수집하는 데이터의 양과 유형을 고려하는 것이 중요하다. 데이터의 규모는 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 필요한지 여부에 중요한 요소다. 예를 들어 거대한 데이터를 수집하지 않는 신생회사나 새로 설립된 회사의 경우 이 특별한 역할을 수행할 사람을 고용할 필요가 없을 것이다. 데이터를 기반으로 의미 있는 추론과 조언을 작성하기 위해 대부분의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트는 많은 데이터 포인트가 필요하다. 우리는 최소 수만 명에 달할 것으로 보고 있다.

명확한 비즈니스 목표를 정의하면 조직에서 조사해야 할 데이터 요소를 결정하는 데 도움이 된다. 어떤 통찰력이 중요하며 그 이유는 무엇인가?

이 역할과 관련된 작업을 명확하게 정의해서 경계를 분명히 해야 한다. 이 작업의 수행 방식과 역할을 성공적으로 수행하는 방법은 무엇인가? 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 자신과 함께 일하기 시작할 때 얻을 수 있는 바를 포괄적으로 이해할 수 있어야 한다.

또한 조직 외부에서 고용하는 대신 비즈니스 인텔리전스 데이터 분석을 포함하도록 현재 직원의 직무를 확장할 수 있는지도 고려해야 한다. 이 역할을 수행하는 적절한 직원은 현재 데이터를 수집하고 수집할 데이터를 선택하는 사람이 될 수 있다. 물론 이 접근법은 경쟁이 치열한 고용 시장에서 외부 인재를 고용할 필요성을 피한다.


Q. 최고의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 어떻게 고용하나?
A.
이러한 고려 사항을 수행한 후에도 귀사가 여전히 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 고용하려는 열망이 있지만 여전히 많은 의사 결정이 남아 있다. 우선 회사는 자신이 관심 있는 특정 데이터 세트의 역할뿐 아니라 이러한 통찰력이 실행 가능한 결과를 알리는 방법을 명확하게 정의해야 한다.

경력 3년차 미만의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 고용하려는 한다면 회사 내에서 사용할 수 있는 리소스와 멘토를 고려하는 것이 중요하다. 비즈니스 목표를 염두에 두고 실제 데이터 세트를 분석하는 것은 후보자가 대학에서 처리했을 법한 데이터보다 훨씬 더 어렵고 지저분하다. 따라서 신입사원에게 최선을 다하기를 원한다면 더 많은 경력직이 신입사원을 가르쳐야 한다.

경력직을 고용하더라도 신입사원이 목표를 달성할 수 있도록 충분한 지원이 이뤄지도록 의사소통 및 관리 구조의 채널을 충분히 고려해야 한다.

이 외에도 최고의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 고용하는 방법에 대한 조언은 다른 직책에 대한 최고의 채용 관행에 집중할 수 있다. 예를 들어, 회사 브랜드와 직장 문화에 대한 강한 이미지를 투사하고, 관대한 고용 패키지를 제공하며, 효율적인 채용 프로세스를 수행한다. ciokr@idg.co.kr
 



2018.06.25

BI 애널리스트를 채용하는 하는 이유··· 세인버리 CDO와의 일문일답

Laurie Clarke | CIO UK
비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 꼭 필요할까? 채용해야 한다면, 그 전에 무엇을 고려해야 할까? 세인버리의 최고 데이터 책임자에게 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 채용해야 하는 이유와 채용 방법을 들어봤다.

가트너는 2020년까지 조직의 80%가 직원의 데이터 활용 능력을 높이고 또다른 80%가 대차 대조표에 데이터를 자산으로 표시하리라고 전망했다. 오늘날 데이터는 비즈니스의 핵심이다. 하지만 데이터를 실용적인 통찰력과 결과로 분석할 수는 없다면 쓸모없는 것과 같다.

비즈니스 인텔리전스 애널리스트는 데이터를 활용해 중요한 통찰력을 끌어와서 매출 증대부터 직원 만족도 향상까지 전략을 알리는 데 사용할 수 있다.

중요한 데이터는 여러 가지 많은 방법으로 빠질 수 있다. 예를 들어 가장 유용한 정보 중 일부는 사일로 또는 거의 쓰이지 않는 오래된 데이터베이스에 들어 있을 수 있다. 때로는 오늘날 기업에서 가장 중요하게 여기는 데이터가 수집이나 다양한 비즈니스 요구의 우선순위와 관계없이 내일 당장 바뀔 수 있다.

세인버리(Sainsbury)의 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)인 앤드류 데이(왼쪽 사진)는 "회사에 합류했을 때 고객, 고객 기반 분석, CRM과 같은 것들이 가장 분명했다. 그러나 실제로 더 큰 기회는 제품 기반 분석과 함께 제품 세계와 고객 세계의 데이터를 결합하여 부품의 합보다 큰 것을 만들어 낼 것이다"고 밝혔다.

비즈니스 활동 데이터 수집은 모든 조직에 필수적이지만 전담 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 있어야 할까? 그리고 BI 애널리스트를 어떻게 고용할 수 있을까?

다음은 BI 애널리스트와 관련해 데이와 나눈 일문일답이다.

Q. 어떤 조직에 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 필요한가?
A.
비즈니스 인텔리전스 툴은 기업에 필수적이다. 그런데 점점 더 많은 온라인 DIY 데이터 캡처 및 분석 툴이 제공되고 있다.

이를 염두에 둔 기업은 비즈니스 인텔리전스 분석을 전담하는 정규직직을 계속 채용해야 하는 이유는 무엇인가? 그것은 여러 가지 요인에 달려 있다.

우선, 회사가 수집하는 데이터의 양과 유형을 고려하는 것이 중요하다. 데이터의 규모는 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 필요한지 여부에 중요한 요소다. 예를 들어 거대한 데이터를 수집하지 않는 신생회사나 새로 설립된 회사의 경우 이 특별한 역할을 수행할 사람을 고용할 필요가 없을 것이다. 데이터를 기반으로 의미 있는 추론과 조언을 작성하기 위해 대부분의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트는 많은 데이터 포인트가 필요하다. 우리는 최소 수만 명에 달할 것으로 보고 있다.

명확한 비즈니스 목표를 정의하면 조직에서 조사해야 할 데이터 요소를 결정하는 데 도움이 된다. 어떤 통찰력이 중요하며 그 이유는 무엇인가?

이 역할과 관련된 작업을 명확하게 정의해서 경계를 분명히 해야 한다. 이 작업의 수행 방식과 역할을 성공적으로 수행하는 방법은 무엇인가? 비즈니스 인텔리전스 애널리스트가 자신과 함께 일하기 시작할 때 얻을 수 있는 바를 포괄적으로 이해할 수 있어야 한다.

또한 조직 외부에서 고용하는 대신 비즈니스 인텔리전스 데이터 분석을 포함하도록 현재 직원의 직무를 확장할 수 있는지도 고려해야 한다. 이 역할을 수행하는 적절한 직원은 현재 데이터를 수집하고 수집할 데이터를 선택하는 사람이 될 수 있다. 물론 이 접근법은 경쟁이 치열한 고용 시장에서 외부 인재를 고용할 필요성을 피한다.


Q. 최고의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 어떻게 고용하나?
A.
이러한 고려 사항을 수행한 후에도 귀사가 여전히 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 고용하려는 열망이 있지만 여전히 많은 의사 결정이 남아 있다. 우선 회사는 자신이 관심 있는 특정 데이터 세트의 역할뿐 아니라 이러한 통찰력이 실행 가능한 결과를 알리는 방법을 명확하게 정의해야 한다.

경력 3년차 미만의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 고용하려는 한다면 회사 내에서 사용할 수 있는 리소스와 멘토를 고려하는 것이 중요하다. 비즈니스 목표를 염두에 두고 실제 데이터 세트를 분석하는 것은 후보자가 대학에서 처리했을 법한 데이터보다 훨씬 더 어렵고 지저분하다. 따라서 신입사원에게 최선을 다하기를 원한다면 더 많은 경력직이 신입사원을 가르쳐야 한다.

경력직을 고용하더라도 신입사원이 목표를 달성할 수 있도록 충분한 지원이 이뤄지도록 의사소통 및 관리 구조의 채널을 충분히 고려해야 한다.

이 외에도 최고의 비즈니스 인텔리전스 애널리스트를 고용하는 방법에 대한 조언은 다른 직책에 대한 최고의 채용 관행에 집중할 수 있다. 예를 들어, 회사 브랜드와 직장 문화에 대한 강한 이미지를 투사하고, 관대한 고용 패키지를 제공하며, 효율적인 채용 프로세스를 수행한다. ciokr@idg.co.kr
 

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