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BI 애널리스트 직무는 조직이 수집한 데이터를 자본화하려는 추세에 따라갈수록 중요해지고 있다. BI 애널리스트는 통상적으로 매출 손실 분야를 발견하고, 비용을 절감하거나 수익을 증대하는 개선이 이루어질 수 있는 분야를 찾아낸다. 이는 BI 소프트웨어 및 툴을 이용해 복잡한 데이터를 채굴하고, 데이터를 경쟁 업체 및 업계 추세와 비교하며, 결과물을 조직 내 다른 사람에게 전달하는 시각화를 생성함으로써 이행된다.
비즈니스 인텔리전스 애널리스트 직무 요구사항
BI 애널리스트는 일반적으로 조직 전반에 걸쳐 중앙의 데이터 보관소나 다수의 데이터베이스에 수집된 데이터를 이용하며 분석 및 데이터 모델링 디자인을 취급한다. 이는 프로그래밍, 데이터 모델링, 통계 같은 하드스킬, 그리고 커뮤니케이션, 분석적 사고, 문제 해결 같은 소프트스킬이 조합된 직무와 IT와 현업 사이의 균형을 잡을 수 있는 폭넓은 경력이 필요하다.
BI 애널리스트가 되려면 최소한 컴퓨터과학, 비즈니스, 수학, 경제학, 통계학, 경영, 회계, 또는 여타 연관 분야의 학사 학위가 있어야 한다. 무관한 분야의 학위를 가지고 있지만, 이들 주제에 관한 강좌를 수료했다면, 일부 조직에서 초급 직무를 수행하는데 충분하다. 여타 상위 직무는 MBA를 요구할 수 있지만, 학사 학위면 충분한 BI 일자리가 많이 있다.
비즈니스 인텔리전스 애널리스트 직무 내역
직무 내역은 회사에 따라 차이가 있지만, 인디드(Indeed)에 나온 표본 BI 애널리스트 직무 내역에 따르면 아래의 직무를 준비할 수 있을 것이다.
• 수집된 고객 데이터를 검토하고 검증
• 데이터 보관소로의 데이터 전개를 감독
• 데이터를 수집하고 분석하는 것에 관한 정책 및 절차를 개발
• 새로운 데이터 확보 및 처리 프로그램을 생성 또는 발견
• IT 부서와 협력해 빅데이터 이용 사례를 활용할 수 있도록 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드를 전개
• 애널리틱스 및 통계 결과를 모니터링
• 최신 데이터 분석 방법론을 실행
• 고객 파일을 검토하며 데이터 수집 및 활용의 무결성을 보장
• 데이터 프로파일링을 수행해 예외를 식별하고 이해
비즈니스 인텔리전스 애널리스트 기술력
성공적인 BI 애널리스트가 되기 위해서는 공학적 기술력, 분석 기술력, 소프트스킬이 필요하다. BI 애널리스트는 복합적 툴과 소프트웨어를 이용해 데이터를 채굴한 후 해당 데이터를 분석하며 추세를 발견한다. 일단 데이터의 추세를 확인했다면 이를 조직 내 다른 사람에게 효과적으로 전달할 수 있어야 한다. 아울러 발견한 문제, 특히 매출 손실과 연결된 문제에 대한 유망한 해법을 제시해야 한다.
보편적인 BI 애널리스트 기술력은 아래와 같다:
• 데이터 보관소
• 데이터 모델링
• 데이터 마이닝
• 비즈니스 인텔리전스
• 태블로 및 데이터 시각화
• 하둡, SQL, 파이썬, C#
• 데이터 분석
• 비즈니스 분석
• 데이터베이스 관리 및 보고
• 경영
• 마이크로소프트 오피스 및 엑셀
• 비판적 사고 및 문제 해결
• 커뮤니케이션 역량