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용어

비즈니스 인텔리전스(BI)

간략한 정의

비즈니스 인텔리전스(BI)는 올바른 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 수집하여 시각적 보고서를 작성하는, 데이터 분석의 하위 분야입니다.

주요 내용

 

● 데이터 수집과 분석 보고에는 보통 특정한 비즈니스 인텔리전스 툴이 필요합니다.

● 비즈니스 인텔리전스를 단순히 프런트엔드 프로세스, 즉 데이터 분석으로만 생각하는 사람들이 많지만, 데이터 수집과 선별도 비즈니스 인텔리전스에 포함됩니다.

● 비즈니스 인텔리전스 보고의 가장 큰 단점은 원시 데이터에 관해 질문을 하는 데이터 쿼리 작성 과정이 필요하고, 데이터 쿼리에 대한 응답을 받기까지 2일에서 2개월이 걸린다는 것입니다.

● Adobe는 100% 정확하지는 않지만 더욱 빠르고 안정적인 일명 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스를 구현하여 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 속도 문제를 해결하고 있습니다. 타사도 이러한 흐름을 따를 것으로 보입니다.

● 비즈니스 인텔리전스를 제대로 활용하려면 자사의 데이터를 관리할 데이터 분석가 팀을 마련하는 것이 중요합니다.


Q: 비즈니스 인텔리전스의 뜻이 무엇입니까?

A: 비즈니스 인텔리전스는 두 가지 과정을 포괄하는 상위 개념 용어입니다. 첫째, 일반적으로 데이터 과학 전문가가 유용한 데이터를 수집해 데이터 웨어하우스나 저장소에 저장한 다음 데이터를 캡쳐하고 변환하는 과정을 말합니다. 둘째, Gartner Magic Quadrant 또는 Forrester Waves에 소개되는 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 또는 서비스를 활용해 데이터를 시각화하는 과정을 의미합니다.

많은 이가 비즈니스 인텔리전스라고 하면 보통 프런트엔드 구성 요소 또는 데이터 시각화를 떠올립니다. 그러나 데이터 시각화 툴이 비즈니스 인텔리전스의 전부는 아니며 백엔드, 데이터 선별 및 수집도 중요한 요소입니다.

비즈니스 인텔리전스에 대한 가장 적절한 설명은 인텔리전스는 설명 분석 보고이며, 동시에 설명 분석을 위한 데이터 수집이라는 것입니다.

Q: 비즈니스 인텔리전스는 어디에 사용할 수 있습니까?

A: 기업은 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 사용하여 보고서 및 시각 자료를 만들고, 이를 더 나은 의사 결정을 내리는 데 활용합니다. 비즈니스 인텔리전스의 목표는 데이터를 바탕으로 기업 운영을 개선하는 것입니다. 비즈니스 인텔리전스는 전략부터 실행까지 다양한 분야에 유용합니다.

예를 들어 여러분의 회사에서 이번에 신제품 세 개를 출시했다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 회사는 영업 사원, 고객 지원 담당자 등 신제품 판매를 지원하는 모든 직원에게 할당량 및 성과 지표를 배정합니다. 그리고 비즈니스 인텔리전스 툴을 사용해서 분기별 재무 데이터를 분석하고, 그 데이터를 시각화해 보고서를 작성하고, 이 보고서를 통해 효과적인 활동과 비효과적인 활동을 확인합니다. 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어의 가장 큰 장점은 하나의 환경에서 다양한 유형의 과거 데이터를 확인해 정확한 정보를 바탕으로 비즈니스 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

Q: 비즈니스 인텔리전스는 어떤 방향으로 발전하고 있으며, 이러한 발전이 기업에 어떤 영향을 미칩니까?

A: 기업의 빅데이터가 발전함에 따라 비즈니스 인텔리전스도 발전하고 있습니다. 기업은 비즈니스 인텔리전스를 사용해 재무 데이터, 공급망 데이터, 심지어 HR 데이터 등 다양한 데이터 채널을 하나의 저장소에 저장할 수 있습니다. 아직 모든 데이터 채널이 한곳에 없다면 새 채널을 추가하면 됩니다. 이렇게 새로이 추가된 다양한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 조합하면 기업에 대한 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트는 각 데이터 세트를 개별적으로 분석해서는 얻을 수 없는 것이며, 기업의 효율성 개선에 도움이 됩니다.

Q: 창업 초기부터 데이터 거버넌스가 중요한 이유는 무엇입니까?

A: 많은 신생 기업이 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스에 제대로 신경 쓰지 못합니다. 당장 더 중요해 보이는 영업 등 다른 부분에 집중하기 때문입니다. 그러나 비즈니스 인텔리전스를 위해 우수한 데이터 거버넌스를 확립하여 데이터를 적절히 사용하고 관리하는 것이 아주 중요합니다.

최근 비즈니스 인텔리전스의 주요 문제는 데이터 쿼리 응답 속도입니다. 비즈니스 인텔리전스 툴은 저장된 데이터에 대한 쿼리에 응답하기까지 짧게는 2일, 길게는 2개월이 걸립니다. 이 문제를 해결하기 위해 일명 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스가 등장했습니다. 이 시스템을 사용하면 항상 100% 정확하지는 않지만, 빠르게 응답을 얻을 수 있습니다. 시스템의 응답 정확도가 높은 편이기 때문에 그리 나쁘지는 않습니다. 그러나 우수한 데이터 거버넌스가 갖추어져 있지 않으면 여러 직원이 자사 관련 데이터에 대해 서로 상충되는 결론을 내릴 수 있습니다.

Q: 외부 에이전시를 고용해 기업 데이터를 관리해도 됩니까?

A: 자사 관련 데이터의 방대함, 범위, 기밀 유지 필요성을 고려했을 때 타사에 관리를 맡기는 것은 현명하지 않습니다. 보안 문제 말고도, 기업마다 프로세스, 목표, 니즈가 다르기 때문에 사내 팀이 관리하는 것이 더 낫습니다. 자사에 적합한 데이터 거버넌스 계획은 사내 팀이 수립하는 편이 훨씬 더 쉽습니다. 반드시 전담 관리 팀을 둘 필요는 없고, 자사의 사정에 따라 기존 팀 중 하나를 선택해 관리를 맡겨도 됩니다.

Q: 비즈니스 인텔리전스는 기업의 효율성 개선과 더 나은 의사 결정을 하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

A: 비즈니스 인텔리전스의 포괄성, 분석 범위, 적용 범위가 기업 전체인 점을 고려할 때 의사 결정에 큰 도움이 됩니다. 여러 데이터 채널을 사용하여 기업의 전반적인 상황을 파악할 수 있기 때문입니다. 기업의 주요 현황을 파악하면 기존 비즈니스 전략을 평가 및 재검토하기가 쉽습니다.

더 나은 의사 결정은 효율성과 불가분의 관계입니다. 효율성이 높아질수록 데이터를 바탕으로 더 빨리 효과적으로 의사 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 특히 Adobe Analytics의 Customer Journey Analytics과 같은 툴을 사용하면 더 정확한 인사이트를 도출하여 효율성을 한층 더 높일 수 있습니다. Adobe Analytics는 다른 비즈니스 인텔리전스 툴보다 다양한 기능을 더 빠르게 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스 또는 증강 분석을 사용하여 시급한 질문에 대한 답을 실시간으로 얻을 수 있는 역량이 아주 중요합니다.

Q: 비즈니스 인텔리전스는 앞으로 어떻게 발전할까요?

A: 비즈니스 인텔리전스는 이미 상당히 발전했고, 지금도 계속 발전하고 있습니다. 많은 기업이 현재 비즈니스 인텔리전스의 표준이 된 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스를 채택하기 시작했습니다. Adobe는 여정 분석 솔루션에 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 분야의 선두를 달리고 있습니다.

셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 외에도 비즈니스 인텔리전스에 인공지능을 결합하여, 설명, 진단, 예측규범 분석 솔루션을 통해 모든 종류의 분석이 가능해질 것으로 예상됩니다.

셀프서비스 비즈니스 인텔리전스의 핵심적인 특성은 인터랙티브입니다. 즉, 앞으로 비즈니스 인텔리전스와 증강 분석의 경계가 더욱 더 모호해질 것입니다. Adobe는 이 분야에서 이미 상당한 도약을 이루었습니다. 그러나 인터랙티브한 피벗, 새로운 질문하기, 분석 실행, 시각화, 여정 분석, 옴니채널 데이터의 흐름 분석 등은 앞으로 기본 기능이 될 것입니다. 이로 인해 앞으로는 비즈니스 성과에 영향을 미치는 고객 경험을 전부 실시간으로 검토하여, 효과적인 경험과 개선이 필요한 경험을 파악할 수 있게 될 것입니다.

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