비즈니스 인텔리전스(BI)란 무엇인가? 정의 및 의미

비즈니스 인텔리전스 란?

비즈니스 인텔리전스(BI)는 원시 데이터를 의미 있는 정보로 변환하여 수익성 있는 비즈니스 활동을 추진하는 프로세스, 아키텍처 및 기술의 집합입니다. 이는 데이터를 실행 가능한 인텔리전스와 지식으로 변환하는 소프트웨어 및 서비스 제품군입니다.

BI는 조직의 전략적, 전술적, 운영적 의사결정에 직접적인 영향을 미칩니다. BI는 추측이나 직감이 아닌 과거 데이터에 기반한 사실 중심의 의사결정을 지원합니다.

BI 도구는 데이터 분석을 수행하고 보고서, 요약, 대시보드, 지도, 그래프 및 차트를 생성하여 사용자에게 비즈니스 특성에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스가 왜 중요한가요?

비즈니스 인텔리전스는 흩어진 데이터를 신뢰할 수 있는 실행 기반으로 바꿔주기 때문에 중요합니다. 비즈니스 인텔리전스가 중요한 주요 이유는 다음과 같습니다.

• 측정: 과거 데이터를 기반으로 핵심성과지표(KPI)를 생성합니다.
• 다양한 프로세스에 대한 기준점을 파악하고 설정합니다.
• 전체의ping 기업들은 시장 동향을 파악하고 해결해야 할 비즈니스 문제를 찾아냅니다.
• 데이터 시각화를 개선하면 데이터 품질이 향상되고, 결과적으로 의사 결정의 질이 향상됩니다.
• 대기업뿐만 아니라 중소기업(SME)에도 서비스를 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스 시스템은 어떻게 구현되는가

BI 시스템은 세 가지 주요 단계를 거쳐 원시 데이터에서 최종 분석 결과로 데이터를 변환합니다.

단계 1) 원시 데이터는 다음과 같습니다.trac기업 데이터베이스에서 가져온 데이터입니다. 이 데이터는 종종 여러 이질적인 소스 시스템에 분산되어 있습니다.

단계 2) 데이터는 정리 및 변환 과정을 거친 후 로드됩니다. 데이터웨어 하우스테이블들이 연결되고 데이터 큐브가 생성되어 분석 준비가 완료됩니다.

단계 3) BI 시스템을 사용하면 사용자는 쿼리를 실행하고, 임시 보고서를 요청하거나, 필요한 기타 분석을 수행할 수 있습니다.

이러한 단계들은 잘 정리된 저장소에 의존하기 때문에, 많은 팀들은 먼저 견고한 저장소를 설계합니다. 데이터 웨어하우스 아키텍처 부서 전체에 BI를 도입하기 전에.

실제 비즈니스 인텔리전스 시스템 활용 사례

예 1 :

온라인 거래 처리 중(OLTP이 시스템에서 제품 데이터베이스에 입력되는 정보는 다음과 같습니다.

• 제품 라인을 추가합니다.
• 제품 가격 변경.

비즈니스 인텔리전스 시스템에서 제품 주제 영역에 대한 일치 쿼리는 새로운 제품 라인을 추가하거나 제품 가격을 변경하는 것이 매출 증가로 이어졌는지 묻는 것일 수 있습니다.

OLTP 시스템의 광고 데이터베이스에 입력되는 데이터는 다음과 같습니다.

• 광고 옵션 변경.
• 라디오 방송 예산을 늘리는 것.

BI 시스템에서 이에 상응하는 쿼리는 라디오 예산 변경으로 인해 신규 고객이 몇 명 추가되었는지 묻는 것일 수 있습니다.

고객 인구 통계 데이터를 보유하는 OLTP 시스템에서 항목에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 고객 신용 한도 증액.
• 고객의 급여 수준을 변경하는 것.

. 올랩 시스템에서 매칭 쿼리는 고객 프로필 변경 사항이 더 높은 제품 가격을 뒷받침하는지 여부를 묻는 질문을 포함할 수 있습니다.

예 2 :

호텔 소유주는 BI 분석 애플리케이션을 사용하여 평균 객실 점유율과 객실 요금에 대한 통계를 수집하고, 이를 통해 객실당 총 수익을 계산합니다.

또한 이 시스템은 각 호텔의 시장 점유율과 고객 설문 조사 데이터를 수집하여 다양한 시장에서의 경쟁력을 측정합니다.

경영진은 이러한 추세를 연도별, 월별, 일별로 분석하여 객실 임대료 할인 시기를 결정할 수 있습니다.

예 3 :

은행은 지점장들에게 BI 애플리케이션에 대한 접근 권한을 제공합니다. 이를 통해 각 지점장은 가장 수익성이 높은 고객을 파악하고 어떤 고객 관계를 우선시해야 할지 결정할 수 있습니다.

사용 BI 도구 또한 IT 직원이 각 부서별로 분석 보고서를 작성하는 부담에서 벗어나게 해주고, 부서 직원들이 더욱 풍부한 데이터 소스에 직접 접근할 수 있도록 해줍니다.

BI 사용자 유형 네 가지

비즈니스 인텔리전스는 각기 다른 요구 사항을 가진 네 가지 주요 사용자 그룹에 서비스를 제공합니다.

1. 전문 데이터 분석가:

데이터 분석가는 데이터를 심층적으로 분석해야 하는 통계 전문가입니다. BI는 데이터 분석가가 새로운 통찰력을 발견하고 독창적인 비즈니스 전략을 개발하는 데 도움을 줍니다.

2. IT 사용자:

IT 사용자들은 다른 모든 사람들이 의존하는 BI 인프라를 구축하고 유지하는 데 있어 주도적인 역할을 합니다.

3. 회사의 대표 :

CEO 또는 CXO는 ​​BI를 활용하여 사업 전반의 운영 효율성을 개선함으로써 수익을 증대시킵니다.

4. 기업 사용자:

비즈니스 인텔리전스 사용자는 조직 전체에 걸쳐 있으며, 크게 두 그룹으로 나뉩니다.

1. 일반적인 비즈니스 인텔리전스 사용자.
2. 파워 유저.

차이점은 고급 사용자는 복잡한 데이터 세트를 다룰 수 있는 반면, 일반 사용자는 미리 정의된 데이터 세트를 평가하기 위해 대시보드에 의존한다는 것입니다.

비즈니스 인텔리전스의 장점

비즈니스 인텔리전스 시스템 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 생산성 향상:

BI 프로그램을 사용하면 기업은 단 한 번의 클릭으로 보고서를 생성할 수 있어 시간과 자원을 절약하고 직원들이 핵심 업무에 집중하여 생산성을 높일 수 있습니다.

2. 가시성을 향상시킵니다:

BI는 비즈니스 프로세스의 가시성을 향상시키고 개선이 필요한 영역을 쉽게 파악할 수 있도록 해줍니다.

3. 책임 소재를 명확히 합니다:

BI는 조직의 목표 대비 성과에 대한 책임을 누군가가 져야 하므로 명확한 책임 소재를 제시합니다.

4. 전체적인 조망을 제공합니다:

의사 결정권자들은 대시보드와 스코어카드 같은 일반적인 BI 기능을 통해 전체적인 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다.

5. 업무 프로세스를 간소화합니다:

BI는 예측 분석, 모델링 및 벤치마킹을 통해 비즈니스 프로세스의 복잡성을 상당 부분 제거하고 분석을 자동화합니다.

6. 분석을 간소화합니다:

BI는 분석을 민주화하여 기술적인 지식이 없는 사용자조차도 데이터를 신속하게 수집하고 처리할 수 있도록 함으로써 더 많은 사람들이 분석 능력을 활용할 수 있도록 했습니다.

비즈니스 인텔리전스의 단점

1. 비용 :

비즈니스 인텔리전스는 중소기업에게 비용 부담이 클 수 있으며, 일상적인 비즈니스 거래에 투자하기에는 비용이 너무 많이 들어 정당화하기 어려울 수 있습니다.

2. 복잡성:

BI는 기본 데이터 웨어하우스 때문에 구현이 복잡할 수 있으며, 이러한 복잡성으로 인해 비즈니스 관행이 경직될 ​​수 있습니다.

3. 제한적 채택:

대부분의 신기술과 마찬가지로 BI는 처음에는 대기업이나 자금력이 풍부한 기업을 대상으로 가격이 책정되었기 때문에 많은 중소기업에게는 여전히 부담스러운 가격입니다.

4. 구현에 시간이 많이 소요됨:

데이터 웨어하우징 시스템을 완전히 구현하는 데 약 18개월이 소요될 수 있으므로 BI는 시간 소모적인 투자입니다.

비즈니스 인텔리전스의 동향

주목할 만한 비즈니스 인텔리전스 및 분석 트렌드가 몇 가지 있습니다.

인공 지능 : 인공지능과 머신러닝은 이제 과거에는 사람이 수행했던 복잡한 분석 작업을 처리합니다. 이러한 기능을 활용하여 실시간 데이터 분석 및 대시보드 보고서를 제공합니다.

협업 BI: BI 소프트웨어는 소셜 미디어 및 기타 최신 기술을 포함한 협업 도구와 결합되어 팀이 함께 작업하고 결과를 공유하여 공동으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

임베디드 BI: 임베디드 BI는 BI 소프트웨어 또는 해당 소프트웨어의 일부 기능을 다른 비즈니스 애플리케이션에 직접 통합하여 해당 애플리케이션의 보고 기능을 향상하고 확장합니다.

클라우드 분석: BI(비즈니스 인텔리전스)는 클라우드 기반으로 제공되는 경우가 점점 늘어나고 있으며, 더 많은 기업들이 클라우드로 전환하고 있습니다. 클라우드 기반 분석에 대한 지출은 온프레미스 방식보다 훨씬 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다.

자주 묻는 질문