비즈니스 인텔리전스 개요

대부분의 기업은 매일 전사적 자원 관리(ERP) 소프트웨어, 커머스 플랫폼, 공급망 및 기타 수많은 내부 및 외부 소스에서 유입되는 방대한 양의 비즈니스 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하기 위해서는 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합되어 실시간 데이터 액세스 및 분석을 가능하게 하는 최신 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템이 필요합니다.

비즈니스 인텔리전스는 원시 데이터를 데이터 기반 의사결정을 위한 명확하고 실행 가능한 지침으로 변환하는 체계적인 프로세스이자 툴 모음입니다. 최신 비즈니스 인텔리전스는 이러한 인사이트를 훨씬 더 빠르고 유연하게 제공하여, 사용자가 IT 부서의 도움을 기다리지 않고도 셀프 서비스 분석을 통해 데이터를 탐색하고 질문에 답할 수 있도록 지원합니다.

비즈니스 인텔리전스의 의미

비즈니스 인텔리전스는 조직이 비즈니스 데이터를 분석하고, 이를 실행 가능한 인사이트로 전환하며, 모든 구성원이 더 나은 정보를 바탕으로 의사결정을 내리고 KPI를 달성할 수 있도록 돕는 프로세스와 툴을 의미합니다. 비즈니스 인텔리전스는 데이터를 수집, 정리, 통합, 저장 및 분석한 후, 대시보드, 리포트 및 시각화 자료를 통해 인사이트를 제시하며, 이는 전사적으로 공유될 수 있습니다. 팀은 이러한 인사이트를 활용하여 성과를 모니터링하고 추세를 파악하며, 조직은 이를 통해 의사결정을 안내하고, 프로세스를 최적화하며, 비즈니스 성과를 개선합니다.

의사결정 지원 시스템(DSS)이라고도 하는 비즈니스 인텔리전스는 현재 비즈니스의 성과와 과거의 성과를 설명하기 때문에 때때로 "기술적 분석(descriptive analytics)"이라고도 불립니다. 이는 "무슨 일이 일어났는가?" 그리고 "무엇을 변경해야 하는가?"와 같은 질문에 답하지만, 왜 그런 일이 일어났는지 또는 앞으로 무슨 일이 일어날지에 대해서는 다루지 않습니다.

비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석의 비교

비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 애널리틱스는 많은 목표와 툴을 공유하기 때문에 혼용되어 사용되는 경우가 많습니다. 두 개념을 엄격하게 구분하기보다는 다음과 같이 생각해 보세요.

• 비즈니스 인텔리전스는 과거에 무슨 일이 일어났는지와 현재 무슨 일이 일어나고 있는지에 초점을 맞춥니다(기술적 분석).
• 비즈니스 분석은 왜 그런 일이 발생했는지, 그리고 앞으로 어떤 일이 일어날지 더 깊이 파고듭니다(예측 분석).

비즈니스 인텔리전스는 비즈니스에 대한 기초적인 관점을 제공하여 팀이 현재 및 과거의 성과를 이해하도록 돕습니다. 비즈니스 분석은 그 토대 위에 더 나아가 근본적인 동인을 탐구하고, 패턴을 식별하며, 예측 기법을 적용하여 미래의 결과를 예측하고 조치를 권고합니다. 실제로 이 두 가지는 서술적 통찰에서 진단적, 예측적, 처방적 분석에 이르기까지 하나의 연속선상에서 함께 작동합니다.

어떤 명칭을 붙이느냐보다 더 중요한 것은 조직이 비즈니스 질문에 답하고, 당면한 문제를 해결하며, 목표를 달성할 수 있는 적절한 툴을 갖추도록 하는 것입니다. 이것이 바로 많은 주요 소프트웨어 공급업체들이 이제 단일 데이터 플랫폼에서 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석 기능을 결합하는 이유입니다. 이러한 접근 방식은 팀에게 필요한 모든 것을 한곳에서 제공하며, 두 용어의 구분이 덜 중요해지도록 합니다.

비즈니스 인텔리전스의 작동 방식(단계별)

비즈니스 인텔리전스 프로세스는 비즈니스 데이터를 수집, 분석, 처리한 후 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위한 6가지 주요 단계를 포함합니다.

1. 수집: 운영 시스템, 애플리케이션 및 외부 소스에서 데이터를 수집하여 분석에 필요한 원시 정보를 확보합니다.
2. 정리 및 통합: 오류를 수정하고, 형식을 표준화하며, 여러 소스를 통합하여 신뢰할 수 있는 단일 데이터 세트로 데이터를 준비합니다.
3. 저장: 준비된 데이터를 데이터 웨어하우스나 클라우드 플랫폼 같은 중앙 저장소에 체계적으로 정리하고 유지 관리하여, 신뢰할 수 있고 즉시 접근할 수 있도록 합니다.
4. 분석: 분석 기법을 적용하여 의사결정을 뒷받침하는 패턴, 추세 및 인사이트를 도출합니다.
5. 시각화 및 공유: 대시보드, 리포트 및 시각화 툴을 통해 인사이트를 제시함으로써 이해관계자가 결과를 명확하고 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
6. 실행: 인사이트를 활용하여 의사결정을 안내하고, 프로세스를 최적화하며, 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출합니다.

비즈니스 인텔리전스의 주요 이점

성공적인 비즈니스 인텔리전스 프로그램은 수익과 성과를 증대하고, 문제를 발견하며, 운영을 최적화하는 방법 등을 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스가 제공하는 수많은 이점 중 몇 가지는 다음과 같습니다.

의사결정

• 사실에 기반한 의사결정을 지원합니다. 비즈니스 인텔리전스 툴은 임원, 관리자 및 직원들이 각자의 역할과 책임 영역에 관련된 인사이트를 발견하고, 이를 활용하여 추측이 아닌 사실에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
• 경쟁 우위를 확보하고 유지합니다. 적시에 제공되는 비즈니스 인텔리전스를 통해 조직은 새로운 트렌드와 기회를 신속하게 파악하고 이에 대응할 수 있습니다. 또한 경쟁사와 비교해 조직의 역량, 강점, 단점을 평가하고 그러한 정보를 바탕으로 경쟁력을 높일 수 있습니다.

KPI 모니터링

• 성과를 측정하고 추적합니다. 대시보드를 사용하면 비즈니스 인텔리전스 KPI를 쉽게 모니터링하고, 목표 대비 진행 상황을 추적하며, 개선 활동에 집중해야 할 시점과 영역을 파악할 수 있도록 알림을 설정할 수 있습니다.
• 벤치마크를 식별하고 설정합니다. 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 통해 조직은 자체 프로세스와 성과 지표를 업계 표준과 비교하고, 개선이 필요한 부분을 파악하며, 의미 있는 벤치마크를 설정하고, 목표 달성 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.

효율성

• 문제를 조기에 발견하여 해결합니다. 비즈니스 인텔리전스를 활용하면 사용자는 제조 또는 유통 병목 현상, 고객 이탈률 증가 추세, 인건비 상승 등과 같은 잠재적인 비즈니스 문제를 재정적 손실을 초래하기 전에 감지할 수 있습니다.
• 운영 효율성을 향상합니다. 모든 사용자가 비즈니스 인텔리전스 시스템을 사용해 정보 수집, 데이터 분석, 리포트 생성 등에 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 여러 부서 또는 자회사에서 중복되는 영역이나 비효율적인 부분을 찾아 운영을 합리화할 수 있습니다.
• 모든 구성원이 데이터와 리포트에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 직관적인 인터페이스, 드래그 앤 드롭 방식의 리포트, 역할 기반 대시보드를 제공하여 팀 구성원이 코딩이나 기타 기술적 전문 지식 없이도 직접 사용할 수 있게 합니다.

고객 통찰력

• 고객 및 직원 경험을 개선합니다. 비즈니스 인텔리전스 사용자는 데이터를 분석하여 고객 및 직원의 행동 패턴을 파악하고, 피드백을 분석하며, 이러한 인사이트를 활용해 경험을 맞춤화하고 개선할 수 있습니다.

수익성

• 매출과 수익성을 높입니다. 궁극적으로 비즈니스 인텔리전스 데이터는 리스크와 기회가 어디에 존재하는지 더 잘 이해하게 해주므로, 이를 통해 팀은 수익성 있는 조정을 할 수 있습니다.

BI 시스템의 주요 구성요소

비즈니스 인텔리전스 시스템은 데이터를 준비, 구조화 및 중앙 집중화하여 의미 있고 실행 가능한 인사이트로 변환하는 여러 상호 연결된 구성요소를 통합하며, 이는 AI 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 시스템에는 다양한 구성요소가 있습니다. 가장 일반적인 예는 다음과 같습니다.

BI 리포팅

비즈니스 인텔리전스 보고는 데이터를 이해하고 실행하기 쉬운 방식으로 최종 사용자에게 제시하는 것으로, 모든 비즈니스의 기본입니다. 리포트는 요약 정보와 차트, 그래프와 같은 시각적 요소를 활용하여 사용자에게 시간 경과에 따른 추세, 변수 간의 관계 등을 보여줍니다. 또한 리포트는 사용자가 테이블을 자세히 분석하고 필요에 따라 데이터를 드릴다운할 수 있게 대화형으로 제공됩니다. 리포트를 자동화하고 사전에 결정된 일정에 따라 정기적으로 보낼 수도 있고 즉석에서 생성할 수도 있습니다.

쿼리

사용자는 쿼리 툴을 사용해 직관적인 인터페이스에서 비즈니스 관련 질문을 하고 답변을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 Google(또는 Siri)에 "어디에서 출하 지연이 발생하지?", "분기별 판매가 설정된 목표를 달성했어?", "어제 몇 개의 위젯이 판매되었지?"와 같이 질문할 수 있습니다.

BI 대시보드

대시보드는 가장 널리 사용되는 비즈니스 인텔리전스 툴 중 하나입니다. 대시보드는 지속적으로 업데이트되는 차트, 그래프, 테이블 및 기타 데이터 시각화 요소를 사용하여 미리 정의된 KPI와 기타 비즈니스 지표를 추적합니다. 비즈니스 인텔리전스 대시보드는 또한 거의 실시간으로 성과를 한눈에 파악할 수 있는 개요를 제공합니다. 관리자와 직원은 대화형 기능을 통해 조회하려는 정보를 사용자 정의하고 추가 분석을 위해 데이터를 드릴다운하며 결과를 다른 이해관계자에게 공유할 수 있습니다.

데이터 시각화

데이터를 시각화하고 맥락 속에서 파악할 수 있는 능력은 비즈니스 인텔리전스가 진가를 발휘하는 분야 중 하나입니다. 차트, 그래프, 맵, 기타 시각적 형식을 통해 쉽고 빠르게 이해할 수 있는 방식으로 생생한 데이터를 제공합니다. 추세와 이상값은 눈에 잘 띄게 표시하고 색상과 패턴을 사용해 데이터 이면의 맥락을 파악할 수 있게 합니다. 데이터 시각화는 리포트, 쿼리 결과, 대시보드 등 비즈니스 인텔리전스 시스템 전반에 걸쳐 활용됩니다.

OLAP

온라인 분석 처리(OLAP)는 많은 비즈니스 인텔리전스 시스템에서 데이터 검색 기능을 지원하는 기술입니다. OLAP를 사용하여 데이터 웨어하우스 또는 기타 중앙 데이터 저장소에 저장된 대량의 정보를 여러 차원에서 빠르게 분석할 수 있습니다.

데이터 준비

데이터 준비에는 여러 데이터 소스의 컴파일링과 데이터 분석을 위한 일반적인 준비가 포함됩니다. 추출, 변환, 로드(ETL)라고 하는 프로세스를 통해 원시 데이터를 정제하고 범주화한 다음 데이터 웨어하우스에 로드합니다. 성공적인 비즈니스 인텔리전스 시스템은 이러한 프로세스 중 상당 부분을 자동화하고 차원 및 측정값을 설정할 수 있게 해줍니다.

데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스 및 기타 분석 툴이 액세스할 수 있도록 정제되고 형식이 지정된 여러 소스의 집계된 데이터를 보관합니다.

통합된 에코시스템으로써 작동하는 이러한 비즈니스 인텔리전스 구성요소들은 분석을 간소화할 뿐만 아니라, AI 모델이 더 정확하고 효율적으로 해석할 수 있는 일관되고 체계적인 데이터를 제공함으로써 AI 추출 기능을 강화합니다.

비즈니스 인텔리전스의 실제 적용 사례

오늘날의 비즈니스 인텔리전스 툴을 통해 조직 내 모든 구성원이 현재 및 과거 데이터에 더 쉽게 접근하고, 분석하며, 이에 기반하여 조치를 취할 수 있습니다. 다양한 비즈니스 영역에서의 비즈니스 인텔리전스 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 마케팅 부문의 비즈니스 인텔리전스: 마케팅 담당자는 비즈니스 인텔리전스를 활용하여 이메일 열람률, 클릭률, 랜딩 페이지 전환율과 같은 캠페인 결과를 추적하고, 이를 바탕으로 향후 프로모션을 맞춤화하여 효과를 높일 수 있습니다.
• 재무 부문의 비즈니스 인텔리전스: 재무 부서는 재무 데이터를 통합하고 현금 흐름, 마진, 비용, 매출 흐름 등을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 수익성을 주의 깊게 관찰하고 수익을 개선하는 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• HR 부문의 비즈니스 인텔리전스: 인사 팀은 비즈니스 인텔리전스를 활용하여 근태, 생산성, 이직률, 직원 참여도 등의 지표를 모니터링할 수 있습니다. 또한 비즈니스 인텔리전스를 통해 더 나은 채용 결정을 내리고, 교육 필요성을 파악하며, 직원 근무 일정을 최적화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
• 운영 부문의 비즈니스 인텔리전스: 운영 팀은 생산량, 장비 성능, 사이클 타임, 병목 현상을 추적하여 처리량을 개선하고 일관된 품질을 유지할 수 있습니다.
• 공급망 부문의 비즈니스 인텔리전스: 공급망 팀은 재고 수준, 공급업체 성과, 리드 타임, 배송 지연을 모니터링하여 운영 차질을 줄이고 전반적인 회복탄력성을 높일 수 있습니다.
• 제품 사용 부문의 비즈니스 인텔리전스: 제품 팀은 사용 패턴, 기능 채택률, 고객 행동을 분석하여 제품 설계를 개선하고, 기능 개선의 우선순위를 정하며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

기존 BI와 최신 BI의 비교

비즈니스 인텔리전스는 30년 넘게 사용되어 왔습니다. 기존의 비즈니스 인텔리전스는 IT 부서가 주도하는 방식으로, 사용자가 IT 팀에 질문을 제출하면 IT 팀은 정적 리포트 형태로 비즈니스 부서에 답변을 제공했습니다. 후속 질문이 있는 경우 IT에 다시 질문을 제출하면 보통 대기열의 맨 끝에서 순서를 기다려야 했습니다.

이러한 시간 소모적인 프로세스는 훨씬 더 상호작용적인 현대적인 비즈니스 인텔리전스로 대체되었습니다. "최신" 인텔리전스의 경우 클라우드에서 실행되고, 데이터를 실시간으로 업데이트하며, 셀프 서비스를 지원하고, 분석 기능을 애플리케이션과 워크플로에 직접 내장하며, AI를 활용해 더 빠르고 스마트한 인사이트를 제공하는 비즈니스 인텔리전스를 의미합니다.

현대적인 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 툴을 사용하면 비즈니스 사용자가 IT 부서의 개입을 최소화한 상태에서 웹 브라우저나 모바일 기기를 통해 직접 데이터를 쿼리하고, 대시보드를 설정하며, 리포트를 생성하고, 분석 결과를 공유할 수 있습니다. 최근 AI와 머신러닝 기술은 데이터 탐색, 리포트 및 시각화 생성을 포함한 많은 비즈니스 인텔리전스 프로세스를 자동화함으로써 이 과정을 더욱 간단하고 빠르게 만들었습니다.

점점 더 많은 기업이 더 많은 데이터 소스에 연결되고 어디서나 365일 24시간 상시 이용 가능한 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 툴을 선택하고 있습니다. 또한 기업들은 임베디드 비즈니스 인텔리전스, 즉 워크플로와 프로세스에 직접 통합되어 사용자가 상황과 맥락에 맞춰 즉각적으로 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 솔루션을 선택하고 있습니다.

최근 가장 현대적인 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 비즈니스 인텔리전스, 고급 및 예측 분석, 계획 툴을 단일 분석 클라우드 솔루션으로 통합합니다. 이러한 플랫폼은 AI 및 머신러닝 기술로 강화되어 어떤 프로세스에도 내장될 수 있으며, IT 부서나 전문 분석가뿐만 아니라 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하여 비즈니스 인텔리전스와 분석을 대중화합니다.

BI와 데이터 분석, 데이터 과학 비교

비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석, 데이터 과학은 혼용되는 경우가 많지만, 각 기능은 서로 다른 목적을 가지고 있습니다.

• 비즈니스 인텔리전스는 "무슨 일이 일어났는지"와 "지금 무슨 일이 일어나고 있는지"에 대한 답을 제공하여, 팀이 성과를 명확하고 실시간으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
• 데이터 분석은 더 깊이 들어가 패턴, 원인, 관계를 탐구함으로써 조직이 왜 그런 일이 발생했는지, 그리고 앞으로 어떤 일이 일어날 수 있는지 이해할 수 있도록 돕습니다.
• 데이터 과학은 고급 통계 모델, 머신러닝, 지능형 자동화를 활용하여 미래 결과를 예측하고, 시나리오를 시뮬레이션하며, 최소한의 인간 개입으로 작동할 수 있는 시스템을 구축함으로써 한 단계 더 나아갑니다.

다음과 같이 생각해 보세요. 조직을 이동 중인 자동차에 비유한다면, 비즈니스 인텔리전스는 현재 속도, 연료 잔량, 경고등을 알려주는 계기판입니다. 데이터 분석은 엔진룸을 열어 무엇이 왜 일어나고 있는지 파악하고 성능을 개선하는 정비사입니다. 데이터 과학은 고장이 발생하기 전에 이를 예측하고 운전 과정의 일부를 자동화하는 첨단 시스템을 설계하는 엔지니어입니다.

비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석, 데이터 과학은 서로 연결된 연속체를 이룹니다. 비즈니스 인텔리전스는 "무엇이 있고 현재 어떤 상황인가"에 대한 필수적인 관점을 제공하며, 분석은 "왜 그런지, 다음은 무엇인가"를 밝혀내고, 데이터 과학은 "무엇을 해야 하는지"에 대한 예측 능력을 제공합니다.

일반적인 BI 과제(및 해결 방법)

몇 가지 근본적인 문제가 해결되지 않으면 최고의 비즈니스 인텔리전스 툴조차 제 역할을 다하지 못할 수 있습니다. 가장 일반적인 문제와 이를 방지하는 방법은 다음과 같습니다.

데이터 품질 불량

잘못된 데이터는 불신, 오류, 신뢰할 수 없는 인사이트로 이어집니다. 강력한 데이터 검증, 정리 루틴, 소유권 프로세스를 구축하여 팀이 사용하는 정보를 신뢰할 수 있도록 함으로써 이를 방지하세요.

일관성 없는 KPI 정의

팀마다 지표 정의가 다르면 대시보드와 리포트가 서로 상반된 내용을 보여줄 것입니다. 공통 KPI 용어집을 마련하고 모든 사람이 동일한 규칙, 공식, 데이터 소스를 사용하도록 하세요.

단절된 데이터

데이터가 서로 다른 시스템에 갇혀 있으면 비즈니스 인텔리전스 툴이 전체적인 그림을 제공할 수 없습니다. 핵심 데이터 소스를 연결하고, 이를 통합된 환경으로 통합하며, 정기적인 동기화를 보장하세요.

낮은 사용자 채택률

비즈니스 인텔리전스는 사람들이 실제로 사용해야만 효과를 발휘합니다. 직원들이 일상적인 의사결정에 비즈니스 인텔리전스를 활용하도록 장려하는 온보딩, 역할 기반 교육 및 직관적인 인터페이스를 제공하세요.

거버넌스 격차

명확한 거버넌스가 없으면 데이터 접근, 사용 및 품질이 급속히 저하될 수 있습니다. 누가 어떤 데이터를 소유하는지 정의하고, 접근 및 보안 정책을 수립하며, 거버넌스 관행을 정기적으로 검토하여 비즈니스 인텔리전스 환경을 올바르게 유지하세요.

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