소개

비즈니스 인텔리전스란?

비즈니스 인텔리전스(BI)란 데이터 준비, 데이터 마이닝, 데이터 관리 및 데이터 시각화를 가능하게 하는 기술에 대한 포괄적 용어입니다. 비즈니스 인텔리전스 툴과 프로세스를 통해 일반 사용자는 원시 데이터에서 실행 가능한 정보를 식별함으로써 다양한 업종의 기업들 내에서 데이터 기반 의사결정을 가속화할 수 있습니다.

시장에는 비즈니스 사용자가 성과 지표를 분석하고 실시간으로 인사이트를 추출하는 데 도움이 되는 수많은 BI 툴들이 존재합니다. 이러한 툴들은 셀프 서비스 기능에 집중함으로써 IT 종속성을 줄이고 의사결정자가 성능 갭, 시장 동향 또는 새로운 수익 기회를 보다 신속하게 인식할 수 있도록 해줍니다. BI 애플리케이션은 일반적으로 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내림으로써 시장 내에서 기업의 입지를 강화하는 데 사용됩니다.특히 고객들이 워크로드를 클라우드로 마이그레이션함에 따라, BI 소프트웨어의 사용자 채택은 빠른 속도로 증가하는 추세입니다. 공급업체들은 점점 더 다양한 클라우드 플랫폼 제공업체들을 지원하고 있으며, 이에 따라 더 많은 SaaS 기반 BI 솔루션과 구독 기반 가격 책정 모델이 제공됩니다.

IBM Cognos Analytics 살펴보기

IBM® Cognos® Analytics는 감지에서부터 운용에 이르기까지 전체 데이터 분석 라이프사이클을 지원하는 IBM의 AI 기반 비즈니스 인텔리전스 및 분석 소프트웨어입니다.

비즈니스 인텔리전스 vs. 비즈니스 분석

비즈니스 인텔리전스 vs. 비즈니스 분석

비즈니스 인텔리전스라는 용어는 일반적으로 비즈니스 분석과 연관되어 사용됩니다. 두 영역 간에는 상당히 겹치는 부분이 있지만, 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스에서 발생하는 상황과 해당 이유에 대해 보다 제한적으로 집중합니다. 한편, 비즈니스 분석에는 보다 광범위하게 미래의 계획을 위해 해당 인사이트를 활용하는 데 도움이 되는 솔루션이 포함되어 있습니다. 비즈니스 인텔리전스는 서술 분석을 사용하여 과거와 현재의 성과에 대한 결론을 기술하며, 핵심 성과 지표(KPI)의 변경과 관련하여 컨텍스트를 제공합니다. 비즈니스 분석과 비즈니스 인텔리전스는 규범적 및 예측 분석 사례를 포함하며, 이는 잠재적인 미래의 결과에 대해 의사결정자에게 조언할 수 있도록 지원합니다. 이해 당사자는 BI 및 비즈니스 분석 솔루션을 모두 사용함으로써 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있으며, 이는 서로 간에 상호 보완적인 것으로 간주되어야 합니다.비즈니스 분석과 데이터 분석은 상호 교환적으로 사용되는 경향이 있습니다. 그러나 데이터 분석의 범위가 임의의 데이터 분석을 의미할 수 있으므로, 비즈니스 분석은 데이터 분석의 단지 서브세트에 불과합니다. 비즈니스 분석은 비즈니스 의사결정을 개선할 수 있는 정보를 감지하는 데 집중합니다.

BI 소프트웨어의 핵심 컴포넌트

BI 플랫폼에는 대시보딩, 임시 보고 및 데이터 시각화 기능이 있어야 합니다. 경쟁력 유지를 위해, 비즈니스 인텔리전스 시스템은 머신 러닝과 AI를 통합하고 있습니다. 기본적으로, 이는 데이터 웨어하우스, ETL 및 OLAP를 활용합니다.

데이터 웨어하우스 및 데이터 마트

사전 처리되고 집계된 이후, 데이터는 비즈니스 분석 및 보고 툴을 지원하는 하나의 중앙 저장소(예: 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트)로 전달됩니다. 대형 데이터 세트의 경우, 기업들은 일반적으로 Apache Hadoop이라고 하는 오픈 소스 데이터 스토리지 프레임워크를 사용합니다.

ETL

BI 솔루션은 여러 데이터 소스의 데이터를 데이터 웨어하우스나 기타 대상 시스템에 로드되는 단일하고 일관된 데이터 저장소에 결합하는 데이터 통합 프로세스에 의존합니다. ETL은 이 프로세스의 세 단계인 추출, 변환 및 로드(extract, transform and load)의 앞글자를 딴 약어입니다.

OLAP

이 기술은 관계형 테이블에서 빅데이터를 추출하고 이를 다차원 형식으로 재구성함으로써 신속한 처리와 통찰력 있는 데이터 분석을 가능하게 합니다. OLAP는 온라인 분석 처리(online analytical processing)의 앞글자를 딴 약어입니다.

최신 BI 기능

자연어 처리

자연어 처리(NLP)란 컴퓨터가 인간과 비슷한 방식으로 텍스트와 구어체를 이해할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야를 말합니다. BI 공급업체는 이 기술을 자체 제품에 통합하여 사용자가 새로운 방식으로 비즈니스 정보에 액세스할 수 있도록 허용하기 시작했습니다. 셀프 서비스 BI에 질문을 입력하거나 "당월에 수익이 가장 많았던 제품은 무엇인가요?"를 이에 직접 물어보는 것과 비교하여, 자신이 직접 해당 답변을 얻기 위해 데이터를 검색하는 것을 가정해 보세요.

AI 기반 데이터 준비

BI 솔루션이 전체 분석 과정에서 원스톱 쇼핑을 제공하는 것은 매우 가치가 있습니다. 그리고 이는 데이터로 시작됩니다. 데이터의 문제점을 자동 식별하고 다양한 데이터 소스의 결합 방법을 제안함으로써, 사용자는 필요에 따라 데이터 세트와 대시보드를 알맞게 조정하고 사용자 정의할 수 있습니다. 이 프로세스는 비즈니스 사용자가 데이터 모듈을 보다 빠르고 손쉽게 정리, 세분화 및 결합할 수 있도록 합니다. 결과적으로, 이들은 강력한 시각화를 추진하고 새로운 인사이트를 발굴하는 데 필요한 데이터를 정확하게 얻을 수 있습니다.

스마트 보고

보고 및 대시보딩은 분석에 대한 현대적 접근 방식의 핵심입니다. 기업들은 자체 비즈니스의 실행을 위해 정기적이고 정형화된 보고에 의존합니다. 이러한 공식 보고서는 훌륭한 의사결정을 지원하는 중요 세부사항을 수집 및 배포하며, 이는 동향, 위협 및 영업기회의 추가적 탐색을 위한 출발점을 제시합니다. 최신 BI 솔루션에 내장된 AI 기능은 사용자로부터 학습함으로써 인사이트를 감지하고 전달하기 위한 최상의 영향력을 갖는 시각화를 보다 손쉽게 식별할 수 있도록 합니다.

적용사례

비즈니스 인텔리전스 적용사례

영업

BI 소프트웨어는 실시간으로 영업 데이터를 살펴보고 변화에 대처하기 위해 빠르게 선회하는 데 사용됩니다. 전문화된 데이터 시각화와 대시보드를 기업 전체에서 손쉽게 공유하고 표준화할 수 있습니다. BI 소프트웨어는 파이프라인 품질의 모니터링, 보상 관리, 수익성 분석 및 지역 배치에도 유용합니다.

공급망

BI 시스템을 사용하면 비즈니스 운영을 개선함으로써 Microsoft Excel을 대체함은 물론, 기업들이 운송 프로세스의 지연 및 문제 영역을 식별할 수 있도록 해줍니다. 공급망 적용사례는 원자재 소싱, 규제 준수 및 손상 보고서로 확장될 수도 있습니다.

마케팅

BI 툴은 일반적으로 다양한 대상 세그먼트에서 콘텐츠와 캠페인의 영향을 추적하는 데 사용됩니다. 기업들은 이 데이터를 사용하여 비즈니스 성과에 대한 마케팅의 영향력을 파악합니다. 마케팅 담당자는 또한 고객 선호도, 고객 평생 가치 및 수익성을 모니터링하는 데 도움이 되는 BI 툴의 기능을 활용할 수도 있습니다.

BI 및 IBM

비즈니스 인텔리전스 및 IBM

비즈니스 인텔리전스에서 IBM의 역사는 IBM 연구원인 Hans Peter Luhn이 발표한 논문(PDF, 631KB)에서 1958년으로 거슬러 올라갑니다. 그의 연구는 일부 IBM의 초기 분석 플랫폼을 구축하기 위한 방법을 수립하는 데 도움이 되었습니다. IBM이 비즈니스 인텔리전스 전략을 지원하기 위한 자체 제품 포트폴리오를 지속적으로 발전시켜 왔지만, 그의 작업은 의심할 여지 없이 이 분야 당사 유산의 기반입니다.

IBM Cognos Analytics

AI로 구동되는 셀프 서비스 BI 솔루션인 IBM Cognos Analytics를 사용하여 숨겨진 인사이트를 발굴합니다.