BI ( Business Intelligence) 란 무엇일까? 데이터를 빠르게 활용할 수 있는 BI 솔루션

최종 업데이트:2022-2-21

BI

 비즈니스 인텔리전스 ( BI ) 기술은 기업이 데이터를 수집하고 의견을 추출하는 방식을 변화시키고 있습니다. 오늘날 많은 회사에서 데이터를 의거하여 의사 결정을 추진하고 있습니다. 이는 최첨단 분석 및 비즈니스 인텔리전스 전략을 기업이 가질 수 있는 최고의 이점 중 하나로 만듭니다. 비즈니스 인텔리전스 에 대해 더 많이 알수록 더 정확한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 

1. 비즈니스 인텔리전스 도구의 장점

  • 의사결정의 가속화 및 개선
  • 내부 비즈니스 프로세스 최적화
  • 운영 효율성 증대
  • 새로운 수익 창출
  • 비즈니스 경쟁업체보다 경쟁 우위 확보
  • 시장 동향 파악을 위한 기업 지원
  • 해결해야 할 비즈니스 문제 발견

BI 데이터는 데이터 웨어하우스(data warehouse)에 저장된 과거 정보뿐만 아니라 생성될 때 소스 시스템에서 수집된 새로운 데이터를 포함할 수 있습니다. 이를 통해 BI 도구는 전략적 및 전술적 의사결정 프로세스를 모두 지원할 수 있습니다.

2. 기업 BI 솔루션 & business intelligence 툴의 유형

비즈니스 인텔리전스는 광범위한 데이터 분석 애플리케이션셋을 결합합니다:

일반적으로 비즈니스 데이터에 대한 보다 직관적인 쿼리 및 보고에 사용되는 기업 비즈니스 인텔리전스 도구는 다음과 같은 데이터 분석 애플리케이셧로 결합할 수 있습니다.

  • 임시 분석 및 쿼리
  • 엔터프라이즈 리포트
  • OLAP(온라인 분석 처리)
  • 모바일 BI
  • 실시간 BI
  • 운영 BI
  • 클라우드 및 소프트웨어
  • 오픈 소스 BI
  • SaaS BI
  • 위치 인텔리전스
엔터프라이즈 리포트
출처 :파인리포트

또한 기업 BI technologies는 다음을 포함합니다.

  • 차트 및 기타 인포그래픽 그래프 만들기 위한 데이터 시각화 툴
  • 쉽게 파악할 수 있는 주요 성과 지표
  • 비즈니스 메트릭에 시각화된 데이터를 표시하는 BI 대시보드 및 성능 점수 카드를 구축하기 위한 도구.
비즈니스 인텔리전스

최근 몇 년간에 데이터 시각화 툴은 현대 기업 BI의 표준이 되었습니다. 몇 개의 선도적인 벤더가 일찍부터 기술을 정의했지만, 더 많은 전통적인 BI 벤더가 여전히 따라했습니다. 현재 거의 모든 주요 BI 툴에는 데이터 시각화 기능이 통합되어 있습니다.

데이터 시각화 도구를 어떻게 선택하는지 알고 계셨나요? 다음 자료를 참고하세요: 데이터 시각화 툴을 어떻게 선택하는지 알고 계셨나요? 2022년 오픈 소스 데이터 시각화 툴 TOP 10

3. 기업 BI 도구의 주료 기능

분석 및 기업 BI 솔루션에 대한 Gartner Magic Quadrant의 평가 기준에 대한 연구를 바탕으로, 여기 비즈니스 인텔리전스 도구의 10가지 주요 기능을 요약해 보았습니다. 

  • BI 플랫폼의 관리, 보안 및 아키텍처
  • 메타데이터 관리: 검색과 추출, 프로세싱, 저장,공유등
  • 분석 시각화 대시보드를 제작할 수 있다.
  • 터랙티브 시각화: 일련의 차트들을 통해 데이터를 분석하고 탐색할 수 있다.
  • 모바일 디스플레이 지원
  • 분석 컨텐츠의 임베디드
  • 고급 분석 기능 내장
  • 셀프( self) 서비스 데이터 전처리
  • 분석 콘텐츠의 배포와 공유
  • 쉬운 조작과 시각화
BI

이 부분은 지난번의 포스팅에서 이미 정리하였습니다.자세한 자료는 다음의 포스팅을 참고하세요: [2022년] bi tool & bi 솔루션의 주요 기능 TOP10

4. 주요 기능에 의한 회사에 적합한 시각화 BI는 무엇일까?

시각화 기업 BI 도구는 비즈니스 데이터 분석 도구만큼 유연하지는 않지만 주로 쿼리를 통해 정보를 찾기 위해 데이터를 수집하는 방법을 제공합니다. 또한 이러한 도구는 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 만들 수 있도록 분석할 데이터를 준비하는 데 도움이 됩니다. 그 결과를 통해 직원과 관리자 모두 의사 결정을 가속화하고 향상시키며, 운영 효율성을 높이고, 새로운 수익 잠재력을 찾아내고, 시장 동향을 파악하며, 진정한 KPI를 보고하고, 새로운 비즈니스 기회를 식별할 수 있습니다.

다음은 파인리포트를 사용해 회사에 적합한 비즈니스 시각화 BI의 특징을 알아보도록 하겠습니다.

기업 BI 리포팅 솔루션 : FineReport

FineReport는 회사 내에 산재한 데이터를 모아 과제별로 최적의 대시보드를 빠르게 만들 수 있는 BI 솔루션 입니다. 파인리포트에서 셀프-서비스 데이터 분석 기능은 비즈니스 사용자에게 매우 적합하다는 것입니다. 간단한 드래그 앤 드롭으로 다양한 보고서를 만들 수 있고 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다.

business intelligence

파인리포트는 각종 데이터베이스에 직접 연결할 수 있으며, 주간,월간,연간 보고서를 손쉽게 만들어 줄 수 있도록 맞춤화할 수 있습니다. 엑셀과 유사한 인터페이스 기반으로 보고서 작성, 보고서 권한 할당, 보고서 관리,데이터 입력 등이 포함되는 특징을 가지고 있습니다.

현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다. 기업용으로는 사용이 불가능하며, 두 명의 사용자를 초과할 경우, 필요한 기능에 대한 비용을 지불해야 합니다.

[사용 환경]

  • 클라이언트: Windows, Mac OS
  • 서버: Windows, Mac OS, 리눅스, Unix
  • 앱: 안드로이드, IOS

[데이터 소스]

관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 다차원 데이터베이스, 스토어드 프로시저(Java Api, Hibernate), 빅데이터, 파일(excel, txt, xml, csv, jason), 임베디드 데이터 세트

[장점]

  • 풍부한 차트, 지도, 과제별 대시보드 템플릿이 있습니다.
  • RDBMS 등에 데이터 입력, 갱신, 삭제가 가능하며 Excel 데이터 입출력도 가능합니다.
  • 엑셀, PDF, Word, 이미지로 전환할 수 있습니다.
  • 리포트를 메일, Line, 메시지를 통해 전달할 수 있습니다.

[단점]

  • 다차원 분석에는 차원별로 리포트를 만들어 둘 필요가 있습니다.
  • 그래프 추천 기능이 없습니다.
체험판 무료로 알아보기
현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다. 

5. 비즈니스 인텔리전스 동향 현황

새로운 빅데이터 수집 방식 

사물 인터넷(IoT) 장치와 같은 새로운 데이터 수집 기술은 기업에 방대한 양의 데이터를 실시간 제공하고 있습니다. 모든 것이 디지털화돼서 데이터 수집 방식은 이전과 다릅니다. 이러한 새로운 데이터 수집 방식은 비즈니스 인텔리전스 분석가에게 더 많은 데이터 소스를 제공할 수 있습니다. 그러나 동시에 이러한 새로운 데이터 소스에 의존하는 회사는 꼭 데이터를 보호해야 합니다. 그렇지 않으면 악영향을 끼칠 수도 있습니다.

비즈니스 예측 분석

비즈니스 인텔리전스는 데이터 분석과 용합하는 경향이 있습니다. 비즈니스 예측 분석은 오늘날 기업이 비즈니스 인텔리전스를 사용하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 이는 과거 성과를 근거로 데이터 및 인공지능 알고리즘을 사용하여 분석가가 예측 분석을 더 잘 하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI기반 비즈니스 인텔리전스 도구는 예측 분석 및 과거 업무 데이터를 기반으로 시장 수요의 변화, 긴급 위험 및 기업이 대응해야 하는 등등 변화를 예측할 수 있습니다.

BI 소프트웨어 FineReport를 예로 들어 보겠습니다. FineReport에서  만든 대시보드는 동적 비용을 보여줍니다. 회사는 과거 동안의 비용 분석을 통해 더 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 또한 회사는 다음 단계의 비용 지출을 예측할 수도 있습니다.

자연어 처리 및 자연어 생성

새로운 인공지능 도구는 기업이 텍스트 기반 데이터를 더 잘 수집하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 그리고 비즈니스 인텔리전스 분석가가 보고서를 작성하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 비즈니스 인텔리전스에 적용하는 자연어 처리나 대화 분석은 컴퓨터 소프트웨어를 사람의 읽기를 시뮬레이션하는 방식으로 언어를 처리하도록 훈련시킬 수 있는 기술입니다. 자연어 처리는 인공지능 기반 기술 보다 유연하고 지능적으로 언어를 대응합니다. 이는 과거 소프트웨어 기반 솔루션에서 큰 문제를 제기했습니다. 

6. 비즈니스 인텔리전스 ( 기업 BI ) 동향 예측

클라우드

클라우드 컴퓨팅이 다른 컴퓨팅 분야에서 보급하면서 기업도 관심이 높아지고 있습니다. 시간의 흐름에 따라 기업은 규모에 관계없이 업무 수요를 만족시키기 위해서 다 데이터 기반 솔루션이 필요하며 데이터는 클라우드로 마이그레이션될 수 있습니다. 

많은 기업은 기존 시스템에는 엄격한 분석 모델이 있어서 프로세스를 비즈니스 환경과 분리하게 되고 IT 부서가 전문적으로 분석합니다. 클라우드 컴퓨팅은 스토리지에 국한되지 않고 성숙한 비즈니스 인텔리전스 도구도 갖추고 있습니다. 여기서 트레이드 오프는 회사가 데이터 보안을 타사에 양도할지 자체 소유 및 운영하는 데 투자할지 여부를 말합니다.

모바일 개발

잠금 및 사회적 거리두기 조치가 있기 때문에 전통적인 비즈니스 모델은 지속적으로 분산됩니다. 사회가 발전함에 따라 BI의 모바일 개발은 더욱 많아질 것입니다. 개발 동향은 사용자가 모바일 장치에서 BI 관련 데이터, 성과 지표 및 대시보드에 접근할 수 있는 것으로 보입니다. 기업은 모바일 BI 플랫폼을 통해 시간과 장소에 제약없이 데이터에 접근할 수 있습니다. 실시간 데이터에 접근하여 응답 속도도 높이고 더 많은 원격 직원과 공동작업과 동시에 내부 커뮤니케이션도 강화할 수도 있습니다. 

기업은 고급분석을 선호 

매주 심지어 매일 해결해야 할 문제점과 가능한 솔루션을 포함한 대시보드를 전시하고 분석하면 팀의 작업 시간을 크게  절약할 것입니다. 

고급 분석의 대규모 채택은 데이터 소유권을 증가시킬 뿐만 아니라 데이터에 대한 조치를 취할 수 있는 능력도 향상시킬 수 있습니다. 팀이 데이터 대시보드로 드릴다운할 수 있을 때 진정한 변화가 발생하기 시작합니다. 직원은 더 이상 정보 소비자가 아니라 자신의 데이터 기반 프로그램을 이해하고 신속하게 조치를 취할 수 있는 정보 엔진입니다.

데이터 보안

미래의 비즈니스 인텔리전스 트렌드는 데이터 보안을 더욱 보장할 것입니다. 이 정보화 시대에 데이터는 모든 기업의 귀중한 자산입니다. 복잡한 모델을 만드는 핵심은 시스템이 얼마나 좋고 강력한지, 기계 학습 알고리즘이 얼마나 좋은가가 아닙니다. 더 중요한 것은 회사가 보유하고 있는 데이터의 질과 양입니다. BI 에서 데이터 보안을 강화하려는 추세가 증가하고 있습니다. 기업은 반드시 더 안전한 솔루션을 찾을 거니까 앞으로도 계속 변화해 갈 것입니다. 

FineReport는 데이터 보안을 중요시합니다. 기업의 보안을 향상시키기 위해 FineReport는 접근 제어와 SQL anti-injection를 채용합니다. 데이터 관리의 보안을 향상시키기 위해 FineReport는 암호 확인하는 기본 기능과 지문 확인의 특수 기능을 겸비하고 있습니다. 

방문자는 요구사항을 엄격하게 맞춰야 들어갈 수 있기 때문에 시스템의 데이터 보안을 효과적으로 보장할 수 있습니다. 또한 웹하드 기능도 가지고 있습니다. 해당 권한을 설정하게 되면 특정 범위 내에서 파일 및 데이터 공유할 수 있습니다. 파일과 데이터를 공유하는 이 방법은 더 안전하고 편리하기 때문에 모두에게 매우 인기가 있습니다. 

7.비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석 간의 차이점을 무엇일까요?

확실히 이 두 프로세스 모두 비즈니스 개선을 위해 데이터를 활용합니다. 그러나 서로 간의 미묘한 차이를 이해하기 위해 좀 더 깊이 살펴보겠습니다.

비즈니스 인텔리전스 대 데이터 분석

모든 서술적 분석은 비즈니스 인텔리전스의 범주에 속합니다. 일부 예측 분석은 BI를 구성하기도 합니다. 규범적 분석은 BI를 넘어 데이터 분석의 영역으로 발전합니다.

비즈니스 인텔리전스는 업무 매니저가 사용한 데이터에 의존합니다. 업무 매니저가 데이터 시각화 도구에 관련 IT 교육을 받았다면, 그들은 자신만의 BI 보고서를 만들 수 있을 것입니다.

데이터 분석에는 더 높은 수준의 수학적 전문지식이 필요합니다. 데이터 과학자는 빅데이터 세트를 가져다가 알고리즘을 적용해 데이터가 미래 예측 보고서로 활용될 수 있을 정도로 구성하고 모델링합니다. 표면에 뚜렷하지 않은 데이터 간의 관계를 결정하기 위해 알고리즘, 시뮬레이션, 정량적 분석에 의존합니다. 이것은 BI에게 일어나지 않습니다.

비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석의 공통점

비즈니스 인텔리전스는 지속적인 운영을 지원하여 기업과 부서가 조직의 목표를 달성하도록 돕니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스 방식을 혁신하고자 하는 기업에 도움이 될 수 있습니다. 두 분야 모두 약간의 데이터 준비로 이득을 볼 수 있습니다.

데이터 분석에는 일반적으로 원시 데이터가 수집, 정리, 분류, 변환, 집계, 검증 및 변환되는 데이터 모델링(data modeling)이 필요합니다. 깨끗한 데이터는 business intelligence에도 도움이 됩니다.

일단 데이터가 정리하면, 보고서에 적합한 구조와 형식으로 저장됩니다. 이는 종종 데이터가 데이터 웨어하우스, 즉 오늘날 확장 가능한 클라우드 인프라에서(cloud infrastructure) 실행되는 칼럼니스트 데이터 저장소에 저장된다는 것을 의미합니다. 데이터 웨어하우스의 데이터는 BI 및 데이터 분석 모두에 대한 모든 조직 보고에 대한 단일 버전의 진실을 나타냅니다.

BI와 데이터 분석은 모두 ETL 툴을 통해 데이터를 전송하는 데이터 웨어하우스를 기반으로 하는 분석 스택을 요구합니다. 스티치(Stitch)를 통해 데이터 웨어하우스를 쉽게 채울 수 있습니다.

BI 시스템은 다양한 분석과 그 결과를 공유할 수 있는 기반 시스템을 구축하고 고급 정보를 이용해 신속하고 정확한 의사결정을 하도록 함으로써 최대의 이윤을 창출할 수 있도록 지원해 주는 솔루션의 집합입나다. 실무적으로 BI는 질의(query), 보고(reporting), 대시보드,온라인 분석처리(OLAP), 통계분석, 예측, 데이터마이닝 등의 결합입니다.
[출처:네이버 지식백과  https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2274738]

7. 왜 기업 BI ( Business Intelligence) 가 중요할까?

전반적으로, BI(비즈니스 인텔리전스)의 역할은 기업의 데이터에 대한 접근을 개선함으로써 데이터를 사용하여 수익성을 높이고 이를 통해 기업의 모든 부분을 개선하는 것입니다. BI 솔루션을 사용한 기업은 수집한 데이터를 비즈니스 프로세스에 대한 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 이 통찰력을 통해 생산성을 향상시키고 수익을 증대하며 성장을 가속화하는 전략적 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

BI의 개요와 정의에서 설명한 바와 같이, 기업 BI의 가치는 기업의 다양한 과제와 니즈에 맞추어 문제해결 솔루션을 제공하고 기업의 의사결정을 지원하는 데 있습니다.

이에 구체적으로 경영관리자, 업무 부서, IT·정보시스템 부서라는 3가지 시점에서 BI 툴의 가치와 역할을 설명하겠습니다.

01. 경영 관리자에게

기업이 데이터 기반 의사결정이란 수요에서 BI 탄생을 촉진하였으므로 경영자의 의사결정을 지원하는 것이 비즈니스 인텔리전스 도구의 핵심 목적입니다.

기업 관리자에게 BI 툴의 가치는 데이터 기반을 제공해 주고 관리 수준을 향상시키는 것입니다. 즉, 명확하고 정확한 데이터를 보고 상황을 파악합니다. 데이터를 기반으로 문제와 과제를 특정하고, 팀에서 과학적인 개선책을 제안합니다.

기업 비즈니스 인텔리전스 사례 1 :

문제 :

한 제조업체 A사의 관리층이 의사결정 효율이 낮고 적시성이 낮으며 리스크에 취약한 등의 문제에 시달리고 있습니다.

A사의 데이터 통계 작업은 각 부서의 전임 담당자가 매일, 매주, 매월, 매년 반복 수작업으로 데이털를 수집하여 종이 파일 또는 이메일로 보고하는 것이었습니다. 통계 처리 과정에 데이터는 각 시스템에 저장하여 데이터에 일관성이 없고 적시성이 낮으며 데이터 누락, 오류, 분실 등의 위험이 있습니다.

관리층은 각 부서의 보고를 수동적으로 기다릴 수밖에 없고 경영상황을 실시간으로 파악할 수 없습니다.

솔루션:

A사가 비즈니스 인텔리전스 툴을 도입하기로 하였습니다. 사내에 산재한 데이터를 통합하여 경영 대시보드를 작성함으로써 회사 전략 구현, 예산 실행, 업무 분석, 실적 평가, 지속적인 업무 개선의 실시간 데이터 기반을 구축하였습니다. 다차원 분석 및 데이터마이닝 등의 기능이 관리층에 보다 논리적이고 과학적인 데이터 지원을 제공하였습니다.

도입 효과:

데이터의 통계 효율이 50% 이상 향상되고, 업무 문제의 특정과 개선 효율이 대폭 향상되었으며, 동일 문제의 재발률이 60% 하락하였으며, 기업의 운영 효율이 20% 이상 향상되었습니다.

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02. 업무 부서에게

업무 부서에게 BI 툴은 비즈니스 효율의 향상과 업무에 초점을 맞춘 정확한 데이터의 가치가 보입니다.

일상 업무 내용과 관련된 많은 수작업 리포팅, 데이터 통계 작업은 BI 도구로 대체할 수 있습니다. 데이터의 정밀도를 높일 뿐만 아니라, 효율을 향상시켜, 코스트 다운 하는 것도 실현 가능합니다. 업무 부서는은 보다 많은 시간을 자신의 업무에 소비할 수 있어 자신의 업무 스킬을 향상시킵니다. 이에 따라 비즈니스상의 문제를 계속적으로 해결해, 회사 전체의 효율과 실적이 레벨업을 실현 가능합니다.

기업 비즈니스 인텔리전스 사례 2 :

문제:

한 은행이 사용하던 고정식 도표가 은행원의 데이터 분석 요구에 만족하지 못합니다.

해당 은행의 직원 조사에서 은행원들은 마이닝 분석을 자주 하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 통계 결과에서는 순이익이 감소한 것으로 나타나면 원인은 예금의 비용이 너무 비싼가, 아니면 대출 수익이 너무 낮은가? 전자라면, 어느 제품이 고비용을 일으키고 있을까?

기존의 고정식 도표는 이 마이닝 분석의 요구를 만족시키기 어려우며 디멘션별로 데이터를 일시적으로 추출하면 업무 담당자와 IT 담당자 간의 커뮤니케이션 비용이 대폭 증가합니다.

솔루션:

BI 툴 도입 후 업무담당자는 IT담당자와 반복적으로 소통할 필요가 없어지며 셀프서비스로 데이터 추출과 데이터마이닝을 할 수 있습니다.

BI 도입 효과:

업무 프로세스는 간결화되었습니다. 업무 담당자가 임의로 데이터 질의 조건을 변경하여 실행할 수 있게 되었습니다. 데이터 취득 시간도 적어도 1주일에서 수분 이내로 단축되어 업무 효율을 큰폭으로 개선되었습니다.

03. IT·정보시스템 부서에게

IT·정보시스템 부서는 기업의 디지털화 건설과 BI툴의 구축을 서포트하는 주체 부서입니다. IT 부서에게 BI의 가치는 정보화와 디지털화 건설에 반영되고 있습니다.

IT의 성과를 관리층이나 업무부서로부터 인정받으면 당연히 IT부서의 영향력도 향상될 수 있습니다.

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