비즈니스 인텔리전스 (BI, Business Intelligence)

비즈니스 인텔리전스 구성 요소

BI 시스템은 조직이 문제를 식별하고, 프로세스를 개선하고, 트렌드를 발견하고, 비즈니스 기회를 추구하는 데 사용할 수 있는 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 제공하기 위해 분석, 데이터 모델링, 데이터 마이닝, 보고, 시각화 등을 포함한 다양한 방법으로 구성됩니다. 비즈니스 인텔리전스의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

데이터 수집 및 통합
데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환하려면 데이터베이스, 애플리케이션 및 외부 시스템과 같은 소스에서 데이터를 수집하여 분석을 위해 통합된 형식으로 통합해야 합니다. 데이터 파이프라인은 데이터 플로우를 전체 프로세스에서 소스에서 대상으로 용이하게 합니다. 데이터 엔지니어는 ETL(추출, 변환, 로드)를 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 사용 가능한 형태로 변환하고, 사용자 액세스 가능 시스템에 로드합니다. 또 다른 유형의 데이터 통합 프로세스는 ELT(추출, 로드, 변환)로, 원시 데이터가 소스 시스템에서 데이터 웨어하우스와 같은 대상 리소스로 이동됩니다.

시맨틱 계층
시맨틱 계층은 원시 데이터 소스와 분석 도구 사이의 중개자 역할을 합니다. 데이터 통합을 기반으로 구축하여 비즈니스 친화적인 형식으로 데이터를 제공합니다. 시맨틱 계층은 사용성, 일관성 및 비즈니스 목표와의 조화를 개선하여 데이터를 더욱 실행 가능하게 만듭니다.

데이터 웨어하우징
BI는 데이터 웨어하우징과 밀접하게 연관되어 있습니다. 데이터 웨어하우스는 구조화되고 비즈니스 친화적인 형식으로 데이터를 저장하기 위한 중앙 집중식 저장소 역할을 하여 원활한 분석 및 보고를 가능하게 합니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 저장 및 품질 보증을 위한 인프라를 제공하는 반면, BI는 큐레이션된 데이터를 활용하여 트렌드를 분석하고, 성과를 평가하고, 전략을 최적화합니다. 강력한 데이터 웨어하우징과 고급 BI 방식을 결합하면 더 빠른 데이터 준비, 향상된 규정 준수 및 보다 효과적인 분석을 달성할 수 있습니다.

데이터 분석
데이터 분석은 수집된 데이터를 검토하여 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 발견하는 프로세스입니다. 통계적 방법, 머신 러닝 알고리즘, 데이터 마이닝, 데이터 검색 또는 데이터 모델링 및 기타 방법과 도구를 사용하여 데이터를 처리하고 해석합니다.

데이터 분석은 비즈니스 인텔리전스의 핵심이지만, 두 프로세스는 서로 다른 방법과 목표를 가지고 있습니다. 데이터 분석은 기술 도구를 사용하여 데이터로 작업하여 발생했거나 발생할 일을 보여줍니다. 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 사용자가 해당 정보를 사용하여 의사 결정을 내리고 조치를 취할 수 있도록 하는 로우 코드/노 코드 프로세스입니다.

보고 및 데이터 시각화
데이터 시각화 및 보고는 통찰력을 실행으로 전환하는 데 핵심입니다. 데이터 시각화 도구는 차트, 그래프, 대시보드 및 히트 맵을 생성하여 복잡한 데이터 세트를 한눈에 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 시각 자료는 의사 결정자가 주요 지표를 신속하게 식별하고, 추세를 인식하고, 성과를 추적하는 데 도움이 됩니다. 보고는 특정 대상에 맞게 조정된 구조화된 형식으로 데이터를 구성하고 요약하여 시각화를 보완합니다.

비즈니스 인텔리전스 유형 및 도구

BI 시스템은 다양한 요구를 충족하기 위해 여러 유형의 BI를 사용합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

실시간 비즈니스 인텔리전스
실시간 비즈니스 인텔리전스(RTBI)를 통해 조직은 데이터가 생성되는 즉시 데이터에 액세스, 분석 및 조치를 취하여 진행 중인 운영 및 시장 역학에 대한 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 전통적인 BI가 주기적인 일괄 처리에 의존하는 반면, RTBI는 데이터가 생성되는 대로 데이터를 분석하여 의사 결정이 최신 정보를 기반으로 이루어지도록 합니다. 이러한 기능은 금융, 물류 및 소매업과 같이 적시 대응이 필수적인 산업에서 매우 중요합니다.

임베디드 비즈니스 인텔리전스
임베디드 BI는 BI 기능을 비즈니스 애플리케이션 또는 워크플로우에 직접 배치하여 사용자가 일상적인 도구 내에서 데이터 통찰력에 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 통합은 의사 결정이 이루어지는 곳에서 상황별 분석을 제공하여 효율성과 효과를 향상시킵니다.

셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스
셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(SSBI)를 통해 비기술 사용자는 IT 또는 데이터 전문가에게 크게 의존하지 않고도 데이터에 액세스, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 사용자 친화적인 도구와 직관적인 인터페이스를 통해 SSBI는 직원이 보고서를 생성하고, 대시보드를 만들고, 데이터 세트를 독립적으로 탐색할 수 있도록 지원하여 데이터를 민주화하고 데이터 통찰력 생성 및 대응을 간소화합니다. 시맨틱 계층은 셀프 서비스 BI에 매우 중요하며, 데이터 거버넌스를 유지하면서 데이터 액세스를 단순화합니다.

비즈니스 인텔리전스 도구
BI 도구는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 과정에 매우 중요합니다. 가장 일반적인 BI 도구 및 소프트웨어는 다음과 같습니다.

• 데이터 시각화 도구: 이해하기 쉬운 대화형 대시보드, 그래프 및 차트로 데이터 세트를 표현합니다.
• 보고 도구: 구조화된 보고서 생성을 포함하여 데이터를 구성, 필터링 및 표시합니다.
• 셀프 서비스 도구: 광범위한 기술 전문 지식 없이 또는 기술 직원에 의존하지 않고 비기술 사용자가 데이터를 독립적으로 쿼리, 분석 및 시각화할 수 있도록 합니다.
• 시맨틱 계층 도구: 복잡한 데이터 구조와 개념을 비즈니스 친화적인 형식으로 표현합니다.
• 데이터 웨어하우징 도구: 데이터 저장 및 관리를 용이하게 합니다.
• 예측 분석 도구: 통계 모델과 머신 러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 예측을 생성합니다.
• 운영 BI 도구: 일상적인 운영을 모니터링하기 위해 실시간 분석을 제공합니다.

BI 도구는 여러 공급업체에서 광범위하게 사용할 수 있습니다. 주요 BI 도구로는 Tableau, Microsoft의 Power BI, Qlik, ThoughtSpot, Looker (Google Cloud Platform), Oracle Business Intelligence, SAP, SAS, Domo 및 Salesforce가 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 프로세스

비즈니스 인텔리전스 프로세스는 데이터를 원시 형태에서 가져와 통찰력으로 바꿉니다. 이 흐름의 단계는 다음과 같습니다.

1. 데이터 식별: 분석에 사용할 데이터를 식별합니다. 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 클라우드에 있거나 CRM, 공급망, 산업 데이터, POS, 재고 또는 마케팅과 같은 비즈니스 영역에서 가져올 수 있습니다.
2. 데이터 수집: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 정리하고, 통합하고, 분석을 위해 준비합니다.
3. 분석: 데이터를 분석하여 데이터의 추세, 이상 현상 및 패턴을 찾습니다.
4. 보고 및 시각화: 사용자 친화적인 보고서와 대시보드, 그래프 및 차트와 같은 데이터 시각화를 생성하여 사용자가 데이터를 빠르게 이해하고, 세부 정보를 드릴다운하고, 중요한 통찰력을 식별할 수 있도록 합니다.
5. 의사 결정 및 조치: 이해 관계자는 BI 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내리고, 변화를 가져오거나 새로운 이니셔티브를 시작하기 위한 계획을 실행합니다.

비즈니스 인텔리전스 사용 사례

광범위한 분야의 기업은 사람들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 BI를 사용합니다. 예시는 다음과 같습니다.

• 고객 통찰력: BI는 고객 행동, 선호도 및 피드백에 대한 포괄적인 보기를 제공할 수 있습니다.
• 고객 서비스: AI는 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객을 빠르고 정확하게 도울 수 있는 챗봇을 통해 인적 에이전트의 부담을 덜고 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
• 재무: 재무 팀은 비용 추적, 이윤 분석 및 예산 최적화를 위해 BI를 사용합니다. 실시간 대시보드는 재무 건전성에 대한 명확한 통찰력을 제공하고, 위험을 식별하며, 전략적 계획을 지원합니다.
• 의료: BI는 의료 제공자가 맞춤형 치료를 제공하고, 환자 결과를 개선하며, 자원 할당을 최적화하고, 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
• 인적 자원: HR 팀은 채용, 직원 성과 및 유지 추세의 추세를 분석하여 인력 계획 및 참여 전략을 지원합니다.
• 마케팅: 마케터는 전환율, 참여율 및 ROI와 같은 주요 성과 지표(KPI)를 분석하여 마케팅 캠페인 효과를 평가합니다.
• 운영 효율: BI 도구는 프로세스 성능을 분석하고 개선 영역을 파악하여 조직이 일상적인 운영을 추적하고 최적화하도록 돕습니다.
• 소매업: 소매업체는 BI를 사용하여 구매 행동을 분석하고, 가격 전략을 최적화하며, 재고를 관리하고, 비용을 절감하면서 효율성을 최적화합니다.
• 위험 관리: BI는 운영, 규정 준수 및 재무 활동을 포함한 영역에서 잠재적 위험을 식별하고 완화하는 데 도움이 됩니다.
• 영업: BI 도구는 판매 실적, 고객 행동, 가격 및 시장 상황을 분석하고 미래 트렌드를 예측하기 위한 예측을 생성합니다.
• 공급망: BI 도구는 공급망 활동을 모니터링하여 수요를 예측하고, 병목 현상을 식별하며, 재고 관리를 간소화하여 비용을 절감하고 효율성을 향상시킵니다.

실제 BI 활용 사례
선도적인 기업들은 새로운 방향으로 비즈니스를 추진하기 위해 BI를 사용하고 있습니다. 다음은 그 예시입니다:

세계 최대 파스타 생산 업체 Barilla는 BI를 사용해 추적 시스템을 구현했습니다. 이 회사는 공급업체 성과를 분석하여 제품 품질 및 정시 배송을 기준으로 공급업체의 순위를 매겨 공급업체 위험을 평가합니다. 데이터 팀은 이제 해외 배송을 거의 실시간으로 쉽게 모니터링하고, 수요를 예측하며, 생산을 조정하여 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

SEGA Europe은 데이터 전문가에게 의존하지 않고도 의사 결정자가 판매 및 플레이어 행동에 대해 실시간으로 임시 질문을 할 수 있도록 AI 기반 BI를 지원하여 의사 결정자를 돕는 데 사용하고 있습니다. 이제 사용자는 자연어로 질문하여 게임 판매 및 게임 플레이 데이터에 대한 자세한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능은 생산성을 높이고 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정을 더 빠르게 만듭니다.

The Canadian Broadcasting Corporation (CBC/Radio-Canada)는 방대한 양의 이질적인 데이터에서 가입자 이탈 추세, 콘텐츠 소비 및 다양한 유형의 콘텐츠 간의 관계와 같은 통찰력을 추출해 회사가 신호를 더 잘 이해하도록 돕습니다. 이러한 BI 통찰력을 통해 CBC는 개인화를 통해 더 많은 참여를 유도하고, 청취자에게 더 잘 공감할 수 있는 프로그램을 제공하도록 적응할 수 있습니다.

부동산 기술 회사인 Compass는 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 부동산을 판매할 가능성이 가장 높은 주택 소유자를 찾는데 도움을 줍니다. 중개인은 데이터에서 특정 매물에 대한 마케팅 계획을 늘리거나 줄여야 할 시기를 결정할 수 있습니다. 이러한 기능은 Compass 중개인이 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 됩니다.

AI가 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 변화시키고 있는가

AI는 복잡한 작업을 자동화하고 데이터 인사이트에 대한 접근을 민주화함으로써 BI(비즈니스 인텔리전스)에 혁신을 가져오고 있습니다. AI 기반 BI 도구는 ML 알고리즘을 활용하여 여러 소스에서 데이터를 처리하고, 패턴을 식별하며, 전례 없는 속도로 실행 가능한 통찰력을 추출합니다. 자연어 처리(NLP)를 통합함으로써 이러한 시스템은 비전문 사용자도 간단한 대화형 쿼리를 통해 데이터와 상호 작용할 수 있으므로 전문 지식이 필요하지 않습니다. 이러한 민주화는 모든 수준의 직원이 더 빠르고, 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 위해 BI 도구에 액세스하고 활용할 수 있는 데이터 중심 문화를 조직 전체에 조성합니다.

GenAI 및 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 고유한 비즈니스 환경에 맞춰진 더 깊은 상황적 이해와 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 도구는 데이터 레이크하우스와 같은 통합 데이터 플랫폼과 결합되어 사일로 전반의 정보를 통합하여 조직 데이터에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.

또한 AI는 데이터 생태계에서 학습하여 자체 서비스 분석을 지원하고 데이터에 대한 더 광범위한 조직적 참여를 지원하는 보다 직관적인 BI 시스템을 제공합니다. AI를 일상적인 워크플로우에 통합함으로써 BI 시스템은 더 빠르고, 더 정확한 의사 결정을 위한 필수 도구가 되어 궁극적으로 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 조직의 민첩성과 경쟁력을 향상시키고 있습니다.

Databricks를 통해 비즈니스 인텔리전스에 AI를 도입하기

Databricks AI/BI는 조직을 위한 분석 및 통찰력을 민주화하기 위해 구축된 새로운 유형의 비즈니스 인텔리전스 제품입니다. Databricks AI/BI를 사용하면 누구나 자연어로 데이터에 대한 질문을 하고 관련성이 높고 신뢰할 수 있는 AI 생성 통찰력을 얻을 수 있습니다. Databricks AI/BI는 기업의 전체 데이터 자산, 사용 패턴 및 비즈니스 의미를 학습하여 볼트온 AI 어시스턴트가 있는 기존 BI 시스템을 넘어섭니다. 이러한 심층적인 지식을 통해 AI/BI는 복잡하고 실제적인 데이터에서 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. Databricks AI/BI는 데이터 인텔리전스 플랫폼에 기본적으로 탑재되어 있어, 전체 조직에서 통합 거버넌스 및 세분화된 보안을 보장하면서 즉각적인 통찰력을 제공합니다.