비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석의 차이

비즈니스 인텔리전스란 무엇인가요?

BI는 데이터를 사용하여 조직이 일상 업무를 관리하는 데 사용할 수 있는 종합적인 비즈니스 지표를 생성합니다. 사용 사례 예시는 다음과 같습니다: 

• 실시간 분석: 더 빠른 결정과 조정을 위한 실시간 인사이트 생성 
• 고객 인사이트: 고객의 행동, 선호도 및 피드백에 대한 종합적인 시각 제공 
• 고객 서비스: 종종 실시간으로 실행 가능한 고객 데이터로 직원을 갖추어 서비스 품질 향상 
• 효율성: 공정 성능 분석, 운영 병목 현상 식별 및 공급 체인 및 인력 등의 과정에서 데이터 기반 개선 제안 
• 재무: 비용 추적, 이익률 분석, 예산 최적화 및 전반적인 재무 건강에 대한 인사이트 획득 
• 위험 관리: 운영, 규정 준수 및 재무 등의 영역에서 잠재적 위험을 식별하고 완화 
• 투명성: 여러 소스의 데이터를 통합하여 종합적인 비즈니스 관점을 제공, 효과적인 전략 수립 지원 

비즈니스 인텔리전스 도구 
BI 도구는 가공 되지않은 raw 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 조직이 문제를 식별하고, 프로세스를 개선하며, 성과를 향상시키는 데 필수적인 역할을 합니다. 가장 일반적인 BI 도구에는 다음이 포함됩니다: 

• 데이터 시각화 도구 는 이해하기 쉬운 대화형 대시보드, 그래프 및 차트로 데이터 세트를 표현 
• SQL 편집기 는 SQL 코드를 통해 데이터를 쿼리하고 분석하는 데 도움 
• 운영 BI 도구 는 일상적인 운영을 모니터링하기 위해 실시간 분석을 제공  
• 보고 도구 는 데이터를 정리, 필터링 및 표시하며, 구조화된 보고서를 생성 
• 셀프 서비스 도구 는 비기술 사용자가 광범위한 기술 전문 지식이나 기술 직원에 의존하지 않고 독립적으로 데이터를 쿼리하고 분석하고 시각화할 수 있도록 지원 
• 스프레드시트 는 기본 BI 도구로 사용될 수 있으며, 사용자가 데이터를 수집, 분류 및 분석할 수 있게 지원

비즈니스 분석이란 무엇인가요?

비즈니스 분석(BA)은 비즈니스 데이터를 사람들이 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 의미있는 정보로 변환하는 기본적인 과정을 포함합니다. 그 목적은 데이터를 해석하고 제시하여 조직이 성장을 촉진하는 행동을 취할 수 있게 하는 것입니다. 
 
비즈니스 분석(BA)의 주요 유형은 네 가지입니다. 이들은 종합적인 데이터 기반 의사결정을 위해 함께 사용될 수 있습니다: 

• 설명 분석 은 과거 데이터를 사용하여 과거 성과를 이해하고 현재 작업에 영향을 미치는 추세와 패턴을 식별 
• 예측 분석 은 설명 분석을 기반으로 통계 모델과 머신러닝(ML)을 활용하여 미래 결과를 예측 
• 진단 분석 은 과거 데이터를 더 깊게 파고들어 문제의 근본 원인을 식별 
• 처방 분석 은 데이터를 사용하여 잠재적 결과를 분석하고 최상의 결과를 가져올 가능성이 높은 행동을 권장 

이러한 BA 유형 내에서는 다양한 기법과 도구가 사용되며, 다음이 포함됩니다: 

• 데이터 마이닝: 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 더 큰 데이터셋에서 데이터를 정렬, 필터링 및 분류하는 과정 
• 머신 러닝: 알고리즘을 활용하여 패턴을 식별하고, 과정을 자동화하고, 데이터로부터 더 깊은 통찰력을 발견 
• 온라인 분석 처리 (OLAP): 대량의 데이터에 대해 복잡하고 고속의 쿼리 또는 다차원 분석을 수행하는 기술
• 회귀 분석: 이 통계 기법은 변수 간의 관계를 이해하고 결과를 예측하는 데 사용 
• 예측: 데이터 분석과 통계 방법을 사용하여 역사적 데이터를 기반으로 미래의 비즈니스 추세와 결과를 예측하는 과정

비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석 간의 주요 차이점 

"비즈니스 인텔리전스"와 "비즈니스 분석"이라는 용어는 종종 "데이터 분석"과 같은 다른 용어와 함께 교환하여 사용됩니다. 그러나 이 분야의 많은 전문가들은 그들이 집중하는 비즈니스 문제, 그들이 답할 수 있는 질문, 그들이 사용하는 방법, 필요한 전문 지식, 그리고 그들이 생산하는 통찰력에 따라 그들을 구분합니다. 
 
현재 vs. 미래 
현재 또는 미래에 초점을 맞추는 것은 BI와 BA가 구별되는 한 가지 방법입니다. 많은 경우, BI는 설명적 분석을 사용하여 현재의 운영에 대한 일상적인 결정을 내리기 위해 역사적 데이터를 사용합니다. 한편, BA는 과거에 무엇이 일어났는지 또는 현재 무엇이 일어나고 있는지를 기반으로 미래의 추세나 사건을 예측하는 예측 분석을 사용하는 경향이 있습니다.  
 
전술적 vs. 전략적 
BI는 “무슨 일이 일어났나?”와 같은 질문에 답할 수 있습니다. 그리고 "어떻게 일어났는가?"라는 질문에 대한 답변을 통해 즉각적인 전술적 결정을 내리는 반면, BA는 왜 그런 일이 발생했는지 그리고 미래에 무엇이 일어날 것인지에 대한 질문에 더 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 인사이트는 고수준의 장기 전략을 추진하며, 혁신의 기회를 발견하는 데 기여합니다. 
 
로우 코드 vs. 고급 기술 
BI와 BA의 또 다른 차이점은 BI는 일반적으로 데이터 분석가나 과학자의 기술 전문성을 필요로 하지 않고 비즈니스 사용자가 결정을 내리는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다. 그 전문가들은 그들의 기술과 고급 기술 도구를 사용하여 조직을 앞으로 나아가게 하는 비즈니스 결정권자들이 필요로 하는 BA 인사이트를 만듭니다. 

BI와 BA 결합 

BA는 BI의 상위 개념에 해당하므로, 조직이 비즈니스 데이터를 최대한 활용하여 실행 가능한 조치를 결정할 때 BI와 BA 중 꼭 하나를 선택해야 한다는 개념의 접근은 올바른 방향성이 아닙니다. 그러나, 조직은 데이터 기반의 결정을 내리는 과정에서 사용할 BI와 BA의 개별 목적과 강점을 염두에 두어야 합니다.  
 
BI는 현재의 일상적인 운영에 대한 전술적인 결정에 더 집중하기 때문에, 조직은 현재의 과정을 최적화하거나 특정 목표를 달성하기 위해 이를 중점적으로 사용할 것입니다. 예를 들어, 병목 현상이나 비효율성을 해결하기 위해 워크플로우를 분석하는 것이 있습니다. 반면, 회사가 더 큰 변화를 추구하고 있다면 — 예를 들어, 신흥 글로벌 시장 추세에 맞춰 새로운 제품이나 전략을 개발하는 것과 같은 — 그것은 그것의 예측 강점을 위해 BA를 사용할 것입니다. 
 
그러나, BI와 BA를 결합하면 비즈니스 데이터를 활용하는 가장 포괄적인 전략을 제공합니다. BI와 BA를 함께 사용함으로써, 조직은 자체 비즈니스 데이터의 가치를 활용하여 효율성을 향상시키고, 성능을 개선하고, 수익성을 높이고, 위험을 관리하고, 장기 전략을 설정하고, 더 큰 조직 목표와 일치하는 정보를 바탕으로 한 결정을 내리는 등의 방법으로 더 많은 것을 달성할 수 있습니다.  
 
실제 사례 
 
BI와 BA는 조직에게 순간적으로 개선하면서도 미래로 적극적으로 나아가는 능력을 제공합니다. 함께 사용하면, 그들은 문제를 해결하고, 과정을 최적화하고, 혁신을 위한 길을 찾는 데 다양한 방법으로 사용됩니다. 예시는 다음과 같습니다: 
 
Moneta, 체코에서 네 번째로 큰 은행은 고급 분석을 사용하여 혁신적인 기술을 이끄는 통찰력을 활용하였으며, 실시간 추천 및 사기 탐지와 같은 사용 사례가 있습니다. 이 은행은 운영 효율성과 팀 간 협업을 향상시켰으며, 국내에서 가장 혁신적인 은행으로 널리 인정받았습니다. 
 
AT&T 는 데이터와 AI에 대한 통합 접근법을 구현하였습니다. 이 회사는 ML 모델을 활용해 고객과 그들의 비즈니스를 사전에 보호하며, 실시간 데이터, 자동 알림, 추천 기능을 통해 전사적으로 직원들을 지원합니다. AT&T는 이 실시간 자동 탐지 시스템을 통해 사기 발생률을 최대 80%까지 감소시켰습니다. 
 
Michelin 은 데이터 중심의 조직으로 변모하였으며, 이를 통해 자동차 산업을 새로운 방향으로 이끄는 새로운 혁신을 선보일 수 있었습니다. Michelin은 다양한 소스에서 데이터를 민주화하여 팀이 자체 사용 사례를 개발할 수 있게 하였습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 재고 부족을 예측하고 공급 체인에서 탄소 배출을 줄이는 등의 사례가 있습니다. 
 
호주의 금융 서비스 제공업체 Shift 는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 개발하여 고객의 상황을 빠르게 이해하였습니다. 이 회사는 직원이 고객과 더 의미있는 대화를 나누고, 종단간 경험을 개인화하는 데 도움이 되는 통찰력을 발견할 수 있습니다.  Shift는 특정 고객 세그먼트에 대한 실시간 의사결정을 구현하였으며, 이제 ML을 활용한 통합 신용 및 위험 점수를 구현하려고 합니다. 

Databricks를 이용한 비즈니스 인사이트의 민주화 

Databricks AI/BI 는 분석과 인사이트를 민주화하기 위해 만들어진 새로운 유형의 비즈니스 인텔리전스 제품입니다. 데이터 지능에 의해 구동되는 AI/BI는 대시보드와 Genie로 대표되는 두 가지 보완적인 기능을 갖추고 있습니다. 대시보드는 애널리스트가 자연어를 사용하여 비즈니스 팀을 위한 고도의 대화형 데이터 시각화를 신속하게 구축할 수 있도록 로우코드 환경을 제공하고, Genie는 비즈니스 사용자가 데이터와 질문을 통해 셀프 서비스 방식으로 분석할 수 있도록 합니다. Databricks AI/BI는 Databricks Data Intelligence Platform에 기본 제공되어, 대규모로 즉각적인 인사이트를 제공하는 동시에 조직 전체에 통합된 거버넌스와 세분화된 보안이 유지되도록 보장합니다.