비즈니스 인텔리전스: 비즈니스 연속성을 위한 접근성, 민첩성 및 지식

하지만 그 일을 어떻게 해낼 수 있을까요?그에 대한 해답은 분석과 비즈니스 인텔리전스(BI)에 놓여 있습니다. 이 기술 덕분에 회사에서 생성하고 다루는 데이터로부터 각종 수치와 그 수치 이면에 숨겨진 이유를 이해하고, 결과를 표시 및 공유하며, 회사 전체에서 접근 가능한 간단한 언어로 표현된 대답을 얻는 데 도움이 되는 실용적인 정보를 쉽게 추출해주는 도구를 개발할 수 있었습니다.

 더욱까다로운환경에직면

시장의 진화와 기술적 혁신으로 말미암아 환경이 더욱 복잡하고 까다로워지고 파편화되었습니다. 업계에서는 이런 환경에 대응해 진전을 이루기 위해 DataOps, AI 그리고 회사의 업무 방식을 혁신하는 다른 옵션에 의존하는 보편적 방법으로 BI 및 분석 기법의 사용을 구현함으로써 제품 개선 및 고객 만족을 위한 특별한 노력을 해야 합니다. 이와 같이, 빅 데이터를 최대한 활용하고 이처럼 방대한 양의 정보로 작업하기 위해 적절한 접근 방식을 가지고 있습니다. 사용자가 관리되는 BI 에코시스템 내에서 작업하는 동안 콘텐츠를 최대한 활용하도록 보장하는 문제에 관한 한, 올바른 기술의 선택이 관건입니다.

다시 말하지만, 이런 이유로 조직의 현 상황을 이해하고 경쟁력을 높이기 위해 BI가 더욱 지능화되어 업계에서 시장을 예측할 수 있는 강력한 수단을 제공하고 정보 활용을 극대화하며 전략적 비전을 갖게 되었습니다. 이 모든 것과 함께, 공장 작업자를 포함한 나머지 회사 인력과 함께 의사결정 과정에서 관리자가 사업 목표 달성으로 나아가도록 하는 데 도움이 됩니다. 사실, 다양한 조사 결과를 통해 의사결정에 데이터를 사용하는 회사가 더 나은 의사결정을 하는 경향이 있으며, 이는 생산성 및 수익성 향상의 측면에서 영향이 있습니다.

이 모든 일을 매우 도식적인 방식으로 가능하게 하려면, BI가 관계형 데이터베이스에 저장되어 있거나 Excel 파일, 웹 서비스의 XML, 소셜 네트워크 또는 다른 유형의 소스에서 얻은 마스터 및 트랜잭션 데이터(OLTP(Online Transactional Processing)로 생성됨)를 수집 및 분석해야 합니다.

고도로 도식화된 방식에서는 이 유형의 저장소에 있는 정보를 사용해 소위 OLAP(Online Analytical Processing) 큐브를 생성할 수 있는데, 이런 큐브는 관심을 둔 기준을 제시하거나 우리가 원하는 그 어떤 파라미터(차원이라고 부름)라도 사용하여 구성되는 다양한 시나리오에서 사실을 제시하는 추상화입니다. 이를 통해 예컨대 직원, 제품, 사업부 또는 특정 기간(차원)에 따라 매출(사실)을 분석하고 비교할 수 있습니다.

BI의 두 가지 주요 부분, 즉 데이터 수집에 사용되는 OLTP 프로세스와 정보에 액세스하여 분석할 수 있게 해주는 OLAP에 대해서는 이미 설명했습니다. 하지만 데이터를 정보로 변환하여 OLAP 저장소로 업로드하는 제3의 요소가 필요한데, 이 프로세스는 ETL(Extract, Transform, Load: 추출, 변환, 로드)로 알려져 있습니다. 이런 도구를 사용하면 OLTP 프로세스에 의해 새로 생성되는 데이터를 OLAP 저장소에 추가할 수 있습니다. 즉, 투자, 판매 및 시간에 관한 모든 데이터를 수집해 상업적 전략을 마련하고 발생 가능한 문제를 해결하고 다른 경쟁사에 비해 이점을 확대할 수 있다는 의미입니다.

마지막으로, 사실(테이블, 그래프, 지표)을 표시하는 컨트롤과 차원을 구조화하고 필터링하는 컨트롤을 통해 대시보드에 OLAP 데이터를 표시하는 분석 도구가 있습니다. 직관적이고 빠르며 매우 역동적인 이런 대시보드를 통해 다양한 각도에서 정보를 시각화, 분류, 그룹화 및 비교할 수 있습니다.

BI의 탄생 이후로 이 전체 프로세스가 많이 변했고, 이제는 분석 작업 시 빅 데이터를 분석하여 단 몇 초 만에 중요한 데이터를 더욱 유형적으로 시각화함으로써, 경제적 변화와 함께 조직의 목표 달성을 위해 비즈니스 의사결정을 최적화할 수 있도록 이런 데이터를 정보로 변환하고 결국 더 가치가 높은 지식으로 변환할 수 있기 때문에 더 나은 방향으로 변했습니다.