BI란?엑셀과의 차이, 장점, 최신 트렌드 소개
BI 를 말하자면, 꼭 알아야 된 트렌트를 먼저 이야기하려고 합니다.
최근 가트너(Gartner)는 2020년 ‘매직·쿼드런트’의 ‘분석&BI플랫폼’을 발표해, 나중에도 이 조사 리포트에 BI의 트랜드를 예측할 것입니다.
하지만, ‘BI 를 도입하는 이유가 무엇인지’, ‘지금까지 사용하던 엑셀(Excel)과의 차이가무엇인지’와 같은 궁금한 점이 있는 것 같습니다.
이번에는 BI의 의미부터 엑셀(Excel)과의 차이, 주요 기능, 장점, 트렌드까지 설명해드리겠습니다.
* 비즈니스 인텔리전스에 관련 자료는 다음 내용을 참고하시기 바랍니다:
BI 와 엑셀(Excel)의 차이점
BI의 의미를 알게 되니 엑셀(Excel)과 BI의 차이가 없다고 생각하는 분들이 계실 것입니다. 확실히 데이터 집계, 표와 그래프 작성을 통해 의사결정을 지원한다는 점에서 BI툴과 엑셀(Excel)은 비슷합니다.
그러나 결정적인 차이는대량 데이터를 처리할 수 있는지입니다. 양자의 주된 차이는 다음과 같습니다.
멀티 데이터 소스 통합 VS 단일 데이터 소스
BI는 서로 다른 다양한 데이터 소스를 통합하여 복잡하고 다각적인 분석을 할 수 있습니다.
반면에, 엑셀(Excel)은단일 데이터 원본에 대응하여 대량의 데이터 처리에 시간이 오래 걸립니다.
양방향 VS 단방향
BI툴의 데이터 시각화 및 양방향성이 매우 뛰어납니다. 엑셀(Excel)은 표 작성을 전제로 그래프를 만듭니다. 사용자가 지시하지 않으면 독립적인 반응은 하지 않습니다.
BI툴은 데이터만 선택해도 그래프를 만들 수 있습니다. 양방향성에 있어서, 그래프에 포인터를 대면 데이터가 표시될 수 있습니다. 클릭한 후 한층 더 깊게 자세한 것을 볼 수있습니다.
실시간 업데이트 VS 수동 업데이트
BI의 데이터는 데이터베이스와 함께 업데이트할 수 있습니다. 사용자가 항상 최신의 정보를 얻을 수 있습니다.
엑셀(Excel)은 입력된 데이터를 기반으로 보고서를 작성하기 때문에 사람에 의지하여 관리해야 합니다.
3. BI 툴의 기능
그럼, BI 툴은 어떤 구체적인 기능을 가지고 있을까요? 다음과 같이 4가지 기능으로 나눌 수 있습니다.
리포팅 기능
리포팅 기능은 분석 결과를 알기 쉽게 표시하는 것입니다. 그중에 시스템에서 얻은 데이터를 정형화하여 상사에게 보고할 수 있습니다. 그리고 회의자료 등에 사용되는 정형 보고서 기능과 그래프 및 중요 지표 등을 한 화면에직감적으로 표시할 수 있습니다.
또한, 분석 대상의 변경이나 드릴다운하는 등의 대시보드 기능이 있습니다. 대시보드는 실시간 정보 참조가 가능합니다.
OLAP 분석
OLAP란 On Line Analytical Processing(온라인 분석처리)의 약칭입니다. 데이터베이스에 집적된 대량 데이터로부터 다차원적인 집계 및 분석을 하는 기능을 말합니다.
슬라이싱, 드릴다운, 드릴업, 드릴슬로우 등의 조작을 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 날짜에 매출이 떨어진 문제의 요인을 조사할 수 있습니다.
데이터 마이닝
데이터 마이닝(Data Mining)은 클러스터 분석, 회귀 분석, 상관분석의 복잡한 통계 분석을 통해 많은 양의 데이터에서 사람이 알지 못하는 법칙성을 발굴하는 기능입니다.
데이터 마이닝 기능을 이용하기 위해서는 통계 지식이 필요하므로 전문 데이터분석직에 의지해야 합니다.
플래닝 기능
플래닝은 예산 책정과 같은 미래 경영 예측에 이용되는 기능입니다. 과거의 데이터의 기초 분석이나 시뮬레이션(모의실험)을 통해 예상 계획의 근거를 얻을 수 있습니다.
4. BI 도입의 장점
비즈니스 인텔리젼스(BI)의 중요성은 높아지고 있습니다. 이것이 BI 도입의 큰 장점입니다.
데이터 집계·분석 시간을 대폭 줄이기
이해하기 어려운 데이터를 시각화하여 현상을 간단히 파악하기
경영이나 비즈니스에서의 과제의 조기 발견·해결과 연결되기
BI 툴을 이용하여 회사에서 흩어진 데이터를 한 가지로 모일 수 있습니다. 전문적인 스킬 없어도 데이터 분석을 할수 있습니다. 각 부문의 분석 결과의 시각화를 통해 기업 경영자, 담당자 및 현장 사원은 현황을 정확하게 파악하고 영업 활동, 고객에게 제안할 제품의 선정이나 필요한 비품의 구매 판단 등의 경우에 적절한 결정을 할 수 있습니다.
5. BI 의 최신 트렌드
IT 기술의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가에 따라 BI 툴은 최근 몇 년간에 크게 변화하고 있습니다. 향후 BI의 트렌드는 주로 3가지가 있습니다.
데이터 대중화
BI분석은 정보시스템 부문이나 전문 스킬을 가진 사람으로 한정되며 최종 사용자가 준비한 정형 보고서를 이용할수밖에 없습니다. 데이터 민주화 후 분석할 수 있는 데이터가 정리되면서 데이터 접근 방법이 여러 가지 준비되어있습니다. 데이터를 분석하는 사람이 많아지고 있습니다. 즉, 전문성이 없는 사용자까지 데이터를 개방하게 될 것입니다. 데이터의 가치를 더욱 많은 구성원에게 향유하는 것은 향후 BI의 방향입니다.
설명 가능한 AI (Explainable AI)
이러한 경향은 AI를 활용한 BI플랫폼의 투명성을 높일 필요성에서 생겨났습니다. AI 예측 결과의 정확도가 높았다고 해도 그 계산과정과 예측의 근거를 모르는 경우가 많습니다. 설명 가능한 AI는 사람이 이해할 수 있는 모델의 예측 결과를 통해 설명해 주는 것입니다. 이로 인해, BI의 판단 결과의 신뢰성을 높여, 활용 범위가 한층 넓어집니다.
데이터 품질 관리(DQM)
낮은 데이터 품질로 인해 기업이 매년 3.1조 달러의 손실을 보는 배경 아래 데이터 품질 관리(DQM)는 데이터의 정확성과 유용성을 확보하기 위한 중요한 프로세스가 되어 있습니다. 데이터 품질 관리(DQM)는 새로운 트렌드가 아니지만 2020년 이후에도 비즈니스 인텔리전스 업계를 지속해서 변화시킬 것으로 기대되고 있습니다.
6. 중소기업은 BI 도입할 수 있는가?
기업 BI 툴의 도입 코스트가 비싸고, 전문 기술이 필요한 것처럼 대기업만 사용할 수 있는 착각을 가진 분이 있을 것입니다. 실제로 BI 기술의 발전과 다양한 제조사의 기업 BI 업계 진출로 인해 제품이 풍부해지고 가성비가 커집니다. 시장의 BI툴을 평가할 때 자사의 과제와 원하는 도입 효과에 따라 필요한 기능의 검증과 지원 체제를 확인하면 됩니다. 이하의 과제를 가진 기업은 BI툴의 도입을 한 번 검토해 보시길 바랍니다.
