기업용 BI툴과 데이터분석 툴의 차이점 그리고 활용방법
현대 비즈니스 환경에서는 디지털 전환의 가속화에 따라 데이터에 기반한 의사결정의 중요성이 점점 커지고 있습니다.
그러나 'BI 툴(Business Intelligence Tool)'과 '데이터 분석 툴(Data Analysis Tool)'이라는 용어가 혼용되어 사용되면서, 기업 입장에서는 어떤 도구를 도입해야 할지 결정하기 어려운 상황입니다.
이에 두 솔루션의 차이점과 활용방법, 기업 상황에 따른 도구 선택 기준을 심도 있게 살펴보고자 합니다.
그리고 추가적으로 새로운 AI 기반의 BI툴의 등장에 대해서도 소개해드릴게요.
오늘의 목차입니다.
01. BI툴 VS 데이터 분석 툴 차이점
✅ BI 툴이란?
BI(Business Intelligence) 툴은 기업이 보유한 데이터를 시각화하고,
직관적인 대시보드로 전환하여 신속하고 효율적인 의사결정을 돕는 도구입니다.
✔️ 주요 특징
• 실시간 데이터 접근 및 자동화된 보고서 생성
• 다양한 데이터 소스 연동 (CRM, ERP, DB 등)
• 경영진과 실무자가 이해하기 쉬운 시각적 분석 제공
• 비즈니스 성과 추적 및 모니터링 기능
✔️ BI 툴이 적합한 기업 유형
• 데이터를 시각화하여 빠르게 이해하고 싶은 기업
• 다양한 시스템의 데이터를 통합적으로 관리하고 싶은 기업
• 경영진의 의사결정 속도를 높이고 싶은 경우
• 운영 효율성 향상 및 비용 절감을 원하는 기업
✅ 데이터 분석 툴이란?
데이터 분석 툴은 수집된 데이터를 심층적으로 분석하여 패턴을 도출하고 예측 모델을 구축하는 데 중점을 둡니다.
BI 툴보다 한층 정교한 분석이 가능하며, 주로 데이터 전문가들이 활용합니다.
✔️ 주요 특징
• 빅데이터 및 머신러닝 지원
• 고급 통계 분석 및 데이터 모델링 가능
• SQL, Python, R 등을 통한 맞춤형 분석
• 미래 예측 및 트렌드 분석 기능 제공
✔️ 데이터 분석 툴이 적합한 기업 유형
• 데이터 과학자 또는 분석 전문 인력이 있는 기업
• AI 기반의 예측 분석이 필요한 기업
• 고객 행동 분석 등 고급 데이터 활용이 중요한 경우
• 통계적 인사이트와 모델링이 핵심 과제인 조직
02. 각 툴들의 활용 방법
다음으로 IB툴과 데이터 분석 툴의 활용 방법을 간략히 소개해드릴게요.
1) BI 툴
: 매출, 고객, 재고 등 다양한 데이터를 실시간으로 집계해 시각화된 대시보드로 보여주기 때문에, 경영진이 사업 현황을 빠르게 파악하고 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
또한, 마케팅, 영업, 생산 부서 등 다양한 부서에서 주요 성과지표를 손쉽게 모니터링하는 데 활용됩니다.
데이터를 잘 모르는 사용자도 쉽게 다룰 수 있어 전사적인 데이터 활용을 가능하게 합니다.
2) 데이터 분석 툴
: 특정 문제나 과제에 대해 데이터를 깊이 있게 탐색하고, 통계 모델이나 머신러닝 기법을 활용해 패턴을 찾거나 예측을 수행하는 데 쓰입니다.
예를 들어, 고객 이탈률을 낮추기 위해 이탈 가능성이 높은 고객군을 도출하거나, 제품 수요를 예측해 재고를 최적화하는 데 활용됩니다. 이 도구는 주로 데이터 분석가나 데이터 과학자가 사용하며, 정제된 데이터를 바탕으로 보다 전략적인 인사이트를 생성하고 실험적인 가설 검증에도 자주 활용됩니다.
03. AI 기반 BI툴의 등장
기존 BI 툴은 데이터 분석 툴들에 비해 사용이 용이한 편이지만 기술적 지식이 부족한 사용자에게는 접근성이 제한적이고, 정적 대시보드 중심으로 상호 작용성이 부족했습니다. AI는 이러한 병목 현상을 해결하며 모든 직원이 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
AI 기반 BI 툴 등장 배경
1. 데이터 분석의 자동화 및 효율성 증가
▪︎기존 BI 툴은 데이터 준비, 정제, 분석 과정에서 많은 시간과 인력을 소모했습니다. AI는 이러한 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 데이터 준비 및 분석 속도를 크게 향상시켰습니다.
▪︎ 여기에 활용되는 기술이 바로 Text To SQL 기술입니다. 사용자가 문의한 질문을 SQL로 변환하여 시스템 속 데이터베이스에 접근하는 것이죠. 이를 시스템과 연동한다고 표현하며 주로 챗봇 형태로 연동이 됩니다.
▪︎ 또한, AI는 문서를 학습하고 데이터 정리와 이상치 탐지 등을 자동으로 수행하며, 사용자는 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
▪︎ 이해하기 쉽게, 아래 영상에 디피니트의 AI 기반 BI툴을 보여드릴게요. 재생 버튼을 클릭해주세요.
2. 실시간 데이터 처리 및 분석
▪︎AI 기반 BI 툴은 실시간 데이터를 처리하여 즉각적인 인사이트를 제공합니다. 이는 금융, 의료 등 빠른 의사결정이 필요한 산업에서 큰 영향을 미칩니다.
3. 자연어 처리(NLP)로 접근성 확대
▪︎AI 기술은 자연어 처리(NLP)를 통해 비기술적 사용자도 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 SQL이나 복잡한 기술 없이도 자연어로 질문하고 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
▪︎이는 조직 내 더 많은 사람들이 데이터 기반 의사결정에 참여할 수 있게 하여 데이터 활용의 민주화를 촉진합니다.
4. 데이터 시각화 및 인사이트 제공
▪︎AI는 복잡한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있는 시각화와 패턴을 제공하여 의사결정을 더욱 쉽게 만듭니다48.
텍스트 설명과 인터랙티브 차트를 통해 비즈니스 사용자가 데이터를 보다 명확히 이해할 수 있도록 지원합니다.
5. 비용 절감 및 경쟁력 강화
▪︎ AI 기반 BI 툴은 운영 비용을 줄이고 생산성을 높이며 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줍니다. 실제로 많은 기업들이 AI를 통해 고객 참여율과 운영 효율성을 크게 개선하고 있습니다.
기업용 BI 툴과 데이터 분석 툴은 각각 현재 상태를 모니터링하고 효율성을 개선하며, 미래를 예측하고 새로운 기회를 탐색하는 데 중요한 역할을 합니다.
BI 툴은 직관적인 대시보드와 실시간 성과 모니터링을 통해 조직의 현재 상황을 명확히 파악하도록 돕는 반면, 데이터 분석 툴은 심층적인 분석과 예측 모델링을 통해 전략적 의사결정을 지원합니다.
두 툴은 상호 보완적으로 활용될 때
조직의 데이터 기반 의사결정 역량을 극대화할 수 있습니다.
특히, AI 기술이 접목된 솔루션이 주목받는 가운데, 디피니트의 다비스(DARVIS)는 기업의 다양한 시스템과 연동하여 데이터를 실시간으로 검색하고 시각화하는 혁신적인 AI 비서 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.
다비스는 단순한 챗봇을 넘어 비즈니스 인텔리전스 툴로써 기업 맞춤형 기능 개발, 데이터 불일치 감지, 그리고 강력한 보안성을 제공하여 기업 내 데이터 활용도를 극대화합니다.
다비스에 대한 더 자세한 정보나 도입 가능성에 대해 궁금하신 점이 있다면 언제든지 문의해 주세요. 디피니트 팀이 귀사의 요구에 맞춘 최적의 솔루션을 제안해 드리겠습니다!
