생성형 BI툴, 사내 데이터 활용에 미치는 파급력

May 15. 2025

“우리 회사의 데이터, 정말 제대로 활용되고 있을까?”

“데이터 분석이 필요할 때마다 IT 부서에 의존해야 해서 답답하지 않으셨나요?”

“현업 직원들도 손쉽게 데이터를 분석하고, 실시간으로 인사이트를 얻을 수 있다면 어떤 변화가 생길까요?”

많은 기업 담당자들이 데이터 활용의 한계와 비효율을 경험하고 있습니다. 방대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 실제로 비즈니스를 운영,관리하는데 있어 데이터 활용은 여러 제약이 따릅니다.

예를 들면 실시간 데이터를 추출하는데 시간이 걸려 이미 지난 데이터를 가지고 분석하는 등 제약은 다양합니다. 이외에도 다양한 제약이 따르죠.

이제, 생성형 BI(Generative BI)라는 혁신적인 도구가 이러한 고민을 해결할 새로운 해답으로 주목받고 있습니다. 생성형 BI는 누구나 자연어로 데이터를 분석하고, 원하는 정보를 즉시 얻을 수 있도록 지원합니다.

그래서 오늘은 생성형 BI가 사내 데이터 활용에
미치는 파급력에 대해 이야기해볼까 합니다.

오늘의 목차입니다.

01. 생성형 BI와 기존 BI 차이점

1. 생성형 BI와 기존 BI 차이점

기존 BI(비즈니스 인텔리전스)는 주로 데이터 분석가나 IT 전문가가 SQL 쿼리, 수동 데이터 가공, 정형화된 리포트 작성 등 복잡한 기술 작업을 통해 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 방식이었습니다.

사용자는 사전에 정의된 대시보드와 리포트에 의존해야 하며, 새로운 분석이나 시각화가 필요할 때마다 IT 부서의 지원이 필수적이었습니다. 이에 따라 데이터 활용의 속도와 유연성이 제한되고, 비즈니스 현업 사용자의 접근성이 떨어지는 단점이 있었습니다.

반면, 생성형 BI는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 자연어로 데이터 분석과 리포트 생성을 요청할 수 있습니다. 즉, 사용자는 별도의 프로그래밍 지식 없이 평범한 언어로 질문하고, 실시간으로 원하는 인사이트와 시각화를 얻을 수 있습니다. 이러한 방식은 다음과 같은 차별점을 가집니다.

▶ 데이터 접근: 기존 BI는 제한된 대시보드, 생성형 BI는 자연어 기반의 자유로운 쿼리

▶ 사용자 전문성: 기존 BI는 기술적 지식 필요, 생성형 BI는 누구나 사용 가능

▶ 분석 속도: 기존 BI는 수시간~수일 소요, 생성형 BI는 실시간 분석

▶ 유연성: 기존 BI는 정적 보고서, 생성형 BI는 동적·적응형 분석

▶ 협업: 기존 BI는 부서별 데이터 사일로, 생성형 BI는 조직 전체 협업 지원

02. 생성형 BI 도입 전략

생성형 BI 도입은 기존 BI 솔루션을 이미 도입했더라도 가능합니다.

어떻게 생성형 BI를 도입할 수 있는지 그 방법을 한번 살펴보겠습니다.

1. 비즈니스 문제와 기대 효과 명확히 정의

생성형 BI를 도입할 때는 우선 ‘무엇을 해결하고자 하는가?’라는 비즈니스 문제와, 이를 통해 얻고자 하는 기대 효과를 명확하게 정의해야 합니다.

예를 들어, 데이터 분석 속도 향상, 비전문가의 데이터 접근성 확대, 실시간 인사이트 확보 등 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요합니다.

먼저 사내 직원들이 경험하고 있는 비효율적인 업무 방식을 먼저 분석해보세요.

이렇게 하면 도입 후 성과를 평가하고, 실제로 조직에 필요한 기능을 우선적으로 적용할 수 있습니다.

2. 비전문 실무자를 위한 전략적 도입

기존에 BI 툴을 사용하고 있더라도, 데이터 분석에 익숙하지 않은 비전문 실무자들이 쉽게 사용할 수 있도록 생성형 BI 툴을 추가 도입하는 전략이 필요합니다.

생성형 BI는 자연어 질의 등 직관적인 인터페이스를 제공하므로, IT나 데이터 분석 전문가가 아니어도 누구나 데이터를 활용할 수 있습니다.

따라서, 전사적으로 데이터 활용 문화를 확산시키고, 실무자 중심의 데이터 기반 의사결정을 활성화할 수 있습니다.

3. 단계별 도입 및 확장

처음부터 모든 부서에 일괄 적용하기보다는, 우선 파일럿 프로젝트나 특정 부서에서 시범 도입(PoC) 후, 효과와 사용자 피드백을 바탕으로 점진적으로 확장하는 것이 바람직합니다.

이 과정에서 실제 현업의 요구사항을 반영해 기능을 개선하고, 조직 내 데이터 활용 역량을 자연스럽게 높일 수 있습니다.

요약
생성형 BI 도입 전략은 해결하고자 하는 비즈니스 문제와 기대 효과를 명확히 정의하고, 비전문 실무자도 쉽게 활용할 수 있도록 직관적인 툴을 도입하며, 단계적으로 확장 적용하는 방식이 효과적입니다.
이러한 전략을 통해 조직 전체의 데이터 활용도를 높이고, 데이터 기반의 신속한 의사결정 문화를 정착시킬 수 있습니다.

03. 생성형 BI, 사내 데이터 활용에 미치는 파급력

앞서 설명한 방식으로 PoC를 거쳐 생성형 BI의 전사 도입을 결정했다면, 조직의 데이터 활용 환경에 강력한 변화를 이끌어낼 수 있습니다..

생성형 BI 도입이 가져오는 기업의 데이터 활용 방식에 혁신적인 변화

■ 데이터 접근성 확대

: 기술적 배경이 없는 임직원도 자연어로 데이터 분석과 리포트를 생성할 수 있어, 조직 전체의 데이터 활용도가 비약적으로 높아집니다.

■ 분석 자동화 및 효율화

: 반복적이고 시간 소모적인 작업(예: 데이터 집계, 차트 생성, 보고서 작성 등)을 자동화하여 분석 속도와 정확성을 높입니다.

■ 실시간 인사이트 제공

: 데이터 기반 의사결정이 실시간으로 가능해져, 비즈니스 민첩성과 경쟁력이 강화됩니다.

■ 비정형 데이터 활용

: 문서, 이미지 등 다양한 비정형 데이터까지 분석 범위가 확대되어, 더 깊은 인사이트 도출이 가능합니다.

■ 조직 내 협업 촉진

: 데이터 사일로를 해소하고, 여러 부서가 동일한 플랫폼에서 데이터를 공유·분석함으로써 협업이 강화됩니다.

■ 비용 및 리소스 절감

: 데이터 과학자와 IT 인력의 부담을 줄이고, 데이터 분석에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

이러한 변화는 기업이 데이터 중심의 조직 문화를 구축하고, 모든 임직원이 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 생성형 BI의 도입은 데이터 활용의 민주화와 함께, 더 빠르고 정확한 비즈니스 혁신을 실현하는 기반이 될 것입니다.

생성형 BI는 기업의 데이터 활용 방식을 근본적으로 변화시키며, 누구나 쉽게 데이터에 접근하고 실시간으로 인사이트를 얻을 수 있는 새로운 시대를 열고 있습니다. 이제 복잡한 쿼리나 IT 부서의 지원 없이도, 현업 실무자들이 자연어로 질문하고 원하는 정보를 즉시 받아볼 수 있는 환경이 현실이 되었습니다.

특히 디피니트의 생성형 BI 솔루션, 다비스(Darvis)는 한국어에 특화된 AI와 직관적인 인터페이스로, 기존 BI의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 데이터 분석 경험을 제공합니다. SQL이나 별도의 개발 지식 없이도 “어제 출하된 고객사별 물량 알려줘”와 같은 자연어 입력만으로 전사 데이터를 조회하고, 수많은 문서에서 핵심 정보를 빠르게 추출할 수 있습니다.

만약 귀사의 데이터가 아직도 복잡한 시스템에 갇혀 있거나, 데이터 분석이 어려워 실질적인 비즈니스 혁신으로 이어지지 않고 있다면, 지금이 바로 변화를 시작할 때입니다.

다비스(Darvis)가 어떻게 기업의 데이터 활용을 혁신하고, 조직 전체의 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 수 있는지 궁금하다면, 디피니트 공식 사이트에서 더 많은 정보를 확인해보세요.

지금 방문하셔서, 데이터 혁신의 새로운 기준을 직접 경험해보시기 바랍니다.

PoC 진행하고 원하시는 기업 관계자 분들께서는 아래 컨설팅 신청 링크를 통해 도움받으실 수 있습니다.

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다비스 도입사례 확인하기

긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.

방금 써준 글의 서문을 작성해주는데 기업의 담당자들이 관심을 갖을 만한 내용으로 써줘

답변

기업이 보유한 방대한 데이터는 이제 경쟁력의 핵심 자산입니다. 하지만 실제로 데이터를 효과적으로 활용해 실질적인 비즈니스 성과로 연결하는 기업은 많지 않습니다. 현업 부서에서는 데이터 분석을 위해 IT 부서의 지원을 기다려야 하고, 분석 결과를 얻기까지 많은 시간과 리소스가 소모되는 경우가 빈번합니다.
이런 한계를 극복하고, 데이터 기반 의사결정을 조직 전반으로 확장할 수 있는 혁신적인 해법이 바로 ‘생성형 BI(Generative BI)’입니다. 생성형 BI는 AI와 자연어 처리 기술을 바탕으로, 누구나 쉽고 빠르게 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.
이 글에서는 생성형 BI와 기존 BI의 차이점, 성공적인 도입 전략, 그리고 실제로 사내 데이터 활용에 미치는 긍정적 변화를 구체적으로 살펴봅니다. 데이터 기반 조직 혁신을 고민하는 담당자라면, 생성형 BI가 어떻게 업무 효율성과 경쟁력을 높일 수 있는지 반드시 확인해보시길 권합니다.

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좀 더 질문을 통해서 관심을 갖도록 바꿔줘

답변

작업

물론입니다! 아래와 같이 질문을 활용해 담당자의 호기심과 관심을 유도하는 서문을 작성해드릴 수 있습니다.

“우리 회사의 데이터, 정말 제대로 활용되고 있을까?”
“데이터 분석이 필요할 때마다 IT 부서에 의존해야 해서 답답하지 않으셨나요?”
“현업 직원들도 손쉽게 데이터를 분석하고, 실시간으로 인사이트를 얻을 수 있다면 어떤 변화가 생길까요?”

많은 기업 담당자들이 데이터 활용의 한계와 비효율을 경험하고 있습니다. 방대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 실제로 비즈니스 의사결정에 활용하는 데에는 여러 제약이 따릅니다.
이제, 생성형 BI(Generative BI)라는 혁신적인 도구가 이러한 고민을 해결할 새로운 해답으로 주목받고 있습니다. 생성형 BI는 누구나 자연어로 데이터를 분석하고, 원하는 정보를 즉시 얻을 수 있도록 지원합니다.

이 글에서는

생성형 BI와 기존 BI의 차이점은 무엇인지,

성공적으로 도입하려면 어떤 전략이 필요한지,

그리고 실제로 사내 데이터 활용에 어떤 변화와 기대 효과가 있는지
구체적으로 안내합니다.

데이터 기반 조직 혁신과 업무 효율성 향상을 고민하는 담당자라면, 지금 바로 생성형 BI가 가져올 변화를 확인해보세요.

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비즈니스 의사결정 뿐 아니라 기존 비즈니스의 위험한 상황을 예견하는 것을 뭐라고 하지

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출처

·8

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TISTORY 데이터 분석 용어 정리

openads.co

데이터 분석 꼭! 알아야 하는 용어집 - 오픈애즈

Salesforce

회사와 팀에게 도움이 되는 데이터 용어집- 세일즈포스 (Salesforce)

blog.naver

[비즈니스 영어] 용어/약어 - Data Analytics, Data Mining, Debt ...

기존 비즈니스의 위험한 상황을 미리 예견하고 대응하는 것을 일반적으로 "예측 분석(Predictive Analytics)" 또는 "리스크 예측(Risk Prediction)"이라고 합니다.
예측 분석은 과거 데이터를 바탕으로 통계적 기법과 머신러닝 등을 활용해 미래의 사건이나 결과, 그리고 잠재적 위험을 사전에 예측하는 분석 방법입니다3 4 5 6.
기업에서는 이를 통해 비즈니스의 위기 상황, 리스크, 이상 징후 등을 조기에 감지하고, 사전 대응 전략을 수립할 수 있습니다.
비즈니스 분석(Business Analytics)도 넓은 의미에서 포함될 수 있으나, 위험 예측에 초점을 맞출 때는 "예측 분석"이 가장 정확한 용어입니다3 4 5 6.

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이미지 내용을 기반으로 생성형 BI 도입 전략 방법을 설명해줘

답변

출처

·2

blob:https://www.perplexity.ai/defca5ea-876f-409c-8a67-bb03b1075310

이미지의 내용을 바탕으로 생성형 BI 도입 전략 방법을 설명드리면 다음과 같습니다.

생성형 BI 도입 전략 방법

1. 비즈니스 문제와 기대 효과 명확히 정의

생성형 BI를 도입할 때는 우선 ‘무엇을 해결하고자 하는가?’라는 비즈니스 문제와, 이를 통해 얻고자 하는 기대 효과를 명확하게 정의해야 합니다.
예를 들어, 데이터 분석 속도 향상, 비전문가의 데이터 접근성 확대, 실시간 인사이트 확보 등 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요합니다.
이렇게 하면 도입 후 성과를 평가하고, 실제로 조직에 필요한 기능을 우선적으로 적용할 수 있습니다.

2. 비전문 실무자를 위한 전략적 도입

기존에 BI 툴을 사용하고 있더라도, 데이터 분석에 익숙하지 않은 비전문 실무자들이 쉽게 사용할 수 있도록 생성형 BI 툴을 추가 도입하는 전략이 필요합니다.
생성형 BI는 자연어 질의 등 직관적인 인터페이스를 제공하므로, IT나 데이터 분석 전문가가 아니어도 누구나 데이터를 활용할 수 있습니다.
따라서, 전사적으로 데이터 활용 문화를 확산시키고, 실무자 중심의 데이터 기반 의사결정을 활성화할 수 있습니다.

3. 단계별 도입 및 확장

처음부터 모든 부서에 일괄 적용하기보다는, 우선 파일럿 프로젝트나 특정 부서에서 시범 도입 후, 효과와 사용자 피드백을 바탕으로 점진적으로 확장하는 것이 바람직합니다.
이 과정에서 실제 현업의 요구사항을 반영해 기능을 개선하고, 조직 내 데이터 활용 역량을 자연스럽게 높일 수 있습니다.

요약:
생성형 BI 도입 전략은 해결하고자 하는 비즈니스 문제와 기대 효과를 명확히 정의하고, 비전문 실무자도 쉽게 활용할 수 있도록 직관적인 툴을 도입하며, 단계적으로 확장 적용하는 방식이 효과적입니다.
이러한 전략을 통해 조직 전체의 데이터 활용도를 높이고, 데이터 기반의 신속한 의사결정 문화를 정착시킬 수 있습니다.

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