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차세대 비즈니스 인텔리전스에 대하여
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 작성자: Dan Vesset |
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최근 비즈니스 인텔리전스 시장의 동향을 살펴보면 그 사용자 수가 전사적으로 늘어나는 것과 동시에 경영자의 의사 결정을 위한 데이터 분석 및 기능에 보다 초점을 맞추어 사용자들의 다양한 정보 요구사항을 충족시키려는 움직임을 발견할 수 있습니다.
IDC가 실시한 연구에 따르면, 비즈니스 인텔리전스 시장은 15년을 주기로 변화한다고 합니다. 첫 주기(1975 ~ 1990)는 메인프레임 및 일부 통계 소프트웨어로부터의 단순 생산 보고의 기능을 특징으로 합니다. 두 번째 주기(1990 ~ 2005)는 비즈니스 인텔리전스의 “근대 시대”로 사용이 한층 더 간편한 클라이언트/서버 기반 비즈니스 인텔리전스 툴이 등장한 시기입니다. 이는 또한 Report 및 OLAP 기술, 그리고 다양한 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 제품 군의 개발을 통해 클라이언트/서버 기술이 웹 기반 아키텍쳐로 전환되었습니다.
뒤돌아보면, 과거2005년은 기업들이 전 산업에 걸쳐 비즈니스 인텔리전스에 대한 투자를 시작하는 비즈니스 인텔리전스 시장의 또 다른 전환점의 해로 기억될 것입니다.
이렇듯 15년 주기의 관점에서 현재의 시장 주기는 2020년까지 지속될 것입니다. 이 기간 동안 기업들은 비즈니스 인텔리전스를 전통적인 report 기능에서 경영자들이 미래의 비즈니스를 예측하기 위한 의사 결정 중심 기능으로 전환될 것은 물론, 비즈니스 인텔리전스의 범위를 조직 내부 및 외부에 있는 사용자들로 확대하는 데 더욱 초점을 맞출 것입니다. 또한 지금까지의 추세 및 현 시장 추세를 고려해 보면, 향후 15년간 비즈니스 인텔리전스 시장에서 나타날 두 가지 핵심적 특징을 전망할 수 있습니다.
첫째, 기업 내의 전사적인 비즈니스 인텔리전스 도입
기존의 비즈니스 인텔리전스 시장은 특정 조직의 극히 일부 부서만을 대표하는 분석가 혹은 파워 유저(power user)에 주로 초점을 맞췄습니다. 비즈니스 인텔리전스 툴은 복잡한 보고 사항, OLAP은 물론 다수의 의사 결정론자들에게 적합하지 않은 고급 분석툴 솔루션을 포함하고 있습니다. 그러나 전사적 차원의 비즈니스 인텔리전스 도입은 적절한 시기에 적절한 대상을 위해 올바른 데이터를 제공함으로써 조직의 모든 레벨에서 이루어지는 의사 결정 프로세스를 지원하는 것을 그 목표로 삼아야 합니다. IDC가 실시한 여론 조사 결과, 관리자 중 불과 15%만이 소속 조직이 현재 이 목표를 충족시키고 있다고 답한 것으로 나타났습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 데이터의 시각화, 향상된 상호 작용성, 친숙한 검색 인터페이스에 기반한 콘텐츠 액세스 및 텍스트 마이닝 기능 추가, 협업 지원, 워크플로우 또는 안내 분석툴 등을 통해 다양한 사용자 층으로 쉽게 사용할 수 있어야 합니다.
또 다른 접근의 해결점으로는 운영 애플리케이션에 더 많은 비즈니스 인텔리전스를 투입하는 것으로, IDC는 이를 IPA(intelligent process automation)라고 규정하고 있습니다. IPA는 비즈니스 인텔리전스 툴과 비즈니스 프로세스 자동화(Business process automation; BPA)를 결합한 것입니다. IPA 소프트웨어는 비즈니스 프로세스 내에서 반복 가능한 운영상의 결정 사항을 자동화합니다. 오늘날 기업들은 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징, BPA 및 데이터 통합 구성요소를 IPA 솔루션에 통합하기 시작했습니다.
IPA의 목표는 사용자가 가지고 있는 본래의 워크플로우를 매칭 및 자동화해 해당 소프트웨어의 분석 및 운영 기능간의 완벽한 접속을 제공하고 있습니다.
둘째, 의사 결정을 위한 비즈니스 인텔리전스 도입
비즈니스 인텔리전스 시장의 두 번째 핵심 사항은 정보 제공(예: 보고 기능)에서 협업적인 의사 결정을 위한 비즈니스 인텔리전스(decision-centric BI: DCBI)로의 이동입니다.
비즈니스 인텔리전스 시장 솔루션 중 대부분은 단순히 보고 기능 및 과거 데이터의 OLAP 기반 분석에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 이제는 과거 질문에 답하는 일도 중요하지만, 실시간으로 비즈니스 활동에 대한 모니터링과 예측 분석 등 진정한 의사 결정 지원이 무엇보다 절실히 요구되고 있습니다. 보고서 또는 가치 있는 사건을 알려주는 경보를 수신하는 것만으로는 충분치 않습니다.
그렇다면 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 어떤 방식을 통해 가설 설정 및 모델링을 포함한 실제 의사 결정 프로세스(문제를 파악하고 대안적 솔루션을 추구하는 프로세스)를 지원할까요?
비즈니스 인텔리전스 모델은 문제에 대한 다양한 솔루션 적용 시 가능성 높은 결과를 예측하도록 도와주며, 다양한 요소가 비즈니스 결과에 미치는 영향을 탐구하거나 이에 대한 모의 실험을 실시할 수 있습니다. 이는 예측 분석툴을 이용하는 가정(what if) 분석의 핵심입니다. 또 추가적인 자동 결정 지원도 제공합니다.
DCBI을 구현하는 데 있어서의 핵심 요소는 특정 대안을 선정 시 원하는 결과가 발생할 가능성을 보여줌으로써, 다량의 데이터를 처리하고 패턴 및 비전을 찾는 것은 물론, 불확실성에 대한 처리 능력을 활용하여 기존의 보고 기능 및 OLAP 기술을 보완해 줍니다.
성공적인 비즈니스 인텔리전스 전략을 위한 장기적 관점의 비즈니스 인텔리전스 기반 마련
비즈니스 인텔리전스를 전사적으로 도입하고 의사 결정 중심 비즈니스 인텔리전스에 초점을 맞추는 것은 상호 보완적이므로 기업의 내/외부의 다양한 사용자 그룹의 요구 사항을 고려해야만 합니다. 예를 들어, 임원들은 성과표를 위한 애플리케이션을 찾는 반면, 관리자들은 휴대전화에 예외 기반 경보를 보내거나 개인화된 대시보드의 세부 내용을 추적하는 기능을 필요로 할 것입니다.
분석가들은 보다 정교한 핵심 및 예측 분석툴을 필요로 하는 반면, 현장 직원들은 검색 줄 인터페이스 또는 애플리케이션이 내장된 안내 분석툴을 찾을 수도 있습니다. 또한 기업은 성공적인 비즈니스 인텔리전스 도입을 위한 강력한 기반을 통해 다중 분석 워크로드 및 데이터 통합, 모든 구성 요소들의 분석 및 제공을 지원할 수 있어야만 합니다.
비즈니스 인텔리전스 구현 성공의 핵심 요소는 데이터 통합, 데이터 품질, 메타 데이터 관리 및 데이터웨어하우징을 결합하여 시간이 지남에 따라 다양한 사용자 툴 및 애플리케이션을 구축할 수 있는 확장 가능하고 유연한 플랫폼을 구축하는 것입니다.
비즈니스 분석 기술을 가진 벤더간의 경쟁 구도
IDC의 시장 관점에서 보면, 비즈니스 인텔리전스는 조회, 보고 기능 OLAP, 데이터 마이닝 및 통계를 위한 별개의 소프트웨어 툴 집합을 나타냅니다. 따라서 비즈니스 인텔리전스는 결정 및 보고 기능 프로세스를 지원하는 데이터를 추적, 분석, 모델링 및 제공하는 데 필요한 툴(비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징) 및 애플리케이션(고객 관계 관리, 공급망 관리, 리스크 관리, 인력 분석)을 구성하는 보다 폭 넓은 비즈니스 분석 시장 내에 존재합니다.
2005년, 전 세계 비즈니스 분석 시장은 165억 달러의 소프트웨어 매출을 기록했습니다. IDC는 이 시장의 CAGR(compound annual growth rate)이 향후 5년간 10% 증가할 것으로 내다보고 있습니다.
포괄적인 시장 환경을 고려할 때, 두 종류의 소프트웨어 공급업체가 경쟁적 구도를 이루고 있습니다.
즉, 다양한 패키지형 분석 애플리케이션은 물론 데이터 통합, 데이터 품질, 조회 및 보고 기능, 고급 분석 툴을 제공하는 일부 대형 벤더와, 하나 또는 소수의 관련 시장에 초점을 맞추는 상당한 수의 틈새 벤더들이 경쟁을 하고 있는 것입니다.
앞으로도 이러한 대형 및 소형 벤더들 사이의 균형은 차세대 비즈니스 인텔리전스가 부각되더라도 유지될 가능성이 높습니다. 각 그룹은 고객을 위해 각자의 장점, 기능 및 서비스를 통합한 툴을 제공함으로써 고객이 성과 관리를 시작 및 유지할 수 있도록 지원하게 될 것입니다.
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