BI, 비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 또는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)는 IT 및 기술 뉴스를 다루는 사이트와 서적에서 자주 발견되는 용어가 되었습니다. 그러나 그것이 실제로 무엇을 의미하는가? 조직에 어느 정도 솔루션을 제공합니까? 다음 줄에서 이 두 가지 질문에 대한 답을 얻으십시오.

비즈니스 인텔리전스: 정의

비즈니스 인텔리전스는 의사결정자에게 실행 가능한 정보를 제공하기 위한 데이터 수집 및 분석을 기반으로 하는 프로세스를 의미합니다. 따라서 데이터 집합을 의사 결정에 도움이 되는 신호로 변환하는 것이 가능합니다.

비즈니스 인텔리전스는 단지 소프트웨어 도구에 관한 것이 아니라 조직의 IT 시스템이나 기타 소스에서 데이터를 수집하는 데 사용되는 관행과 방법론도 포함합니다. 상황을 충실하게 제시하는 다양한 지원을 얻기 위해 이러한 데이터를 분류하고 정리하고 분석하고 정렬하는 것도 문제입니다.

따라서 비즈니스 인텔리전스는 관리자에게 이벤트에 대해 알립니다. 실제로는 대시보드나 보고서 형태로 모니터링하고 보고하는 데 사용됩니다. 덕분에 관리자는 회사 활동을 실시간으로 관리할 수 있게 된다.

BI의 목표는 무엇입니까?

BI는 무엇보다도 의사 결정을 가속화하고 질적으로 개선하여 조직 관리를 단순화하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 프로세스를 개선하고 작업 단위에서 발생할 수 있는 운영 문제를 해결하는 수단을 제공합니다. 이런 의미에서 비즈니스 인텔리전스는 집단적 효율성을 얻기 위한 실질적인 수단입니다.

대규모 그룹 내에서 BI는 전체 비즈니스 전략을 안내합니다. 다양한 지표를 통해 구조의 결함을 드러냅니다. 따라서 생산성 저하, 투자 부족, 심지어 과도한 매출액은 정상에 오르기 위해 극복해야 할 장애물로 나타납니다. 그런 다음 회사의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 일관된 실행 계획을 수립하는 것은 관리자의 몫입니다.

그럼에도 불구하고 데이터 보관은 비즈니스 인텔리전스에 완전히 새로운 차원을 제공합니다. 수년에 걸쳐 수집된 정보를 종합하면 예측 모델 구축이 가능해집니다. 따라서 관리자는 원자재 가격 상승이나 활동의 계절성과 관련된 기타 이벤트 등을 예측할 수 있습니다. 강력한 도구를 사용하면 활동의 모든 측면에 대한 예측을 수립하는 것이 어린이 놀이가 될 것입니다.

모든 장점을 고려할 때 BI 도구는 점점 더 대중화되고 있으며 이제 모든 관리자가 사용할 수 있습니다. 비즈니스 소프트웨어와 셀프 서비스 도구의 출현으로 비즈니스 세계에서 BI 소프트웨어의 사용이 대중화되었습니다.

비즈니스 인텔리전스: 애플리케이션 집합

최근 몇 년 동안 출판사는 BI에 대한 끝없는 응용 프로그램을 발견했습니다. 운영 관리, 분석 처리 또는 데이터 관리 등 이제 적합한 도구를 쉽게 찾을 수 있습니다.

예상할 수 있듯이 이 기술에는 데이터 시각화(DataViz)도 포함됩니다. 이를 위해 데이터를 더 쉽게 읽을 수 있도록 그래프를 편집할 수 있는 도구가 점점 더 많이 설계되었습니다. 일부에서는 사용자가 나중에 도구 사용을 단순화하기 위해 자신만의 대시보드를 만들 수 있습니다. 이 시나리오에서 관련 교장은 모니터링할 작업에 따라 핵심 지표를 직접 선택합니다.

그러나 이러한 응용 프로그램은 게시자의 주요 소프트웨어 제품군과 별도로 제공되는 경우가 가장 많습니다. 그러나 컴퓨터 시스템에 통합되면 동일한 게시자가 제공하는 다른 도구와 상호 운용이 가능합니다. 예를 들어, 사고가 발생하는 즉시 책임자에게 알리기 위해 현재 주문을 실시간으로 모니터링하는 등 사용자가 데이터를 보다 정확하게 분석할 수 있을 정도로 충분합니다.

그러나 고급 분석에는 데이터 과학자, 통계학자 또는 특정 기술을 갖춘 개발자의 노하우가 필요한 경우가 많습니다. 실제로 이러한 전문가만이 관리자가 잘못된 결정을 내리도록 장려할 수 있는 편향된 결과를 얻는 것을 방지하는 모델을 구현할 수 있습니다. 이러한 의미에서 게시자는 소프트웨어 리소스만 제공합니다.

BI 도구: 어떻게 디자인하나요?

데이터는 처리를 용이하게 하기 위해 구획화된 창고에 저장되는 경우가 가장 많습니다. 이러한 각 컨테이너는 활동의 측면에 해당합니다. 그런 다음 아키텍처는 구조화되지 않은 데이터를 정렬하고 처리하기 위해 Hadoop 시스템을 사용합니다. 로그, 센서 또는 기타 빅데이터 애플리케이션에서 전송된 정보를 실시간으로 분석하는 경우가 여기에 해당됩니다.

처리가 이루어지기 전에도 데이터는 정렬, 분류 및 정리를 위해 전용 저장 공간으로 마이그레이션되어야 합니다. 이를 염두에 두고 아키텍처에는 바람직하지 않은 요소가 결과를 편향시키지 않도록 보장하는 통합 모듈도 포함되어 있습니다.

이러한 도구를 만들려면 기업은 다양한 데이터를 활용해야 합니다. BI 개발자 외에도 분석가 및 데이터 관리 전문가의 서비스를 고용해야 합니다. 최종 사용자는 자신의 기대에 완벽하게 맞는 도구를 얻기 위해 원칙적으로 프로젝트에 참여해야 합니다.

이러한 환경에서 게시자는 점진적으로 폭포수 개발을 포기하고 Agile 방법으로 전환하고 있습니다. 이러한 의미에서 도구는 여러 단계로 설계되며 피드백을 통해 새로운 기능을 얻게 됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 개발자의 시간이 엄청나게 절약되며 배포 후 프로젝트를 다시 방문할 필요가 없습니다.

그러나 BI 도구는 수년에 걸쳐 발전할 예정입니다. 이를 위해서는 새로운 입력을 관리하고 새로운 문제를 해결하기 위한 새로운 모듈 구현을 고려해야 합니다. 여기서도 Agile 방법을 사용하겠습니다.

« 비즈니스 인텔리전스 »라는 용어의 유래

다시 생각 해봐 ! « 비즈니스 인텔리전스 »라는 용어는 새로운 것이 아닙니다. 그 기원은 1860년대로 거슬러 올라가며 몇몇 인물들이 때때로 그것을 사용했습니다. 1929년이 되어서야 Howard Dresner라는 컨설턴트가 데이터 분석 방법을 지정하기 위해 이를 사용하도록 제안했습니다.

최근의 BI 도구는 여전히 1930년대에 발견된 분석 모델에 의존하고 있습니다. 이런 의미에서 사과는 궁극적으로 나무에서 멀리 떨어지지 않았습니다. 오늘까지 우리는 Exectivue Information Systems에서 예상치 못한 시스템을 발견했습니다.