비즈니스 인텔리전스란 무엇인가요?

비즈니스 인텔리전스(BI)는 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 활용, 분석 및 개발하여 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하는 일련의 프로세스 및 기술을 말합니다. 일반적으로 BI 도구는 주요 지표를 그래프 및 차트로 표시하는 사용자 친화적인 대시보드 및 데이터 시각화를 통해 정보를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하면 의사 결정자가 분석가에게 보고서를 생성하도록 요청하지 않고도 보고서를 보고 데이터로부터 구체적인 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다. 전통적으로 비즈니스 인텔리전스는 과거 및 현재 비즈니스 활동에 대한 설명 및 진단 보고에 중점을 두었습니다. 최신 비즈니스 인텔리전스는 실시간 예측 분석, AI 지원 쿼리, 시나리오 계획과 같은 기술을 통합할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 사용하면 비즈니스 운영, 직원, 고객 및 광범위한 시장 동향을 데이터 기반으로 파악할 수 있습니다. 데이터를 수집할 수 있다면 BI를 사용하여 해당 데이터에 대한 비즈니스 분석을 수행할 수 있습니다.

더 빠른 데이터 중심의 의사 결정

BI는 복잡한 비즈니스 질문에 대해 데이터 기반 답변을 제공합니다. 비즈니스 데이터로부터 신속하게 답변을 도출할 수 있는 기능을 통해 조직은 더 빠르고 확신 있게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 전략에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 거의 실시간에 가까운 공급망 구성 요소 비용에서 제품의 총비용을 확인할 수 있다면 기업은 판매 가격을 동적으로 조정할 수 있습니다.

접근성 향상

여러 데이터 소스와 데이터 웨어하우스의 이해하기 쉬운 대시보드, 시각 자료 또는 보고서 형태로 제공하는 BI를 통해 비즈니스 사용자는 기업 성과를 분석하고 추세를 파악하며 성과가 기대 수준에 미치지 못하는 영역을 파악할 수 있습니다. 최신 비즈니스 인텔리전스 도구가 널리 보급되기 전에는 비즈니스 사용자가 분석가에게 정적 보고서를 작성하도록 요청했습니다. 이후 분석가는 기존 관계형 데이터베이스에서 실행할 쿼리를 구성하고 데이터 결과를 보고했습니다.

수익 증대 및 비용 절감

비즈니스 인텔리전스 도구에 올바른 데이터를 입력하고 적절한 쿼리와 결합하면 조직 전체에서 수익을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 새 제품군의 성과가 저조하다는 사실을 발견하면 마케팅 투자 확대, 제품 재구상 또는 시장에서의 제품 철수와 같은 조치를 취할 수 있습니다.

고객 인텔리전스 향상

고객 행동 데이터 포인트를 검토하고 패턴을 분석하여 고객 서비스와 제품 오퍼링을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터를 쿼리하여 소셜 미디어 게시물이 문의, 판매 또는 기타 상호 작용으로 이어지는지 확인할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 위한 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)은 고급 알고리즘과 딥 러닝 기법을 사용하여 빅 데이터를 분석하고 데이터 내에 숨겨진 패턴을 찾아냅니다.

ML을 사용하면 데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가가 기존 BI 기법보다 더 고도화된 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 의사 결정 속도를 높이고 추가 인사이트를 얻을 수 있습니다.

BI에서 AI의 이점

BI에서 AI의 이점은 다음과 같습니다.

●      향상된 BI 기능: AI는 데이터 내 관계, 미묘한 차이, 이상치 및 숨겨진 추세를 더 효과적으로 파악할 수 있습니다.

●      더 현명한 의사 결정: AI 기반 BI의 예측 기능을 통해 사용자는 추세를 더 쉽게 파악하고 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

●      사전 의사 결정: AI는 현재 데이터에 포함된 추세를 신속하게 강조하여 분석가가 이러한 추세를 조기에 식별하고 실시간으로 사전 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

●      스마트 적응형 BI: 자기 학습형 AI는 새로운 정보를 반영하여 더 우수한 품질의 인사이트를 확보할 수 있기 때문에 BI 성능 향상에 도움이 됩니다.

●      더 뛰어난 인 사이트: AI 지원 BI 솔루션은 사용자가 숨겨진 추세를 더 잘 파악하고 기존 BI 도구로는 쉽게 확인할 수 없는 새로운 인사이트를 제공할 수 있도록 도와줍니다.

BI의 자연어 처리

최신 BI 솔루션의 주요 ML 기술 중 하나는 자연어 처리(NLP)입니다. 이 기술을 사용하면 AI 기반 BI가 감성 분석 인사이트와 문서, 이메일 및 콜센터 녹취록의 정보를 통합할 수 있습니다. 자연어 쿼리(NLQ)는 NLP의 특정 응용 분야입니다. NLQ를 사용하면 분석가가 사용자 지정 대시보드나 보고서를 만들지 않고도 BI 사용자는 자유 형식 텍스트를 사용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 파이프라인은 네 단계로 구성됩니다.

1. 데이터 수집

비즈니스 데이터는 SaaS 애플리케이션, 데이터베이스, 파일, 이메일, 스트리밍 데이터 등 다양한 소스에서 가져옵니다. 이러한 데이터를 수집하는 것이 BI 파이프라인의 첫 단계입니다. 데이터는 시간 또는 크기 기준으로 나누어 일괄적으로 수집하거나 스트림으로 사용할 수 있습니다.

원시 데이터는 있는 그대로 가져와 즉시 저장할 수 있습니다. 이를 추출, 로드, 변환(ELT) 파이프라인이라고 합니다. 또 다른 옵션은 저장하기 전에 원시 데이터를 변환하는 것입니다. 이 옵션은 추출, 변환, 로드(ETL)라고 하며 저장 전에 데이터 준비, 재구성 및 데이터 정리를 포함합니다.

2. 데이터 스토리지 및 모델링

BI 솔루션의 기본 데이터 스토리지 기술은 ELT/ETL 선택 및 정형 데이터와 비정형 데이터를 함께 저장하는지 여부에 따라 달라집니다. 예를 들어, 수집하여 표준화된 형식으로 변환한 데이터는 데이터 웨어하우스에 저장할 수 있습니다. Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에는 여러 데이터베이스가 있습니다. ELT 파이프라인으로 수집한 데이터는 일반적으로 데이터 레이크에 저장되지만, 최신 데이터 웨어하우스도 ETL을 지원합니다. 데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 결합한 올인원 스토리지 솔루션입니다.

데이터 모델링은 비즈니스 인텔리전스 시스템의 성능 향상에 도움이 됩니다. 예를 들어, 스타 스키마로 데이터를 모델링하면 쿼리 시간을 줄일 수 있는 반면, 눈송이 스키마로 모델링하면 워크로드와 인프라에 따라 스토리지 공간을 줄일 수 있습니다.

데이터 카탈로그는 조직 전체의 정보를 색인화하므로 사용자는 쿼리에 포함할 기존의 관련 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다.

3. 분석 및 쿼리

데이터 웨어하우스는 기본적으로 SQL 쿼리를 지원하지만, 데이터 레이크와 레이크하우스는 일반적으로 별도의 쿼리 엔진이 필요합니다. 예를 들어 Amazon S3 스토리지를 Amazon Athena 쿼리 서비스와 함께 사용할 수 있습니다.

SQL 쿼리 외에도 고급 쿼리 및 보고를 수행하려면 BI 소프트웨어가 필요합니다. 고정된 정보가 포함된 사전 구축된 보고서를 사용하는 것이 일반적인 패턴입니다. 예를 들어 특정 부서의 주간 판매 보고서를 받을 수 있습니다. 이러한 보고서는 일반적으로 비즈니스 분석가가 미리 구성합니다. 데이터 마이닝이라고 하는 다른 고급 분석 기법은 통계학, 데이터 과학 및 기계 학습과 같은 분야의 방법을 사용합니다.

최신 셀프 서비스 BI 솔루션을 사용하면 비즈니스 사용자가 분석가의 데이터 분석 작업을 기다리지 않고도 보고서를 확인할 수 있습니다. 분석가는 사용자 그룹에 따라 적절한 비즈니스 정보를 표시하는 대시보드를 설정할 수 있습니다. 다른 솔루션에서는 비즈니스 사용자가 소프트웨어 내에서 쿼리를 생성하여 분석가의 개입 없이 보고서에 액세스할 수 있습니다. 최신 BI 솔루션은 기계 학습으로 구동되는 자연어 쿼리(NLQ)를 도입하여 특정 기술 없이도 데이터를 분석할 수 있습니다.

4. 시각화 및 제공

BI 파이프라인의 네 번째 단계는 최종 사용자에게 쿼리를 표시하는 단계입니다. 일반적으로 구성 가능한 대시보드, 스코어카드 및 인쇄용 보고서를 사용할 수 있습니다. 경우에 따라 BI 도구는 기존 소프트웨어에 내장되어 도구 팁이나 사이드 패널과 같은 애플리케이션 내 보고를 표시할 수도 있습니다.

BI를 구성하여 보고를 위한 경고, 이메일, 알림 및 기타 푸시 작업을 출력할 수 있습니다. 이러한 푸시 기반 이벤트는 특정 이벤트가 발생했을 때, 일정에 따라, 데이터가 임계값을 초과했을 때 또는 대규모 분석이 완료되었을 때 실행될 수 있습니다.

솔루션에 따라 BI는 과거 데이터를 분석하고, 이상 현상의 원인을 파악하며, 향후 이벤트를 예측하고, 예측에 따라 조치를 권장할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스에는 주로 하나의 솔루션에 함께 결합되는 네 가지 주요 유형이 있습니다.

기술적 BI

BI 보고서와 대시보드는 현재 결과를 포함하여 과거 성과에 대한 비즈니스 인사이트를 제공하도록 구성되는 경우가 많습니다. 기술적 BI는 사용자에게 어떤 일이 발생했는지를 보여주며, 핵심 성과 지표(KPI) 및 요약 테이블과 같은 대시보드 구성 요소를 포함할 수 있습니다.

진단적 BI

진단적 BI는 데이터 내 이상 현상의 근본 원인을 분석하기 위해 설명 BI 위에 추가되는 계층입니다. 진단적 BI 솔루션에는 데이터를 세부적으로 분석할 수 있는 도구가 포함되어 있습니다.

예측적 BI

비즈니스에서 다음에 어떤 일이 일어날지를 예측할 수 있는 능력은 중요합니다. 예측적 BI는 회귀 분석, 분류, 시계열 예측 및 ML 모델링을 활용하여 미래 결과를 예측합니다.

처방적 BI

처방적 BI는 예측을 바탕으로 무엇을 해야 하는지 결정하는 데 도움을 줍니다. 이 유형의 BI에는 시나리오 모델링 및 최적화 권장 사항과 같은 기법이 포함됩니다.

AWS는 데이터 수집부터 시각화 도구에 이르기까지 비즈니스 인텔리전스 파이프라인을 생성하고 완성하는 데 도움이 되는 다양한 서비스를 제공합니다. 다음은 BI 여정에 도움이 되는 주요 서비스입니다.

Amazon Redshift는 분석 및 에이전틱 AI를 위한 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. Redshift는 Amazon SageMaker에서 레이크하우스 전체의 통합형 데이터에 SQL 분석을 지원합니다. 제로 ETL 데이터 통합을 사용해 복잡한 데이터 파이프라인 없이도 스트리밍 서비스, 운영 데이터베이스와 타사 엔터프라이즈 애플리케이션을 연결하여 실시간에 가까운 분석을 제공합니다.

Amazon QuickSight는 Quick 내에서 AI 기반 BI 기능과 데이터보드를 제공하여 흩어져 있는 데이터에서 모두를 위한 전략적 인사이트를 도출하여 의사 결정을 더 빠르게 내리고 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 합니다. Amazon QuickSight를 사용하면 시나리오를 통해 자연어 기반으로 고급 데이터 분석을 수행하고 단계별 안내에 따라 ‘what-if’ 질문에 답할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Canvas를 사용하면 코딩 없이 시각적 인터페이스를 통해 매우 정확한 ML 모델을 구축하여 BI 파이프라인에 ML을 추가할 수 있습니다. SageMaker Canvas를 사용하면 페타바이트 규모의 데이터를 변환하고 코딩 없이 프로덕션 지원 기계 학습(ML) 모델을 구축, 평가 및 배포할 수 있습니다.

AWS Glue는 모든 데이터를 검색, 준비 및 통합하는 데 도움이 됩니다. 100여 개의 다양한 데이터 소스를 찾아서 연결하고, 중앙 집중식 데이터 카탈로그에서 데이터를 관리하며, 데이터를 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 레이크하우스에 로드하는 데이터 파이프라인을 시각적으로 생성, 실행, 모니터링할 수 있습니다.

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