BI

BI(비아이)는 "Business Intelligence"의 약자로서 데이터를 통합/분석하여 기업 활동에 연관된 의사결정을 돕는 프로세스를 말한다. 비즈니스 인텔리전스라고 한다. BI를 사용하여 여러 곳에 산재되어 있는 데이터를 수집하여 체계적이고 일목요연하게 정리함으로써 사용자가 필요로 하는 정보를 정확한 시간에 제공할 수 있다.

개요

BI는 비즈니스 운영에서 데이터, 컴퓨팅 및 분석을 폭넓게 보는 기술적 용어이다. BI는 특정한 '무엇'이라기보다는 비즈니스 운영 또는 활용에서 얻은 데이터를 수집, 저장, 분석하여 성과를 최적화하는 프로세스와 방법을 말하는 포괄적인 용어이다. 이러한 모든 것이 합쳐져 비즈니스에 대한 종합적인 뷰를 생성해 실행 가능하며 더 나은 결정을 할 수 있도록 도와준다.

등장배경

이 용어는 1960년대 의사 결정 지원 시스템에서 처음으로 사용되기 시작하여 1980년대에 그 의미가 확장되고 발전되었다. BI(Business Intelligence)는 의사 결정 및 계획을 위한 컴퓨터 모델을 따라 데이터를 결론으로 치환해내는 방법으로서 등장했다.

역사

• 1865년: 리처드 밀러 데븐스가 자신의 저서(Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes)에서 은행가의 성공을 설명하며 'BI(Business Intelligence)'라는 용어를 처음으로 사용했다.
• 1958년: BI(Business Intelligence)에 대한 현대적인 이해가 형성되기 시작한 시점이다. IBM 연구원 한스 피터룬은 1958년 'BI 시스템(Business Intelligence System)'이라는 제목의 기사에서 BI(Business Intelligence)를 "원하는 목표로 행동 방향을 안내하는 방식으로 제시된 사실의 상호 관계를 이해하는 능력"이라고 정의했다.
• 1970/1980년대: 의사 결정 지원 시스템(DSS)과 경영 정보 시스템(EIS)의 인기가 높아지면서 관리자와 임원을 돕기 위해 운영 데이터를 조정하고 분석하는 컴퓨터 인프라가 등장했다.
• 1989년: 가트그룹의 애널리스트인 하워드 드레스너는 앞서 언급한 BI(Business Intelligence)를 "대면 지원 시스템을 사용해 비즈니스 의사 결정을 개선하는 개념과 방법"으로 정의했다.
• 1990년대 - BI(Business Intelligence) 1.0: BI(Business Intelligence) 공급 업체와 툴이 확산되는 시기로, 일괄 처리 보고를 사용하여 기간 및 기술이 시장성 있는 주류로 부상했다. 비즈니스 측면의 운영 및 자동화 애플리케이션을 통합한 관리 소프트웨어인 ERP가 등장했다.
• 2000년대 - BI(Business Intelligence) 2.0: BI(Business Intelligence) 무게 중심이 마이크로소프트, 오라클, IBM, SAP으로 집중됐으며 이들은 자신의 플랫폼에서 다양한 애플리케이션을 통합했다. 예측 분석은 미래의 비즈니스 변화를 예측하기 위해 데이터, 알고리즘, 머신러닝을 사용하는 새로운 방법을 제공하였다.
• 2010년~현재: BI(Business Intelligence)는 대기업부터 중소기업까지 모든 기업을 위한 표준 도구가 되었다. 최신 애플리케이션은 여러 장비를 교차하며 시각적 분석을 사용해 반응형 시각 인터페이스를 통해 데이터에 분석적 추론을 적용하고 있다. BI가 이사회부터 생산 현장 근로자까지 모든 사람이 접근할 수 있고 정보 차별을 없애주면서 셀프 서비스 BI는 사용과 직관력을 강조하게 되었다.

특징

BI(Business Intelligence)는 효과적으로 사용하면 규정 준수 및 인력 채용에도 도움이 되며 성과 벤치마크를 제공하여 더욱 원활하고 효율적으로 비즈니스를 운영할 수 있게 한다. 따라서 BI를 통해 비즈니스의 거의 모든 측면이 향상될 수 있다. BI(Business Intelligence)가 비즈니스에 도움이 되는 방법에는 8가지가 있다. 첫째, 수익을 증가시킬 수 있는 분야 또는 방법을 식별해야 한다. 둘째, 고객의 행동을 분석해야 한다. 셋째, 경쟁 비즈니스와 데이터를 비교해야 한다. 넷째, 회사의 실적을 추적해야 한다. 다섯째, 회사 운영에 최적화가 되어야 한다. 여섯째, 신규 사업의 성공을 예측해야 한다. 일곱째, 시장의 동향을 파악해야 한다. 여덟째, 비즈니스 사안 및 문제를 파악해야 한다.

차이점

과거 BI 도구는 전통적인 비즈니스 인텔리전스 모델을 기반으로 했다. 이 모델은 비즈니스 인텔리전스를 IT 조직에서 주도하는 하향식 접근 방식이었으며 대부분 분석 질문에 대해 정적 보고서 형식으로 답했다. 즉, 받은 보고서에 대해 후족 질문이 있는 경우 그 요청은 보고 대기열의 맨 끝으로 가서 프로세스를 다시 시작해야 했다. 따라서 보고 주기가 느리고 번거러워 사람들은 희사 결정에 현재의 데이터를 활용할 수 없었다. 그리하여 오늘날에는 더 많은 조직에서 데이터로의 셀프 서비스 접근 방식을 특징으로 하는 현대적인 비즈니스 인텔리전스 모델로 전환하고 있다. IT 팀에서는 데이터를 관리하여 사용자가 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 토앻 직접 데이터와 상호 작용 할 수 있도록 하였다.

도구

• Microsoft Power BI: Power BI는 조직 전체에 통찰력 있는 정보를 제공하는 비즈니스 분석 도구 제품군이다. 수백 개의 데이터 원본에 연결하고, 데이터 준비를 간소화하며, 특별 분석을 수행한다. 후에 보고서를 만든 다음 웹 및 모바일 장치를 통해 사용할 수 있도록 보고서를 게시한다.
• Tableau Desktop: 대화형 시각적 분석 기능을 통해 난해한 비즈니스 관련 질문에 대한 답을 찾고, 비즈니스를 원활히 추진하는데 필요한 인사이트를 신속하게 얻을 수 있다.

구성요소

BI(Business Intelligence)는 전략 인텔리전스, 분석 인텔리전스, 확장 인텔리전스, 인텔리전스 인프라, 인텔리전스 정보전달로 크게 다섯 부분으로 구성되어 있다.

BI 구성요소

구성	내용	구성요소
전략 인텔리전스	경영전략을 효과적으로 수립하고 실행하기 위해 필요한 가치동인 관리, 경영성과 관리, 전략 실행 모니터링, 원가 및 수익성 등에 관한 분석정보를 제공한다.	VMS, BSC, ABC/ABM
분석 인텔리전스	특정 이슈의 해결을 위한 전문적인 의사결정 모델부터 업무 기능의 영역별 보고서 및 조회를 위한 기능까지해서 분석을 위한 다양한 정보를 생성하여 제공한다.	OLAP, 데이터마이닝, 의사결정분석도구
확장 인텔리전스	기업 내부뿐만 아니라 고객, 공급자 등 외부 이해관계자와의 거래 및 운영 프로세스에서 생성 되는 데이터를 분석하여 정보를 제공한다.	CRM 인텔리전스, SCM 인텔리전스
인텔리전스 인프라	비즈니스 인텔리전스를 구현하기 위한 다양한 기술 및 데이터 통합기반을 제공한다.	ETL, 데이터웨어하우스, 데이터마트
인텔리전스 정보전달	비즈니스 인텔리전스에서 생성된 정보를 사용자의 요구에 맞도록 제공하는 것을 목적으로 한다.	전사포털, 정보 시스템

참고자료

• BI란 무엇일까?〈BI〉, 2017-03-29《ISU이수 시스템》
• 비즈니스 인텔리전스란 무엇이고 왜 중요합니까?〈BI 개요〉, 《Tableau》
• 연대별로 본 비즈니스 인텔리전스 변천사〈BI 역사〉, 2018-03-12《Ciokorea - news》
• [빅데이터 분석]비즈니스 인텔리전스 도구 소개〈BI 도구>, 2018-10-03《Naver Blog - PussWave Blog》
• 비즈니스 인텔리전스〈BI 구성요소〉, 2015-12-13《Tistory - justdoit》

같이 보기

• BI 솔루션
• BI 매트릭스

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