비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까? 왜 내가 알아야 합니까?

비즈니스 인텔리전스(BI)는 기업 경영진이 최적화된 운영 결정을 내리고, 정보에 입각한 전략과 전술을 개발하고, 개선된 성과를 촉진할 수 있도록 하는 소프트웨어 프레임워크(예:도구, 애플리케이션, 모범 사례, 방법론)를 포함합니다. 1980년대로 거슬러 올라가는 이 정의는 기업의 다양한 운영 시스템 및 데이터베이스의 대용량 데이터를 수집, 분석 및 시각화하여 비즈니스 의사 결정권자와 최종 사용자에게 제공할 때 파생되는 추세와 통찰력을 나타냅니다.

보고와 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇입니까?

일부 기업이나 비즈니스 리더는 조직 내에서 이미 강력한 보고 도구 및 기술 분석 기반이 있는데도 비즈니스 인텔리전스에 투자해야 하는 이유에 대해 의문을 제기할 수 있습니다. 한편, 보고는 특정 출력 메트릭 또는 데이터 소스에 초점을 맞춰 과거 추세와 현재 상태에 대한 통찰력을 제공합니다. 반면에 비즈니스 인텔리전스는 여러 입력(예:마케팅 데이터를 HR의 급여 정보와 연결)에 의존하고 이전에 식별되지 않은 프로세스 또는 데이터 관계를 밝혀냄으로써 심층 분석을 가능하게 합니다. 보고하는 동안 그것 문제가 발생한 경우 비즈니스 인텔리전스가 이유에 대한 답변을 제공합니다. 일이 일어났습니다. 특정 결과가 나온 이유와 개별 프로세스가 상호 작용하는 방식을 회사가 알고 있어야만 미래에 대한 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스가 왜 그렇게 중요한가요?

비즈니스 인텔리전스를 활용하는 예가 의료, 접객 또는 컨설팅과 같은 산업 전반에 걸쳐 처음 등장하기 시작했을 때 IT 직종에 있는 개인이 이러한 응용 프로그램의 가장 일반적인 사용자였습니다. 그리고 비즈니스 분석가는 중요한 쿼리 결과 및 비즈니스 분석에 대한 액세스를 가능하게 하는 데 회사의 IT 설계자와 개발자에게 의존했습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 BI 도구는 점점 더 민첩해지고 사용자 친화적이며 직관적이 되었습니다. 부분적으로 셀프 서비스 개발의 결과로 비즈니스 인텔리전스는 이제 관리자와 직원 모두가 일상적인 의사 결정 프로세스를 간소화하는 데 자주 활용합니다.

그러나 표준화된 데이터 세트와 함께 더 일반적으로 사용되는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구와 달리 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 비즈니스 인공 지능과 같은 최신 기술은 현대적인 형태의 BI 기반 분석을 가능하게 하는 데 한 단계 더 나아갑니다. 이러한 발전은 자주 변화하고 역동적인 비즈니스 시나리오에 대한 통찰력을 점점 더 많이 드러낼 수 있습니다. 결과적으로 전 세계의 기업은 현재 운영을 이해할 뿐만 아니라 앞으로의 도전과 성공에 대비하기 위해 고급 분석 기능에 계속 의존하게 될 것입니다.

비즈니스 인텔리전스의 이점

이 시점에서 공식화된 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브가 회사에 어떤 가치를 줄 수 있는지 궁금할 것입니다. 비즈니스 관리자는 처음부터 직관과 기본 운영 지표를 사용하여 비즈니스의 현재 상태를 파악했습니다. 그러나 더 많은 정보가 분석될수록 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 더 크고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

비즈니스 문제 및 가능성 파악

비즈니스 결정의 기반이 되는 정량화 가능한 데이터에서 의미를 도출함으로써 비즈니스 인텔리전스 관행은 운영 병목 ​​현상, 비즈니스 기회, 시장 동향 및 개별 프로세스와의 관계를 식별하는 새로운 관점을 제공합니다. 이러한 노력을 통해 프로세스를 보다 효과적으로 설계하고 회사를 발전시키기 위한 새로운 전략을 정당화할 수 있는 부분이 드러났습니다.

생산성 향상

회사가 광범위한 BI 작업에 참여할 때 핵심 이점은 소스(예:ERP, CRM)와 상관없이 정보에 빠르게 액세스하고 활용할 수 있다는 것입니다. 회사 이사와 운영 직원은 경쟁업체가 오랜 노력을 통해서만 얻을 수 있는 매우 직관적이고 정확하며 포괄적인 정보를 순간적으로 사용할 수 있습니다.

BI 도구는 다른 소프트웨어보다 훨씬 더 회사의 특정 인프라(예:사용 소프트웨어, 프로세스, 조직 구조)를 처리할 수 있어야 합니다. 여기서 가장 큰 문제는 BI 솔루션이 최상의 지식 획득을 위해 회사에서 사용 가능한 모든 데이터 소스(일부는 여전히 아날로그일 수 있음)에 액세스하고 처리할 수 있어야 한다는 것입니다. 예를 들어 선택한 데이터 소스를 BI 작업에 통합하는 것만으로 타협을 받아들이는 대신 UiPath의 Enterprise RPA 플랫폼과 같은 자동화 소프트웨어 옵션은 데이터 소스의 격차를 해소하고 여전히 서류 작업을 처리하는 회사.

더 큰 이점:RPA + BI 시너지

RPA와 BI를 사용하여 공통 목표를 달성하면 데이터를 보다 쉽게 ​​통합하고 진정한 디지털 기업을 위해 효율적으로 통찰력을 얻을 수 있습니다. 한편, RPA를 기반으로 하는 자동화 노력은 데이터의 디지털화를 지원하고 많은 수작업, 반복 및 표준화와 관련된 데이터 수집 및 분석의 일부를 인수하여 BI 분석가에게 권한을 부여할 수 있습니다.

반면에 BI 도구를 RPA 플랫폼에 통합하면 자동화 경로를 보다 효율적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어 UiPath는 인기 있는 BI 솔루션인 Kibana 및 Tableau와 통합되어 봇-직원 상호 작용의 성능에 대한 향상된 통찰력을 제공합니다. 또한 RPA는 향후 최적화 노력의 핵심이 되어야 하는 프로세스 예외 및 불규칙성을 자동으로 식별하는 주요 도구 역할을 합니다. UiPath는 또한 자동화 기회 식별을 단순화하는 데 사용할 수 있는 프로세스 마이닝 소프트웨어의 선두 공급업체인 Celonis와 파트너 관계를 맺고 있습니다. RPA와 BI는 개별적으로 활용될 때 이미 결과를 가져올 수 있지만 두 기술을 함께 사용하면 부분의 합보다 더 큰 전체를 얻을 수 있습니다.