비즈니스 인텔리전스(BI)란? 조직에 중요한 이유

비즈니스 인텔리전스(BI)는 기업 임원이 최적의 운영 의사결정을 내리고, 정보에 입각한 전략과 전술을 개발하며, 성과를 개선할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크(도구, 애플리케이션, 모범 사례, 방법론)를 포괄합니다. 1980년대로 거슬러 올라가는 이 정의는 기업의 다양한 운영 시스템과 데이터베이스의 대량 데이터가 수집, 분석, 시각화되어 비즈니스 의사결정자와 최종 사용자에게 제공될 때 도출되는 트렌드와 인사이트를 의미합니다.

보고와 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇인가요?

일부 기업이나 비즈니스 리더는 이미 조직 내에 강력한 보고 도구와 기술 통계 분석 기반이 있는데 왜 비즈니스 인텔리전스에 투자해야 하는지 의문을 가질 수 있습니다. 한편 보고는 특정 출력 지표나 데이터 소스에 초점을 맞춰 과거 트렌드와 현황에 대한 인사이트를 제공합니다. 반면 비즈니스 인텔리전스는 마케팅 데이터와 HR의 급여 정보 연결 등 여러 입력을 활용하고, 이전에 파악되지 않았던 프로세스나 데이터 관계를 발견함으로써 더 깊은 분석을 가능하게 합니다. 보고는 무엇이 일어났는지 보여주지만, 비즈니스 인텔리전스는 왜 일어났는지에 대한 답을 제공합니다. 특정 결과가 왜 발생했고 개별 프로세스가 어떻게 상호작용하는지 알 때만 미래에 대한 건전한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스가 왜 그렇게 중요한가요?

헬스케어, 호스피탈리티, 컨설팅 등 산업 전반에서 비즈니스 인텔리전스 활용 사례가 처음 등장했을 때, IT 직무 종사자가 이러한 애플리케이션의 가장 흔한 사용자였습니다. 비즈니스 분석가는 중요한 쿼리 결과와 비즈니스 분석에 접근할 수 있도록 회사의 IT 아키텍트와 개발자에 의존했습니다. 그러나 시간이 지나면서 BI 도구는 점점 더 민첩하고 사용자 친화적이며 직관적으로 변했습니다. 셀프서비스 발전의 결과로, 비즈니스 인텔리전스는 이제 관리자와 직원 모두가 일상적인 의사결정 프로세스를 간소화하는 데 자주 활용합니다.

그러나 표준화된 데이터 세트와 함께 사용되는 기존 BI 도구와 달리, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 비즈니스 인공지능 같은 최신 기술은 현대적인 BI 주도 분석을 가능하게 하는 데 한 걸음 더 나아갑니다. 이러한 발전은 빈번하게 변화하고 역동적인 비즈니스 시나리오에 대한 인사이트를 점점 더 많이 드러낼 수 있게 합니다. 그 결과 전 세계 기업은 현재 운영을 이해할 뿐만 아니라 미래의 도전과 성공에 대비하기 위해 고급 분석 기능에 지속적으로 의존할 것입니다.

비즈니스 인텔리전스의 이점

이 시점에서 정식 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브가 귀사에 어떤 가치를 줄 수 있는지 궁금하실 수 있습니다. 비즈니스 관리자는 처음부터 직관과 기본 운영 지표를 사용해 비즈니스 현재 상태를 파악해 왔습니다. 그러나 더 많은 정보가 분석될수록 의사결정이 더 정보에 기반하게 되고, 결과는 더 크고 좋아집니다.

비즈니스 문제와 기회 식별

비즈니스 의사결정의 기초가 될 수 있는 정량화 가능한 데이터에서 의미를 도출함으로써, 비즈니스 인텔리전스 관행은 운영 병목 현상, 비즈니스 기회, 시장 트렌드 및 개별 프로세스와의 관계를 식별하는 새로운 관점을 제공합니다. 이러한 노력은 프로세스를 더 효과적으로 설계할 수 있는 부분과 회사를 발전시키기 위한 새로운 전략을 정당화하는 부분을 드러냅니다.

생산성 가속화

기업이 광범위한 BI 작업에 참여할 때, 소스(예: ERP, CRM)와 독립적으로 정보를 빠르게 접근하고 활용할 수 있다는 것이 핵심 이점입니다. 즉시 회사 이사진과 현장 작업자는 경쟁사가 긴 노력을 들여야만 획득할 수 있는 직관적이고 정확하며 포괄적인 정보를 사용할 수 있습니다.

다른 소프트웨어보다 더, BI 도구는 회사의 특정 인프라(사용 소프트웨어, 프로세스, 조직 구조)를 처리할 수 있어야 합니다. 여기서 가장 큰 과제는 BI 솔루션이 회사에서 사용 가능한 모든 데이터 소스에 접근하고 처리할 수 있어야 최상의 지식 습득이 가능하다는 점입니다. 일부 데이터 소스는 여전히 아날로그일 수 있습니다. 예를 들어 일부 데이터 소스만 BI 노력에 통합하는 타협을 받아들이는 대신, UiPath의 엔터프라이즈 RPA 플랫폼 같은 자동화 소프트웨어 옵션이 데이터 소스의 격차를 해소하고 서류 작업을 다루는 기업의 디지털화 노력을 지원하는 중요한 연결고리 역할을 할 수 있습니다.

더 큰 이점: RPA + BI 시너지

RPA와 BI가 공동의 목표를 위해 함께 작동하면, 데이터가 더 쉽게 통합되고 진정한 디지털 기업을 위해 효율적으로 통찰력 있게 만들 수 있습니다. 한편 RPA로 구동되는 자동화 노력은 데이터 디지털화를 지원하고, 높은 수작업, 반복, 표준화와 관련된 데이터 수집 및 분석 부분을 맡아 BI 분석가를 지원할 수 있습니다.

다른 한편, BI 도구를 RPA 플랫폼에 통합하면 자동화 경로를 더 효율적으로 이끌 수 있습니다. 예를 들어 UiPath는 인기 있는 BI 솔루션인 키바나(Kibana)와 태블로(Tableau)와 통합되어 봇-직원 상호작용 성능에 대한 향상된 인사이트를 제공합니다. RPA는 또한 미래 최적화 노력의 핵심이 되어야 할 프로세스 예외와 이상을 자동으로 식별하는 주요 도구 역할을 합니다. UiPath는 프로세스 마이닝 소프트웨어 선도 제공업체인 셀로니스(Celonis)와 파트너십을 맺고 있어 자동화 기회 식별을 단순화하는 데 활용할 수 있습니다. RPA와 BI를 개별적으로 활용해도 결과를 얻을 수 있지만, 두 기술을 결합하면 부분의 합보다 더 큰 전체를 이룰 수 있습니다.