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BI는 비즈니스 인텔리전스를 뜻하는 말로, 비즈니스 인텔리전스(BI)는 조직에서 사람과 기술의 힘을 사용하여 전략적 및 일상적 의사 결정 프로세스에 사용될 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다. 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 프로세스에는 회사 데이터를 데이터 웨어하우스나 기타 저장소에 수집하고 특별히 설계된 도구를 사용하여 데이터를 분석하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 회사에서는 고객의 온라인 쇼핑 습관, 운영 비용 또는 지역별 판매 정보를 볼 수 있습니다. 또 다른 조직에서는 비즈니스 운영을 업계 기준치와 비교할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스

데이터를 사용하여 비즈니스 성과를 보다 정확히 파악할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스의 역할은 회사의 전반적인 성과와 운영 방향을 개선하는 것입니다. 최신 비즈니스 인텔리전스 도구는 조직에 발생한 상황, 그러한 상황이 발생한 이유, 운영 최적화를 위해 필요한 사항을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

핵심성과지표에 따라 실행 가능한 단계 수행할 수 있습니다. 기업에서는 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 지속적으로 데이터를 분석하고 단기 및 장기적인 성과에 영향을 미치는 실행 가능한 결론을 도출할 수 있습니다. 분석된 데이터를 통해 판매, 고객 서비스, 생산, 보안 등 기업의 거의 모든 영역에서 중요한 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다.

새로운 비즈니스 분야의 기회 모색할 수 있습니다. 전사적으로 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리는 기업은 변화하는 비즈니스 환경에 빠르게 적응할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스는 새로운 제품 라인을 정의하고, 타겟 마케팅 계획을 통해 새로운 고객을 창출하고, 판매 채널을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 인텔리전스의 중요성

사실에 기반한 결정을 내리는 데 있어 효율성을 높이고자 하는 기업은 비즈니스 인텔리전스의 중요성을 이해하고 있는 것입니다. 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 데이터 내에서 중요한 패턴과 추세를 발견하여 조직 프로세스, 소비자 행동, 내부 생산성에 대한 심층적인 통찰력을 제공하며 이러한 통찰력은 의사 결정과 성과를 최적화하는 데 필수적입니다. BI 도구를 효과적으로 사용하는 데 필요한 데이터 및 기술의 품질과 위치는 본질적으로 고객이 다음과 같은 주요 도전과제를 해결하는 데 도움이 되는 요소입니다.

• 데이터 품질 : 비즈니스 분석을 제대로 완료하기 위해서는 품질이 좋은 데이터를 보유하는 것이 중요합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 결과적으로 품질이 좋지 않은 비즈니스 인텔리전스를 얻게 됩니다. 데이터 품질은 두 가지 주된 이유로 인해 문제가 됩니다. 첫째, 대규모의 복잡한 조직에는 데이터가 오래되기 마련입니다. 둘째, 기업에서는 대체로 적절한 데이터 정제화에 시간을 할애하지 않습니다. 품질이 좋은 데이터를 유지하기 위해서는 회사의 데이터를 정기적으로 정리하고 정규화하는 단계를 수행해야 합니다.
  
  
• 다른 시스템에 숨겨진 중요한 데이터 : 소프트웨어가 호환되지 않거나 사업부에서 사용자 권한을 엄격하게 제어하는 관계로 데이터가 다른 시스템에 있고 그 외의 시스템에서는 액세스할 수 없는 경우 이를 고립된 데이터라고 합니다. 문제는 중요한 데이터가 고립된 상태로 잠겨 있으면 전체 데이터의 일부분만 파악할 수 있으므로 비즈니스 인텔리전스가 불완전하다는 것입니다. 적절한 ETL(추출, 변환, 로드) 도구를 사용하면 여러 시스템의 데이터를 한꺼번에 가져와 분석에 사용할 수 있습니다.
  
  
• 전문성 부족 : 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하려면 상당한 전문 지식이 필요합니다. 즉, 비즈니스 인텔리전스 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 기술은 조직의 소수 핵심 인력만이 보유하고 있고 이로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다.