BI(Business Intelligence)

Intelligence = Information + Value

Business Intelligence = Business Issue을 해결하는데 성공할 확률이 높은 가치(Value) 있는 정보(Information)를 제공

BI의 정의

• 기업이 보유하고 있는 수 많은 정보를 정리하고 분석하여 기업의 생산성 향상, 원가절감,고객만족 등의 전략적 의사결정에 활용하는 일련의 프로세스를 말한다. 한 마디로 기업 내외부를 흘러 다니는 기업의 수익과 고객만족에 직접적 영향을 주는 고급 정보들을 가공하는 것을 가리키는 것이다.

• 업무의 각 분야의 데이터로부터 현재까지의 데이터를 분석하고 미래의 계획을 세울 수있는 통찰력을 얻게 하는 일련의 기능집합

• 기업의 마케팅, 영업, 고객서비스 업무에 필요한 각종 의사결정 정보를 제공하여 합리적으로 의사결정을 할 수 있도록 도와주는 시스템

BI의 등장 배경

• 대형 유통업체의 급성장 - 계속되는 인수 합병으로 유통업체의 대형화, 세계화

• 고개관리(CRM)의 중요성 부각 → 고객 중심의 비즈니스만이 생존의 방법

• 공급망 관리의 중요성 대두

• 온라인 유통 및 판매이용의 증가

BI의 필요성

기존의 경쟁은 비즈니스 기능, 비즈니스 프로세스의 우월성을 중심으로 이뤄졌다. 하지만 지금은 상품/서비스 또는 전략적 경영정보 등의 우월성에 의해 경쟁이 이뤄지고 있다. BI는 바로 이러한 것들을 지원한다.

BI의 핵심 구성요소

핵심요소	주요내용
정보의 추출및 변형	운영시스템으로 부터 데이터를 획득하여 비즈니스 정보로 변형 일반적으로 데이터웨어하우스 ETT 도구 이용
정보의 관리	BI 데이터웨어하우스 BI 데이터 마트 구축
정보의 분석과 모델링	데이터웨어하우스 구축 후 OLAP이나 데이터 마이닝 S/W를 이용 가공된 리포트 또는 분석 보고서 템플릿을 제공하는 도구 웹 기반 분석 패키지 도입
정보의 배포	그래피컬한 웹 기반 분석 정보를 사용자에게 배포 스케줄 또는 이벤트-Driven방식으로 정보를 웹서버 또는 이메일시스템으로 전달 방대한 양의 비즈니스 정보들을 잘 구성하여 배포하기 위해서는 EIP 도입 필요

BI 프로젝트의 위험 요소

1.   현업의 참여의식 부족 및 부서간 이기주의

BI 프로젝트는 비즈니스에 대한 지식과 BI 기술이 잘 어우러져야만 좋은 결과를 얻을 수 있는데 해당 기업의 비즈니스 이슈를 잘 알고 나름대로 해결 방향을 제시할 수 있는 현업이 적극적으로 참여하지 않는 한 BI 기술만 사용된 시스템에 머무르게 된다.

2.   기존 시스템과 정보의 질에 차별성이 없는 DW 구축

데이터 웨어하우스는 BI 솔루션을 수행하는데 근간이 되는 매우 중요한 역할을 한다.데이터 웨어하우스에서는 기존 정보계 시스템과 차별화된 가치 있고 흥미 있는 분석용 파생 데이터들을 제공해야 한다.

3.   지속적인 마이닝 모형의 보완 및 캠페인 활동과 연동이 없는 경우

BI 솔루션은 일반 애플리케이션과 달라서 지속적인 관리가 뒤 따라야 한다. BI 프로젝트 중에 만들어진 예측 모형은 특정 경기 상황들을 담고 있는 모형이기 때문에 한번 만들어진 예측모형을 영구히 사용할 수는 없는 것이다.

4.   BI 활용목적이 불명확한 상태에서 추진

• 비즈니스 목적의 불명확성

• BI을 통해 해결하고자 하는 비즈니스 문제에 대한 무지

5.   잘못된 아키텍처를 선정했을 경우

• Scalable 하지 않은 아키텍처 요소

• 운영계 시스템의 기능보완 차원의 사용목적과 혼돈

6.   대규모의 Top-Down 방식의 BI 프로젝트 진행

한번에 대규모의 Top-Down 방식으로 BI 프로젝트를 추진

올바른 BI 프로젝트 도입 방안

1.    전사적 오너십을 갖을 수 있는 전담 팀을 운영

부서간의 이견을 통합 조율하고 전사차원의 비전을 제시하며 현업을 이끌 수 있는 조직과, BI 프로젝트 완료 이후에도 기존프로세스에 접목시켜 현업담당자들이 기존 생활 패턴으로 자리잡을 때까지 지속적인 교육과 인식전환 과정을 담당할 추진 조직이 필요하다.

2.    인텔리전스 아키텍처를 구축

기업에 있어 BI 영역은 기존의 운영계 시스템의 변천 형태만큼이나 다양하다. 중요한 것은 기업에 맞는 인텔리전스 아키텍처를 구축하는 것이다.

3.    추진은 Top-Down, 구축은 Botton-Up으로

기업에 맞는 BI의 전체적인 큰 그림을 그리고, BI 영역별 기준을 만들어 전사적인 통일된 관점에서 BI를 추진해가는 것

BI의 다양한 응용분야

• 고객의 구매특성과 패턴 발견을 통한 타겟 마케팅

• 이탈고객의 성향분석을 통한 예측모델 개발

• 정확한 품질관리

• 타사고객 재획득을 위한 윈백 전략 개발

• 통신, 가트 등의 부정행위 발견

• 캠패인 관리

BI 구축시 기대효과

1.    신속한 의사결정 지원

경영자를 위한 의사결정 정보의 제공으로 정확하고 신속한 의사결정을 지원

2.    비용절감 및 수익 창출

업무능력 생산성의 향상으로 비용절감 및 수익창출

각종 자료를 효과적으로 분석해 수익을 개선하고, 경영위험을 예측해 효과적으로 대응함으로써 기업의 가치를 증대

3.    정보시스템 투자 효율 극대화

기 투자된 정보시스템에 대한 투자효과의 극대화를 통한 투자 효율성 증가

정보시스템의 적극적 활용

4.    뛰어난 분석 도구를 통한 고객에 대한 지속적인 관찰과 분석 수행