BI 툴을 활용한 데이터 드리븐 경영

BI, BI툴이란 「비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence)」 의 약어입니다. 기업 내의 다양한 부서의 누적된 정보를 모아 분석, 가공하여 경영상의 의사 결정에 도움을 얻기 위한 개념을 말합니다. 

컴퓨터가 진화하고 인터넷의 보급과 함께 다양한 IT 툴이 등장하고 있습니다. 방대한 정보를 수집・축적・분석하는 것이 용이해졌기 때문에 데이터에 근거한 판단을 경영과 마케팅에 활용하는 데이터 드리븐이란 방법의 중요성이 알려지고 있습니다. 

데이터 드리븐을 실행하는데 빼놓을 수 없는 것이 바로 BI 툴입니다. 

기업에서 부서마다 SFA, CRM과 같은 다양한 툴을 사용하여 필요한 정보를 관리하고 있습니다. 이러한 툴 중 일부는 서로 연결하여 정보를 공유하는 경우도 있지만 다수가 독립된 정보로 관리되고 있습니다. 

BI 툴은 각 툴과 연결함으로써 정보를 모아 축적하고 종합적으로 분석하여 다양한 형태로 가시화합니다. 즉, 사내의 모든 정보로부터 필요한 정보를 추출하여 의사결정에 도움이 되는 형태로 표시할 수 있습니다. 결과적으로, 경영자에서 관리자, 현장 직원까지 데이터 과학자와 같은 전문가에 의존하지 않고 데이터를 기반으로 의사결정 할 수 있습니다.  

BI 툴은 데이터에 의한 의사결정을 용이하기 하기 위한 많은 기능을 갖추고 있습니다. 그 몇 가지를 소개하겠습니다. 

• 보고

BI 툴은 입력된 정보를 실시간으로 갱신하기 때문에 수시로 최신 데이터를 보고합니다. KPI 등의 중요한 수치를 대시보드에 모아두면 현재 기업 활동 상황을 시각적으로 파악할 수 있습니다. 

• 온라인 분석 처리

「OLAP」 라 불리는 기능을 통해 온라인 분석 처리가 가능합니다. BI 툴 내의 데이터 베이스에 축적된 정보를 다차원적으로 처리하여 상세히 분석하는 기능입니다. 

• 데이터 마이닝

데이터 마이닝이란 통계적으로 처리함으로써 데이터 간의 아직 알려지지 않은 관련성이나 경향을 분석하는 방법입니다. 교차 분석, 회귀 분석, 상관 분석 등의 복잡한 분석이 가능합니다. 

사내 데이터를 축적하고 분석하는 BI 툴을 활용함으로써 하기와 같은 광범위한 장점이 발생합니다. 

그러나, 주의할 것은 이러한 장점을 사업에서 어떻게 활용해 갈 것인지를 명확히 해 두는 것입니다. 그 후, 비로소 BI 툴을 제대로 활용할 수 있을 것입니다. 

데이터 분석 처리 관련 BI 툴이 행하는 분석 처리의 대부분은 Excel처럼 스프레드시트 소프트웨어에서도 실행 가능합니다. 그러나, 복잡한 분석을 하기 위해서는 함수를 사용하는 시트를 만들어야 합니다. 또한 데이터의 양이 방대해지면 Excel에서는 처리에 시간이 다소 걸리게 됩니다. 데이터 드리븐 경영을 실행하기 위해서는 그 나름의 정보량이 필요하고 그 모든 것을 Excel로 처리하는 과정은 현실적이지 않습니다. 압도적인 처리 속도를 갖춘 BI 툴만이 가능합니다. 

각 부서에서 사용되고 있는 다양한 툴과 연계하기 때문에 BI 툴은 광범위한 데이터 자원에 대응할 수 있도록 설계되어 있습니다. 사내에서 관리되고 있는 Excel 시트 외에도 SFA・CRM에 축적된 데이터, 혹은 사외에서 수집된 데이터 자원과 SNS 등을 통해 얻는 정보 등 광범위한 데이터를 통합하여 사용할 수 있습니다. 

SFA와 CRM등의 툴과 동일하게 BI 툴에서는 취득한 정보를 실시간으로 반영하여 공유할 수 있습니다. 브라우저 상에서 작동하는 툴이라면 모바일에서도 표시 가능하고 집 밖에 있다하더라도 스마트폰으로 최신 데이터를 확인할 수 있습니다.

전문 지식을 갖춘 데이터 과학자와 데이터 분석가에 의한 데이터 분석은 크게 도움이 됩니다. 그 중요성은 BI 툴이 등장한 지금도 마찬가지입니다. 

그러나 모든 면에서 빠른 속도를 중시하는 지금의 비즈니스 상황에서는 신속한 의사결정이 더욱 중요해졌습니다. 그러기에 정확한 정보를 정확하게 분석하여 가시화해주는 BI 툴이 큰 힘이 될 것입니다.

BI 툴 중에서는 사용자의 니즈에 맞춘 확장 기능이 있는 툴도 있습니다. 예를 들면, Salesforce에서는 AI를 사용하여 데이터 분석과 미래 예측을 확장 기능으로 제공하고 있습니다. 

데이터의 추출・집계・분석까지는 디지털 툴이 매우 잘 수행하지만, 이후의 예측과 행동에 대해서는 사람이 판단해야 합니다. 그러한 판단을 내리는 데 있어 도움을 줄 수 있는 기능은 든든한 편이라고 할 수 있겠습니다. 

많은 장점을 갖춘 BI 툴이지만, 도입에 있어 주의해야하는 포인트가 있습니다. 도입을 고려하고 있다면 이러한 항목에 대해 검토해야 합니다. 

BI 툴이 주목받고 있는 배경에는 우선 개인의 기호와 행동의 다양화, 그로 인한 시장의 니즈의 다양화가 있습니다. 이러한 시장 동향을 따라가기 위해서는 과거의 성공 경험과 개인의 직관력은 더 이상 도움이 되지 않습니다. 다량의 데이터를 분석 처리하고 경영상의 의사결정 속도를 증가시켜야 합니다. 그래서, 대량의 데이터를 다루는 BI 툴이 주목받고 있는 것입니다. 

반대로, 「 분석은 필요 없다」 ,「Excel로도 충분하다」 와 같은 상황이라면 BI 툴은 불필요합니다. 「우리도 BI 툴을 도입하는 것이 좋지 않을까」 라고 BI 툴의 도입을 고려하고 있는 회사의 대표들이 많을 것입니다. 그러나, 결코 그것이 경영상 최적의 방법인지 혹은 업무상 꼭 필요한 것인지는 충분히 검토해야합니다. 

이것은 SFA와 CRM 등 다른 IT툴에도 공통된 사항이지만 자사에 맞는 제품을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 

현재 등장하고 있는 BI 툴의 기본 기능은 거의 동일하지만 제품에 따라 각각 다른 장점을 가지고 있습니다. 「보고서 기능이 강하고 대시보드가 보기 쉽다」 ,「보다 자세한 분석이 가능하다」 , 「데이터 마이닝에 강하다」 , 혹은 「모든 부분에서 기대 이상의 실력을 가지고 있다」 등의 제품도 있습니다. 금융, 제조업, 유통 등 특정 업종에 맞는 제품도 있기 때문에 이러한 제품을 선택하는 것도 좋을 것입니다. 

또한, 자사의 기존 IT 환경과 문제없이 연결 가능한지도 중요한 포인트이기 때문에 도입 전에 반드시 확인해야 합니다. 이 부분을 놓친다면 도입하더라도 제대로 사용할 수 없습니다.

BI 툴은 매일 사용하는 것이기 때문에 조작성과 사용 방법이 편리해야 합니다. 데모버전을 통해 미리 시험해볼 수도 있습니다. 또한, 자사에 맞는 커스터마이징과 장기적으로 확장이 가능한지도 체크해야 합니다. 벤더 담당자에게 「장기적으로 이런 식으로 활용하고 싶다」 라고 상담한다면 적절한 피드백을 받을 수 있습니다. 

클라우드 서비스로 제공되는 디지털 툴은 상당히 고객의 의견을 반영하고 수정을 지속하고 있습니다. 그러나 가능한 것과 가능하지 않은 것이 있고, 자사의 니즈에 맞는 것인지 사용해보지 않으면 모르는 부분도 있습니다. 어느 정도 점유율을 가진 제품이라면 인터넷상에서 리뷰도 참고할 수 있습니다. 가능한 많은 정보를 모아 판단의 근거로 사용하십시오. 

대량의 데이터를 수집하고 시각화에 활용하기 위해 마케팅에서도 BI 툴을 사용하려 하는 기업도 다수 있습니다. 단, 마케팅에 관련된 데이터의 시각화라면 MI 툴 (마케팅 인텔리전스 툴)을 사용하는 것이 보다 효율적입니다. 

BI 툴이 주로 「사내 데이터를 수집하고 시각화한다」 라면 MI 툴은 「사외 데이터를 수집, 시각화한다」 라는 것이 특징입니다. 최근 몇 년간 증가하고 있는 마케팅 솔루션의 방대한 데이터를 다루는 것은 MI 툴이 더 적합합니다. 

사내 곳곳에서 관리되고 있는 정보를 제대로 활용하기 위해서 BI 툴은 유용합니다. 그러나, 도입하는 것이 목적이 되면 너무 압도적일 것입니다. 중요한 것은 BI 툴로 분석한 결과를 경영상의 의사결정에 활용하는 것입니다. 

자사에 적합한 툴을 선택하고 데이터를 효과적으로 활용함으로써 빠른 데이터 드리븐 경영을 실행할 수 있습니다.