인포그래픽: 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 웨어하우징 설명

비즈니스 인텔리전스와 데이터 웨어하우징은 정보의 저장, 보안 및 활용 방식과 관련하여 밀접하게 관련된 디지털 혁신의 두 가지 측면입니다.

간단히 말해서 데이터 웨어하우징은 조직이 정보를 수집하고 저장하는 데 사용하는 방법을 말하며, 이를 데이터 "웨어하우스"에 조합합니다.

비즈니스 인텔리전스는 경영진에게 의사 결정을 위한 실행 가능한 데이터를 제공하기 위해 이 정보를 분석하는 데 사용되는 방법을 말합니다.

이 두 가지는 오늘날 모든 산업에서 데이터의 효과적인 활용이 운영의 중요한 부분이자 주요 경쟁 차별화 요소인 현대 비즈니스에 절대적으로 중요합니다.

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데이터 웨어하우징과 비즈니스 인텔리전스가 결합되는 방법

데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스를 효과적으로 사용하면 조직의 정보 중추 역할을 할 수 있으므로 모든 비즈니스 라인을 조정하여 진정한 데이터 기반 운영을 촉진할 수 있습니다.

이것은 무엇을 의미합니까?

회사의 부서가 정보 공유 측면에서 서로 분리될 때 발생하는 데이터 사일로는 비즈니스에서 상상할 수 있는 것보다 훨씬 더 일반적입니다.

이는 다른 부서가 전사적 자원 계획을 통해 서로 통합되지 않은 레거시 소프트웨어에서 작업하는 조직에서 특히 일반적입니다.

이는 데이터 사일로로 이어지며 부서는 비즈니스 인텔리전스 솔루션에 액세스할 수 있지만 데이터는 대부분 이러한 사일로로 제한되며 조직 내 다른 사람은 액세스할 수 없습니다.

"2019년 고객 여정 현황" 보고서에 따르면 특히 사일로가 데이터 활용을 모색하는 마케터에게 피해를 입히고 있는 것으로 나타났습니다. 마케터의 47%는 정보가 사일로화되어 액세스하기 어렵다고 말했습니다.

이에 대응하기 위해 데이터 웨어하우스의 개념이 고안되었습니다. 즉, 비즈니스 내 모든 소스의 데이터 스트림이 중앙 리포지토리로 전달되고 필요한 사람들이 쉽게 액세스할 수 있습니다.

데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 작동 방식 개요

데이터 소스

처리해야 하는 데이터 웨어하우징의 첫 번째 부분은 데이터를 검색하고 웨어하우스(또는 부서의 특정 비즈니스 기능에 대한 데이터를 보관하는 하위 범주인 "데이터 마트")에 업로드해야 하는 소스입니다.

여기에는 일반적으로 주요 이해 관계자가 누구인지 결정하고 데이터 웨어하우스로 유입되는 데 필요한 보고가 포함됩니다.

이것의 대부분은 자명할 것입니다. 예를 들어 CRM의 마케팅 보고서 또는 ERP의 회계 보고서가 있습니다. 일부는 식별하기가 쉽지 않으며 고객 전화 통화 또는 이메일 기록과 같이 보고해야 할 수 있는 데이터의 간과된 측면이 더 많이 포함될 수 있습니다.

데이터웨어 하우스

필요한 데이터가 식별되면 데이터를 추출하여 데이터 웨어하우스에 로드할 차례입니다.

이 프로세스는 "추출, 변환, 로드"(ETL)라고 하며 여러 소스의 데이터를 하나의 통합 데이터 저장소로 로드하는 데 중요한 구성 요소입니다.

ETL은 필요한 정보를 데이터 웨어하우스로 추출할 뿐만 아니라 정보의 출처나 시스템에 관계없이 모든 데이터베이스에서 데이터 품질과 일관성을 보장하기 위해 정보를 정리하기 때문에 매우 중요합니다.

ETL의 기본 전제는 데이터가 원시 형식의 데이터를 구성하는 "스테이징 영역"으로 추출된다는 것입니다.

비정형 데이터는 전체 데이터의 80~90% 이상을 차지하며 계속 증가하고 있습니다.

그런 다음 변환되어 데이터 처리를 거칩니다.

데이터 처리는 원시 데이터를 가져와 최종 사용자가 분석 목적으로 사용할 준비가 되었는지 확인하는 것을 의미합니다.

데이터 처리에는 나쁜(사용할 수 없는) 데이터에서 좋은 데이터를 필터링하고, 필터링하고, 중복을 제거하고, 유효성을 검사하고, 일관성을 조정하는 작업이 포함됩니다(예: 스프레드시트에서 일반적).

마지막으로 새로 변환된 데이터가 스테이징 영역에서 데이터 웨어하우스 내의 올바른 리포지토리로 전송되는 로드 단계가 나옵니다.

데이터가 로드되면 일반적으로 연속적으로 배치로 수행되는 완전 자동화된 프로세스입니다.

비즈니스 인텔리전스

데이터가 데이터 웨어하우스에 있고 올바르게 처리되면 BI(비즈니스 인텔리전스) 프로그램에서 분석할 준비가 된 것입니다.

BI 소프트웨어는 웨어하우스에서 데이터를 가져와 통찰력을 얻기 위해 구문 분석하여 정보를 실행 가능하고 의사 결정자가 이해하기 쉬운 데이터로 변환합니다.

요컨대, 비즈니스 인텔리전스는 데이터 웨어하우스와 최종 사용자 사이의 다리 역할을 합니다.

자동화, 기계 학습 및 직원이 몇 주가 걸리는 작업을 몇 초 만에 분석하는 기능을 통해 BI 도구는 데이터를 쿼리하고 보고서, 차트 및 기타 실행 가능한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

전체 기업의 절반 이상이 클라우드 BI가 진행 중인 미래 이니셔티브에 "중요" 또는 "매우 중요"하다고 생각하지만 Gartner는 기업의 87%가 분석 성숙도 수준이 낮은 것으로 간주된다는 사실을 발견했습니다.

최종 사용자 액세스

비즈니스 인텔리전스 솔루션이 데이터를 사용하여 최종 사용자에게 필요한 보고서를 생성한 후에는 시스템에서 실행 가능한 방식으로 이 정보를 전달해야 합니다.

이 프로세스의 처음 세 단계는 모두 데이터를 적절하게 저장하고 사용할 수 있도록 준비하는 데 중점을 두고 있습니다. 이것이 백엔드 프로세스입니다.

마지막 단계는 이해 관계자가 정보를 실제로 사용하는 방식인 프런트 엔드 프로세스입니다.

Microsoft의 PowerBI와 같은 시장을 선도하는 대부분의 비즈니스 인텔리전스 도구는 뛰어난 시각화 기능을 제공하므로 기술 전문가가 아닌 사용자도 어려움 없이 의사 결정에 데이터를 적용할 수 있습니다.

최종 사용자가 소화 가능한 방식으로 필요한 정보를 얻도록 하는 것은 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스의 중요한 측면입니다.

이 전체 프로세스의 목적은 가치 있는 정보를 필요로 하지만 복잡한 데이터 세트로 작업하는 데 익숙하지 않은 사람들에게 중요한 정보를 제공하는 것이므로 최종 사용자 액세스는 결정을 내릴 때 고려해야 할 주요 고려 사항 중 하나입니다. BI 솔루션에서.

결론

비즈니스 인텔리전스 및 데이터 웨어하우징은 현대 조직에 중요합니다.

이는 오늘날 기업들이 과거 어느 때보다 데이터 활용 능력을 기반으로 훨씬 더 많은 경쟁을 하고 있기 때문입니다.

조직의 48%는 클라우드 BI가 미래 비즈니스 생산성 계획에 "중요"하거나 "매우 중요"하다고 생각합니다.

결과적으로 기업이 데이터를 통합하고 이를 이니셔티브에 활용할 기회를 제공하는 방식에 투자해야 할 필요성은 고려해야 할 중요한 고려 사항입니다.

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