비즈니스 인텔리전스 시스템의 필수 구성 요소

1억 5천만 건의 이메일 전송, 2천만 건의 WhatsApp 메시지, 278만 건의 YouTube 조회수, 240만 건의 검색어 - 이 수치는 1년, 1개월 또는 1주일 동안의 수치가 아닙니다. 이 숫자는 1분 동안 인터넷에서 일어나는 행동을 지정합니다! 우리 주변에서 발생하는 이러한 데이터 폭발은 기업이 사용자의 요구와 선호도에 따라 제품과 서비스를 맞춤화할 수 있는 다양한 방법과 기회를 제공합니다. 결과적으로 모든 비즈니스 또는 기업은 일반적으로 수집 및 비축되고 종종 비즈니스 전략 또는 마케팅 요구 사항에 대한 귀중한 자산으로 취급되는 데이터 덩어리를 생성합니다.

그러나 귀중한 통찰력, 추세 및 패턴을 추출할 방법과 수단이 없다면 데이터가 무슨 소용이 있겠습니까? 적절한 비즈니스 인텔리전스와 분석이 없으면 데이터는 혼란을 야기하고 이해 관계자에게 의미가 없습니다. 이는 대부분이 축적된 데이터에서 유용하고 의미 있는 정보를 추출하는 방법에 대한 지식이 부족하기 때문에 발생합니다. 따라서 전문성과 역량이 부족하여 회사의 발전을 위한 유익한 결정을 내리지 못하는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 회사에서 고급 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 채택하여 회사와 원시 데이터 간의 격차를 성공적으로 메우고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스의 중요성

대상 비즈니스 인텔리전스는 기업이 비즈니스에 가장 적합한 것이 무엇인지 결정하는 데 도움이 되는 확실한 방법입니다. 기업이 올바른 결정을 내리고 경쟁자를 능가할 수 있는 효과적인 방법으로 빠르게 부상하고 있습니다. 이제 기업은 전문 컴퓨터 프로그램을 통해 원시 데이터에서 추출한 비즈니스 인텔리전스를 강조하고 직원들에게 이러한 구조화된 데이터에서 얻는 정보에 익숙해지고 전파하는 방법을 교육하고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 사용하여 기업은 예산을 편성하고 성장을 촉진할 수 있는 새로운 비즈니스 기회를 모색할 수 있습니다. 그러나 BI가 기업 데이터를 분석하는 단순한 도구가 아닌 것도 사실입니다. 또한 관리자와 분석가가 재평가 및 재검토가 필요한 무능한 비즈니스 프로세스를 식별하는 데 사용합니다. 이는 수익 손실에서 비롯되며 비즈니스 효율성을 향상시킵니다. 시장에는 Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau 및 IBM을 비롯한 다양한 BI 도구가 있습니다.

회사는 이러한 도구를 활용하고 표준 통찰력의 힘을 활용하여 비즈니스의 변화를 볼 수 있습니다. 올바른 방식으로 사용된다면 좋은 BI 시스템은 회사의 재산에 놀랍도록 좋은 변화를 줄 수 있으며 더 나은 사용자 참여와 더 높은 판매 전환율을 누릴 수 있습니다. 그러나 부적절하게 구현하면 조직에 좋지 않은 결과를 초래할 수 있다는 것도 마찬가지입니다. 따라서 조직은 모든 ​​요구 사항을 성공적으로 충족할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 시스템을 적절하게 평가하기 위해 몇 가지 노력을 기울여야 합니다.

BI 시스템의 필수 구성 요소

기본 사항을 시작하기 위해 강력하고 안정적인 BI 시스템을 만드는 데 필요한 필수 구성 요소 목록을 작성했습니다.

1. 데이터 웨어하우징:

이 디지털 시대에 생성되는 데이터의 양은 모든 추정치를 초과했습니다. 수많은 통계에 따르면 일상적인 비즈니스는 약 2500조 바이트의 데이터를 생성하고 있습니다. 또 다른 중요한 요소는 오늘날 사용 가능한 데이터의 90% 이상이 지난 몇 년 동안에만 생성되었다는 것입니다. 기업은 이렇게 축적된 원시 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 알아야 합니다.

일반적으로 여러 OLTP 시스템 및 기타 다양한 소스에서 가져온 데이터는 분석 및 시각화 도구를 통해 전달할 수 있는 데이터베이스에 축적되어야 합니다. 데이터 웨어하우징의 목표는 필요할 때마다 비즈니스 인텔리전스를 위해 비교 및 ​​분석할 수 있도록 하나 이상의 리소스에서 모든 구조화된 데이터를 집계하는 것입니다. 창고는 쉽게 회수하고 원활하게 관리할 수 있도록 안전하게 보관되어야 합니다.

Oracle, Microsoft, IBM, SAP, Amazon AWS는 데이터베이스 관리 시스템의 리더로 이름을 새겼습니다. 데이터 웨어하우스 사용의 주요 이점은 여러 리소스의 데이터를 분석할 수 있다는 것입니다. 이것이 회사의 방대한 양과 데이터의 정확성에 대한 분석 작업을 수행하기 위해 데이터 웨어하우스를 사용하는 이유입니다.

2. 빅 데이터:

경쟁이 주도하는 이 시대에 기업은 적시에 올바른 결정을 내려야 합니다. 비즈니스 인텔리전스를 효과적으로 활용하고 사용 가능한 데이터를 살펴봄으로써 중요한 비즈니스 문제를 피할 수 있습니다. 소셜 미디어 사이트, 웹 사이트, 설문 조사, RFID 및 GPS 신호와 같은 여러 소스에서 추출한 대규모 데이터의 존재는 빅 데이터의 전부입니다. 시장은 여러 데이터베이스 기술 지향 도구로 가득 차 있지만 일반적으로 빅 데이터와 관련된 대용량 또는 속도에 대처할 수 없습니다. 여기에 R 및 Hadoop과 같은 전문 분석 도구가 개입하여 정성적 통찰력을 제공합니다. 빅 데이터 분석은 기업의 인식을 바꾸고 일상적인 비즈니스 운영에 전례 없는 영향을 미쳤습니다. 빅 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

• 비용 절감 – Hadoop 및 클라우드 기반 분석과 같은 빅 데이터 기술은 IT 인프라 비용을 크게 줄였습니다. 이러한 기술에 투자함으로써 미래 지향적인 회사는 발생한 비용과 비교할 때 발생한 이익을 쉽게 능가할 수 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 기존 기술에 비해 더 많은 양의 정형 및 비정형 데이터를 최소한의 비용으로 쉽게 저장하고 분석할 수 있습니다.
• 효율성 향상 – Hadoop은 비즈니스 하우스에 데이터를 신속하게 활용하는 방법을 제공하고 분석적 통찰력을 제공하므로 훨씬 더 효과적입니다. 사실, 이는 시간이 많이 소요되는 기존의 ETL 도구보다 훨씬 빠르므로 소스에서 대상 BI 시스템으로 데이터를 로드하는 데 시간이 필요했습니다. 이러한 현대적인 비즈니스 분석 도구는 회사의 효율성을 높이고 데이터 기반 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 도와줍니다.

온라인 생태계의 영향력이 커지고 사용자 선호도가 모바일과 웹으로 이동하는 상황에서 빅 데이터 분석은 더 이상 선택이 아닌 미션 크리티컬한 성공 동인입니다. 이 효과적인 도구는 적절한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 저렴한 비용, 확장성, 강력한 IT 지원 및 탁월한 경쟁력으로 인해 빅 데이터는 이 시대의 가장 높이 평가되는 기술 중 하나가 되었습니다.

3. 웹 스크래핑:

웹 스크래핑을 사용하면 대상 데이터 추출 프로세스가 더 쉬워집니다. 결과적으로 의미 있는 처리 및 분석 및 BI 생성의 후속 단계가 더 원활하고 훨씬 효율적이 됩니다. 구조화되지 않은 데이터와 소셜 미디어 콘텐츠를 모두 크롤링할 수 있는 기능을 통해 BI 시스템의 효율성을 높이는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.

사람들이 귀하의 브랜드에 대해 말하는 것을 듣고, 평판 관리를 미세 조정하고, 온라인 페르소나를 개선하고, 비즈니스의 성공적인 전환 가능성을 높이는 전략적 마케팅 캠페인을 고안 및 배포할 수 있습니다. 웹 스크래핑에서 다양한 애플리케이션이 나타날 수 있습니다. 집계 서비스, 분류 서비스, 비교 사이트, 마케터, 재무 팀, 비즈니스 분석가 등 모두 비즈니스에 필요한 우위를 추가하기 위해 웹 스크래핑 및 데이터 마이닝의 가치 제안을 활용하는 것이 매우 효과적이라는 것을 알게 되었습니다. .

4. 비즈니스 인텔리전스 대시보드:

대시보드는 기본적으로 가장 중요하고 관련성이 높은 정보를 한 눈에 요약하여 볼 수 있는 시각적 표시입니다. 모든 선행 조건 정보는 단일 화면에 병합 및 정렬되어 사용자가 한 눈에 모니터링하고 읽을 수 있습니다. 효과적인 BI 대시보드를 정의하는 몇 가지 주요 특성은 다음과 같습니다.

• 모든 데이터와 시각화는 단일 컴퓨터 화면에 맞습니다. 따라서 스크롤할 필요가 없습니다.
• 정기적으로 모니터링해야 하는 가장 중요한 성능 지표를 표시합니다.
• 대시보드는 디자인 언어가 더 단순하기 때문에 이해하고 사용하기가 매우 쉽습니다.
• 표시된 데이터는 수동 작업 없이 자동으로 업데이트될 수 있습니다. 그러나 업데이트 빈도가 조직마다 다른 것도 사실입니다.

5. 비즈니스 인텔리전스 보고:

비즈니스 인텔리전스에서 보고는 최종 사용자가 비즈니스에 도움이 되도록 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 방식으로 데이터를 표시하는 것을 의미합니다. 일반적으로 보고서는 테이블에 텍스트와 숫자를 표시하며 인쇄에 최적화되어 있으며 PDF와 같은 다른 문서 형식을 지원합니다. 모든 비즈니스 인텔리전스 솔루션에서 보고는 기업이 수집된 데이터를 의미 있게 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요한 역할을 합니다.

이는 시장에서 경쟁력을 강화하기 위한 것입니다. 시장에는 다양한 오픈 소스 비즈니스 인텔리전스 및 보고 도구가 있습니다. 오늘날 비즈니스 인텔리전스는 경쟁이 치열한 시대에 이름을 확고히 하고 싶다면 기업의 본질적인 구성 요소가 되었습니다. BI에서 최대를 추출하려는 사람들은 좋은 BI 시스템의 이러한 기본 구성 요소를 알고 있어야 하고 작업 지식이 있어야 합니다.