빅 데이터와 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇입니까?

빅 데이터와 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇입니까? 빅 데이터는 일반적으로 조직 내에 존재하는 대규모 데이터 세트를 말합니다. 비즈니스 인텔리전스는 보다 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 실행 가능한 정보를 도출할 수 있는 분석 목적으로 이 데이터를 활용하는 것을 말합니다.

이 두 용어는 오늘날 비즈니스 운영에서 점점 더 큰 역할을 하고 있으므로 두 가지를 모두 살펴보고 빅 데이터와 비즈니스 인텔리전스의 차이점, 사용 방법 및 SMB에 대한 이점을 살펴보겠습니다.

빅 데이터

빅 데이터는 일반적으로 조직이 의미 있는 방식으로 활용하기 어렵거나 여러 면에서 불가능한 대규모 "세트" 또는 볼륨에 저장하는 정보로 가장 잘 설명됩니다.

빅 데이터의 명백한 예는 소셜 미디어 채널을 통해 생성되는 정보와 같은 것입니다. 노출, 클릭률, 참여; 이 모든 지표가 합쳐져 ​​우리가 "빅 데이터"라고 생각하는 것을 구성합니다.

정형 및 비정형 데이터

빅 데이터에는 정형 데이터와 비정형 데이터가 있습니다.

이 두 가지 유형의 정보는 빅 데이터 분석의 중요성을 이해하는 데 중요합니다.

구조화된 데이터는 일반적으로 공식 데이터베이스에서 찾을 수 있을 것으로 예상되며 종종 양적 데이터로 이해됩니다.

구조화된 데이터는 쉽게 읽고 평가할 수 있도록 주의 깊게 정렬된 행과 열이 있는 스프레드시트와 같은 항목에 존재합니다.

구조화되지 않은 데이터는 사실상 다른 모든 것을 의미하지만 본질적으로 질적인 것으로 생각할 수 있습니다.

이러한 종류의 데이터의 예로는 비디오, 이미지, 센서 정보, 통화 기록 및 이메일 본문 텍스트와 같은 기타 형식의 비공식 커뮤니케이션이 있습니다.

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

빅데이터의 성장

정형 데이터의 성장은 이미 조직이 극복해야 할 큰 과제이지만 비정형 데이터의 급속한 성장은 더 큰 논쟁의 대상이 되고 있습니다.

구조화된 데이터는 최소한 비교적 쉽게 해독할 수 있다는 이점이 있습니다. 예를 들어 많은 기업에서 이미 CRM을 사용하여 고객 데이터를 보다 효과적으로 분석하여 판매 프로세스를 개선하고 있습니다.

기업이 생각할 시간을 더 많이 주는 것은 비정형 데이터의 증가입니다.

빅 데이터의 대다수는 구조화되지 않았으며 이러한 격차는 앞으로도 계속될 것입니다.

실제로 비정형 데이터는 매년 약 55-65%의 속도로 증가하고 있습니다.

결과적으로 빅 데이터의 효과적인 사용이 조직 간의 경쟁 차별화 요소가 됨에 따라 이 데이터를 활용하기 위해 도구를 활용하는 것이 이제 기업에 훨씬 더 중요합니다.

비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스는 정형 및 비정형 데이터를 모두 분석하여 의사 결정에 정보를 제공하는 실행 가능한 통찰력으로 사용되는 디지털 도구를 말합니다.

대부분의 조직에서 비즈니스 인텔리전스(BI)는 구조화된 데이터의 맥락에서 가장 친숙할 것이지만 AI 및 기계 학습의 사용이 발전함에 따라 구조화되지 않은 정보가 사용을 위해 더 일반적으로 해독되고 있음을 의미합니다.

조직 내 비즈니스 인텔리전스 사용

많은 기업이 BI 도구를 채택하고 사용하는 데 뒤처져 있다는 사실을 알게 된 것은 그리 놀라운 일이 아닙니다.

전 세계적으로 모든 조직에서 BI를 채택한 비율은 약 26%입니다.

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.

또한 2020년 경영진 연구에 따르면 조직의 27%만이 자신의 운영을 "데이터 기반"이라고 생각합니다.

따라서 현재 상황은 기업이 빅 데이터 세트에 비즈니스 인텔리전스를 사용하는 것의 중요성을 이해하고 있지만 BI 도구를 워크플로에 구현하려는 욕구는 낮은 상태입니다.

비즈니스를 위한 비즈니스 인텔리전스의 이점

조직에서 BI 솔루션을 채택해야 하는 이유는 무엇입니까?

BI를 구현하는 조직은 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 통해 빅 데이터를 사용할 수 있기 때문에 생산성과 수익 측면에서 상당한 긍정적인 결과를 보기 시작한다는 점에서 답은 아주 간단합니다.

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1. 조직의 48%는 클라우드 BI가 미래 비즈니스 생산성 계획에 "중요"하거나 "매우 중요"하다고 생각합니다.
2. 비즈니스 인텔리전스, 빅 데이터 및 분석은 Global 2000 기업이 성공을 주도하기 위해 구현하고 있는 최고의 파괴적 기술입니다.
3. 기업의 84%는 정확성을 높이고 의사 결정을 가속화하기 위해 고급 분석 이니셔티브를 시작했습니다.
4. 분석을 활용하는 조직의 56%가 더 빠르고 효과적인 의사 결정을 경험하고 있습니다.
5. 51%의 기업이 비즈니스 인텔리전스 도입으로 더 나은 재무 성과를 달성하고 있습니다.
6. 조직의 46%는 분석을 통해 새로운 제품과 수익원을 식별하고 창출할 수 있었습니다.
7. 브랜드의 45%는 현재 분석을 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 있습니다.
8. 영업 및 마케팅 팀의 90% 이상이 작업을 완료하는 데 클라우드 분석이 필수적이라고 말합니다.
9. 고성과 기업의 40%는 직감에 따라 결정을 내리는 반면 덜 성공적인 기업은 70%를 선택합니다.
10. 회사 데이터의 평균 37%는 유용한 분석의 가능성이 있습니다.

비즈니스 인텔리전스는 비정형 데이터 세트와 어떤 관련이 있습니까?

앞서 언급했듯이 비정형 데이터와 비교하여 정형 데이터의 비율은 상당히 빠른 속도로 줄어들고 있습니다.

이는 아직 하지 않은 기업이 BI 채택을 통합하는 전략을 모색해야 할 뿐만 아니라 비정형 데이터를 활용하는 것이 지금은 아니지만 가장 확실하게 미래에 극복해야 할 중요한 장애물이 될 것임을 의미합니다.

일반적인 BI 도구는 구조화된 데이터를 위한 것이므로 인공 지능을 사용하여 구조화되지 않은 소스에서 실행 가능한 정보를 생성한 다음 효과적으로 분석할 수 있습니다.

예를 들어 기업에서 가장 자주 발생하는 고객 불만 사항을 더 잘 이해하기를 원합니다.

서비스 요청은 다이얼패드와 같은 솔루션을 통해 기록할 수 있으며 이 기록은 텍스트 분석 소프트웨어로 평가하여 광범위한 통화에 걸쳐 공통점(특정 문제 또는 서비스와 관련된 단어 또는 구와 같은)을 결정할 수 있습니다.

그런 다음 이 데이터는 비즈니스 인텔리전스를 통해 집계 및 구조화 및 분석될 수 있습니다.

이는 매우 기본적인 예였지만 비즈니스에서 분석 목적으로 AI를 사용하는 것은 앞으로 조직의 핵심이 될 것입니다.

모으다

우리는 빅 데이터와 비즈니스 인텔리전스의 차이점이 무엇인지 묻는 이 블로그를 시작했지만 두 가지 모두의 중요성과 오늘날의 빅 데이터 및 비즈니스 인텔리전스 환경의 형태에 대한 더 넓은 이해를 가져갔기를 바랍니다.

오늘날 조직 내에서 빠르게 증가하는 빅 데이터 세트의 양은 도전과제이자 엄청난 기회를 제공합니다.

BI 도입의 선두주자는 생산성과 경쟁력에서 이점을 보고 있는 반면, 뒤처진 기업은 BI 구현의 중요성을 인식하고 있습니다.

동시에, 특히 비정형 데이터의 성장으로 인해 특히 인공 지능 및 기계 학습 엔진과 관련하여 더욱 발전된 분석 기능이 필요하게 되며, 이는 정보를 분석하고 수량화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

빅 데이터는 조직에 저장하는 많은 양의 정보이고, 비즈니스 인텔리전스는 의사 결정을 위해 이를 이해하는 수단입니다.

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