BI 현대화: 왜 해야 할까요?

기술 우선에서 사용자 우선 비즈니스 인텔리전스로

오늘날의 급속한 디지털 전환에 직면하여, 옴니채널 상거래에 의존하는 문화와 경제, 온라인 도구에 대한 의존도 증가로 인해 기업은 이러한 소스에서 쏟아지는 데이터에서 최대한의 가치를 추출할 수 있는 더 나은 방법을 모색하고 있습니다. 그리고 이 데이터를 전략적으로 활용해야 하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. McKinsey & Company의 최근 연구 에 따르면, 성과가 좋은 데이터와 분석 이니셔티브를 보유한 기업은 고객 만족, 운영 효율성, 제품 성과 등에 대한 통찰력에서 경쟁사보다 우수한 성과를 거두는 것으로 나타났습니다.

그러나 이러한 경쟁 우위를 확보하려면 사용자를 최우선으로 생각하고 사용자에게 적절하고 상황에 맞는 데이터 액세스를 제공하며 사용자가 일상적인 워크플로에 통찰력을 쉽게 사용하고 통합할 수 있도록 하는 현대적 비즈니스 인텔리전스(BI) 접근 방식의 모범 사례를 이해하는 것이 중요합니다.

기존 솔루션의 BI 도입에 대한 장애물

---

기존 BI 플랫폼은 기술 우선 사고방식으로 구축되었으며, 사용자 경험은 사후에 고려되었습니다. 이러한 플랫폼은 사용성을 염두에 두고 설계되지 않았기 때문에 약 29% 의 회사만이 혁신적 성과를 달성했다고 보고하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그리고 이를 사용하더라도 도구는 일상 업무에 필수적인 부분이 아닙니다. 가장 큰 장애물은 이러한 레거시 BI 도구에 전문 기술을 갖춘 기술 IT 직원이 필요하다는 것입니다. 이는 비즈니스 사용자가 데이터베이스에 쉽게 접근할 수 없게 할 뿐만 아니라, 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 정보와 통찰력을 사용자에게 연결하는 느리고 수동적이며 병목 현상이 발생하는 프로세스를 만듭니다. 빠르게 움직이는 비즈니스 환경에서 이러한 접근 방식은 지연을 초래하고 성장과 민첩성을 방해합니다.

일반 사용자 집단에서 채택률이 낮을 뿐만 아니라 이러한 기존 도구는 현대적 경험이나 현대적 인프라의 요구 사항에 맞게 설계되지 않았습니다. 이러한 도구는 증가한 데이터 볼륨이나 데이터 유형에 따라 확장하는 데 어려움을 겪으며, 사용자는 간단한 질문에 대한 답변을 위해 성능 문제나 데이터 정의의 불일치에 직면하게 됩니다. 대부분의 조직이 보다 많은 이점을 얻을 수 있다는 것은 분명합니다. BI에 대한 현대적 접근 방식 .

"데이터 중심"이란 실제로 무엇을 의미합니까?

데이터는 조직의 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 조직의 BI 솔루션을 현대화하는 것은 "데이터 중심"이 되기로 결정하는 것 이상입니다. 그것이 실제로 무엇을 의미하는지, 그리고 그것을 어떻게 실천에 옮길 것인지에 대한 이해가 필요합니다. 데이터 중심이 된다는 것은 데이터를 적극적으로 활용하고, 데이터에서 얻은 통찰력을 사용하여 조치를 추진하거나 중요한 의사 결정을 알리는 것을 의미합니다. 이를 통해 데이터를 경쟁적 차별화 요소이자 가치 창출자로 포지셔닝할 수 있습니다.

현대화할 때 또 다른 중요한 구분은 진정한 데이터 중심이 되려면 조직의 모든 사람이 데이터와 통찰력에 액세스해야 한다는 것을 이해하는 것입니다. 기존 BI 솔루션에서 데이터 분석 및 시각화 기능은 매우 사일로화되어 있습니다. 전문가와 분석가는 복잡한 쿼리를 비즈니스 사용자에게 사용 가능한 통찰력으로 변환해야 합니다. 데이터에서 가장 큰 가치를 끌어내고 최신 BI 솔루션에서 가장 큰 잠재력을 발휘하려면 조직의 모든 사람이 업무를 완료하기 위해 거의 실시간으로 데이터와 통찰력에 액세스해야 합니다. 데이터 민주화를 향한 이러한 움직임은 적절한 시기에 적절한 맥락에서 적절한 사람에게 적절한 통찰력을 제공할 수 있게 합니다.

또한 읽어보세요 : 애플리케이션 현대화 전략

미드웨스트 스포츠 팀이 BI 게임을 강화한 방법

BI 현대화의 근거를 살펴보는 동안, 레거시 BI 솔루션으로 어려움을 겪고 있던 스포츠 팀의 궤적을 따라가 보겠습니다. 가장 큰 문제 중 하나는 기존 시스템으로 데이터를 보고하는 데 드는 비용이 높다는 것입니다. 이 비용은 주로 소프트웨어 요금, 유지 관리 및 지원, 그리고 인사이트를 표면화하기 위해 사내 데이터 전문가를 전담해야 하는 운영 비용 때문입니다. 마찬가지로 중요한 것은 비즈니스 사용자가 통조림 보고서 이상의 데이터 인사이트에 액세스하는 데 진입 장벽이 높아 전략적 비즈니스 결정을 내리는 능력이 제한된다는 것입니다.

팀 경영진은 최신 BI 플랫폼으로 마이그레이션할 때가 되었다고 결정했습니다.

그들은 모든 정보에 대한 완전한 가시성이 없는 것에 대해 우려했습니다. 데이터 사일로로 인해 한 부서에서 다른 부서로 정보를 공유하기 어려웠고 불필요한 리소스 및 자재 비용이 발생했습니다. 조직은 최신 BI 도구가 주로 사용자와 해결해야 할 문제에 초점을 맞춘다는 것을 이해했습니다. 비즈니스 사용자의 요구를 우선시함으로써 팀 관리진은 이를 통해 직원들이 이미 사용 중인 애플리케이션 및 워크플로 내의 데이터에 적시에 상황에 맞는 액세스를 제공할 수 있으며, 비용은 훨씬 낮을 것이라는 것을 알았습니다.

경영진은 데이터가 가장 중요한 자산 중 하나라는 사실과 BI 솔루션을 현대화하는 것이 단순히 "데이터 중심"이 되기로 결정하는 것 이상이라는 사실을 잘 알고 있었습니다. 그들은 최신 BI 기술 스택을 도입하면 조직이 다음과 같은 방법으로 진정한 데이터 중심 조직으로 진화할 수 있다는 사실을 알고 있었습니다.

BI 현대화 여정에서의 중요한 고려 사항

대부분의 조직과 마찬가지로 스포츠 팀은 BI 솔루션을 현대화하는 것이 큰 과제이자 힘든 여정이 될 것이라고 우려했습니다. 이는 드문 일이 아닙니다. 거의 모든 기업이 현대화 프로젝트를 고려할 때 공통적인 우려를 경험하는데, 여기에는 새로운 솔루션의 유연성과 확장성, 마이그레이션 프로세스 자체에 대한 우려도 포함됩니다. 하지만 그 여정은 생각보다 힘들지 않습니다.

마이그레이션 프로세스를 원활하고 간단하며 성공적으로 만드는 방법이 있습니다. 오늘날의 BI 솔루션은 유연성, 확장성, 장기적인 관리 및 확장성에 중점을 둡니다. 조직이 솔루션을 평가할 때 비즈니스 및 아키텍처 요구 사항과 일치하는지 확인해야 합니다. 그리고 마이그레이션 프로세스를 원활하고 성공적으로 만들 수 있는 핵심 역량과 기술을 갖춘 신뢰할 수 있는 고문과 협력하는 것을 고려해야 합니다.

이 블로그의 마지막에는 BI 솔루션을 공식적으로 평가하는 방법에 대한 포괄적인 가이드에 대한 링크가 있지만 최신 BI 공급업체를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

유연성

선택한 BI 솔루션이 식별된 사용 사례를 넘어서는 분석, 심지어 완전히 공식화되지 않은 사용 사례까지 수용할 수 있는지 확인하세요! 솔루션은 점점 더 복잡한 분석을 포함하도록 확장될 수 있어야 합니다. 또한 BI 이니셔티브가 몇 년 안에 다시 "현대화"될 필요가 없도록 미래에 대비하는 것도 중요합니다. 조직과 일반적인 혁신이 확장됨에 따라 여러 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 사용하여 추가 기능을 빌드할 수 있습니까?

확장성

또 다른 기준은 솔루션이 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 및 아키텍처와 얼마나 잘 어울리는가입니다. 어떤 유형의 시각화, 데이터 유형, 분석 패턴 또는 블록을 비즈니스 인텔리전스에 내장할 수 있습니까?

도구

성능을 측정하고 솔루션이 기존 저장소와 소스 코드에 어떻게 통합될지 파악하는 것도 중요합니다. 솔루션은 GitHub와 같은 동급 최고의 도구와 쉽게 통합될 수 있어야 합니다.

데이터

조직의 핵심 자산인 데이터와 관련된 수많은 질문이 있습니다. 기존 솔루션에서 로직은 가능한 새로운 솔루션과 비교하여 어떻게 배포됩니까? 데이터는 어디에 어떻게 저장됩니까? 그리고 성능에 최적화되어 있으며 속도와 효율성을 위한 클라우드 모범 사례와 일치합니까? (예를 들어, 하이브리드 클라우드 데이터 아키텍처는 BI 계층에 영향을 미칠 수 있으므로 대부분 솔루션은 더 높은 성능을 위해 모든 데이터 소스를 BI 아키텍처와 동일한 물리적 네트워크에 유지합니다.) 또한 데이터 검증은 어떻습니까? 그리고 기존 보고서는 어떻게 더 이상 사용되지 않습니까?

장기 관리성 및 확장성

팀이 새로운 솔루션을 대규모로 관리할 수 있을까요? 더 많은 사용자, 더 많은 데이터, 더 많은 도구가 추가됨에 따라 솔루션이 수행되고 성숙해질까요?

이주

기존 비즈니스 환경에서 마이그레이션하는 데 드는 비용은 엄청났습니다. 운영 보고서에서 자세한 대시보드에 이르기까지 비즈니스 운영 및 프로세스의 중단은 너무 큰 비용이었습니다. 시각화 계층뿐만 아니라 데이터베이스에서도 디지털 변환을 고려하는 기업의 경우 적절한 시스템 통합자가 조직이 이 프로세스를 거치도록 도울 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 고문은 최신 플랫폼으로 마이그레이션하는 방법뿐만 아니라 기존 배포에서 마이그레이션할 가치가 있는 것이 무엇인지 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 많은 기존 보고서는 특정 데이터 문제 및 제한 사항에 대해 코딩되었을 것입니다. 마이그레이션 프레임워크는 이러한 데이터 시나리오를 포괄하는 보고서 로직을 포착해야 합니다. 조직이 한 솔루션에서 다른 솔루션으로 이동하는 데 도움이 되는 가속기가 있습니까? 마이그레이션 일정은 어떻게 됩니까? 그리고 공급업체는 지식 이전과 새로운 솔루션의 전체 가치를 포착하는 데 어떻게 도움을 줄 것입니까?

적절한 시스템 통합자는 고객의 비즈니스를 이해하고 데이터 아키텍처를 분석하는 데 시간을 들이면서 고객이 보고 환경을 최적화하도록 돕고 새로운 도구로 어떤 것이 가능한지 보여줍니다.

BI 마이그레이션 홈런

결국 야구팀 고객은 어떻게 되었을까요? Trianz와 협력하여 마이그레이션을 가속화하는 컨설팅 및 시스템 통합 파트너로 참여하면서, 경영진은 마이그레이션해야 할 보고서를 파악했습니다. 레거시 보고 환경을 검토하고 새로운 BI 솔루션에 필요한 보고서를 파악하면서 보고서 수와 궁극적으로 유지 관리 비용을 줄였습니다. 팀과 Trianz는 협력하여 마이그레이션할 모든 보고서를 문서화하고 검토했으며 대시보드와 데이터 모델을 모두 만들었습니다. 이러한 노력을 통해 새로운 현대적 플랫폼에서 BI 및 분석에 대한 접근 방식을 재고하는 데 도움이 되었습니다.

단 한 달간의 분석과 계획, 그리고 새로운 BI 솔루션에서 의미 계층, 보고서, 대시보드를 만드는 데 4개월이 걸린 끝에, 이 조직은 매일 집계된 통찰력을 담은 최초의 임원 대시보드를 만들 준비가 되었습니다.

가속화된 통찰력과 운영 효율성을 통한 더 높은 생산성

이제 현대 BI 환경은 분석의 중심이 되었고 스포츠 팀의 운영 워크플로의 핵심 기능이 되었습니다. 레거시 시스템은 폐기되었습니다. 이전에 레거시 솔루션을 지원했던 핵심 리소스는 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 해제되었습니다. 데이터 과학자, 영업 담당자, 비즈니스 분석가를 포함한 이해 관계자는 데이터를 일상 업무 스트림에 직접 통합하여 효율성을 높이고 통찰력과 조치에 걸리는 시간을 단축했습니다. 이 조직은 총 20개 이상의 주제 영역에 걸쳐 120개의 보고서와 3개의 임원 수준 대시보드를 보유하고 있습니다.

진정으로 데이터 중심이 되려면 조직은 데이터가 제공하는 기회에 따라 행동하고 이를 전환할 수 있어야 합니다. BI 솔루션을 현대화하는 것이 그 여정의 첫 번째 단계입니다.

이제 BI 현대화가 모든 디지털 변환 노력의 중요한 측면인 이유를 이해했으므로 다음 단계로 나아갈 수 있습니다. 현대 BI 솔루션에서 찾아야 할 사항에 대해 자세히 알아보려면 " 현대 BI 평가 가이드 "를 다운로드하세요.