비즈니스 인텔리전스는 의사결정 인텔리전스로부터 강화되어야 합니다.

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이제 비즈니스 인텔리전스에는 의사결정 인텔리전스가 필요합니다.

BI는 결정을 알리기 위해 데이터를 사용하는 것입니다. 한편 의사결정 인텔리전스는 증강 분석과 머신러닝을 사용하여 의사결정과 행동으로 이어지는 통찰력을 자동으로 표면화하는 것입니다.

수십 년 동안 BI는 조직이 경험을 통해 개발된 본능만을 사용하는 것보다 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 하는 보고서와 대시보드를 구축하는 데 사용되었습니다.

수십 년 전 Cognos 및 BusinessObjects부터 최신 Microsoft Power BI, Qlik 및 Tableau에 이르기까지 BI 플랫폼은 데이터를 사용하여 의사 결정을 알리고 이점을 얻음으로써 조직이 동료와 경쟁할 수 있도록 돕는 중요한 수단이었습니다.

이는 데이터 팀이 미래 결과를 예측하고 비즈니스 사용자의 셀프 서비스 탐색 및 분석을 촉진하는 모델을 구축하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 조직의 성장을 촉진하는 순간에 결정을 내릴 수 있습니다.

그러나 Eckerson Group의 설립자이자 수석 컨설턴트인 Wayne Eckerson은 분석 공급업체 Sisu가 주최한 최근 웹 세미나에서 BI에는 한계가 있다고 말했습니다.

"BI의 약속은 데이터를 통찰력과 행동으로 바꾸는 것이었고 우리가 그 길로 가는 길의 일부를 제공합니다"라고 그는 말했습니다. "그러나 우리는 그것이 우리를 끝까지 도달시키지 못한다는 것을 수년에 걸쳐 발견했습니다. 데이터에서 통찰력과 행동으로 나아가는 데 마지막 마일까지 가지 않습니다. BI에는 아무런 문제가 없지만 내장된 기능이 있습니다. 한계."

Eckerson은 BI의 한계에는 다음이 포함된다고 지적했습니다.

한편, BI의 제약은 현재 조직에서 수집하는 데이터 양이 기하급수적으로 증가하고 해당 데이터가 점점 더 많은 소스에서 유입됨에 따라 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 노출되고 있습니다.

BI의 한계로 인해 의사결정에 병목 현상이 발생합니다. 데이터는 사람이 관리하기에는 너무 많고 그 복잡성은 셀프 서비스 사용자의 범위를 벗어납니다.

셀프 서비스 분석이 등장하기 전에 데이터 팀이 보고서와 대시보드를 작성하는 과정이 느린 프로세스였던 것처럼(데이터 소비자는 데이터 팀이 특정 프로젝트를 완료할 때까지 몇 주 또는 몇 달을 기다려야 함) 데이터 팀은 다시 다음과 같은 질문에 압도됩니다. 데이터 및 프로젝트가 다시 중단되고 있습니다.

보고서나 대시보드를 생성하는 데 몇 주 또는 몇 달이면 10~20년 전에는 충분했을 수도 있습니다. 이제 더 많은 조직의 동료들이 데이터 중심적이기 때문에 그렇지 않습니다. 또한 전염병, 우크라이나 전쟁 등 전 세계적인 사건으로 인해 빠르게 변화하는 경제 상황에 따라 조직은 신속하게 행동하고 대응해야 합니다.

Eckerson은 "데이터 품질 외에 병목 현상을 해결하는 것이 분석 업계가 직면한 가장 큰 문제입니다."라고 말했습니다. "비즈니스 사용자는 조치를 취하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 없습니다."

그리고 더 많은 데이터 분석가와 데이터 과학자를 고용하거나 더 나은 셀프 서비스 분석 도구를 개발하지 않는 것이 병목 현상을 완화하는 방법이라고 그는 계속 말했습니다.

데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 따라잡을 수 있는 데이터 작업자도 충분하지 않으며 이들에게 지불할 돈도 충분하지 않습니다. 더 많은 셀프 서비스 사용자와 기술을 추가하려면 잠재적인 혼란을 제어하기 위해 값비싼 데이터 활용 능력 교육과 엄격한 데이터 거버넌스가 필요합니다.

대신 데이터 팀에는 효율성을 높여주는 기술이 필요합니다. 그 기술이 바로 의사결정 인텔리전스입니다.

Eckerson은 "의사결정 인텔리전스 플랫폼은 소프트웨어 라이센스 외에 추가 비용을 지출하지 않고 데이터 분석가 군대를 고용하는 것과 같습니다."라고 말했습니다.

Pyramid Analytics 및 Tellius와 같이 의사 결정 인텔리전스 도구를 전문으로 하는 공급업체인 Sisu의 제품 마케팅 부사장인 Joel McKelvey도 마찬가지로 BI가 효율성을 향상하고 조직의 현대적인 요구 사항을 충족하려면 의사 결정 인텔리전스 기능이 필요하다고 지적했습니다.

"BI는 믿을 수 없을 만큼 성공적이었습니다."라고 그는 말했습니다. "그러나 데이터는 회사의 모든 사람에게 제공할 수 있는 수준을 넘어섰고 그 데이터의 복잡성도 커졌습니다. BI가 나쁘다고 생각하지는 않지만 보고 및 대시보드 도구의 구현으로 인해 지금 우리에게 필요한 것은 BI가 수행하는 작업의 대부분을 자동화하는 도구입니다."