[IT서비스] BI(Business Intelligence)

1. BI(Business Intelligence) 개요

1) 정의
- 기업의 마케팅, 영업, 고객 서비스 업무에 필요한 각종 의사 결정 정보를 통합하여 지능적으로 활용하도록 제공하고, 이를 통한 합리적인 의사결정을 지원하는 서비스 입니다.
2) 목적
(1) 내적 측면

- 비용절감 : 운영상의 비효율성 규명 후 절감 가능
- 수익증대 : 정보기반 고객 서비스와 차별화된 경쟁력 확보로 수익 증대
(2) 외적 측면

- 고객 만족도 향상 : 고객, 파트너, 공급업체간 정보 제공 및 만족도 향상
3) 특징
- User Oriented(사용자중심) : 사용자가 직접 데이터를 정리 분석
- Data Analysis(데이터 분석) : 데이터의 전략 정보화, 탐색, 추세 파악
- Decision Supporter(의사결정지원) : 다양한 정보분석을 통한 정확한 의사결정 지원
- Business Value(비즈니스 가치제공) : 전사 차원의 정보 공유를 통한 지적 가치 수준 제공

 

2. BI 구성 및 구성요소

1) 구성

- 기간계 정보와 외부정보를 수집, 통합하여 DW(Data Warehouse), DM(Data Mart) 등을 통한 정보관리와 Data Mining 등을 통한 정보분석 결과를 제공, 의사결정자에게 배포 합니다.
- CRM, ERP, Web등의 정보를 통합하여 Data Warehouse를 구축하고, SEM 등을 통한 의사결정 서비스 입니다.

2) 구성요소

(1) 전략 인텔리전스 : 가치 동인 관리, 경영성과 관리, 전략실행 모니터링, 원가 및 수익성 등 관한 분석 제공 (SEM, VBM,
BSC)
(2) 분석 인텔리전스 : 분석을 위한 다양한 정보를 생성, 제공 (OLAP, 데이터마이닝)
(3) 확장 인텔리전스 : 기업 내외부 이해 관계자와 생성되는 데이터를 분석하여 정보를 제공 (CRM, SCM)
(4) 인텔리전스 인프라 : 인텔리전스를 구현하기 위한 다양한 기술 및 데이터 통합 기반 제공 및 플랫폼의 역할 수행 (ETT, DW, Data Mart)
(5) 인텔리전스 정보전달 : 사용자의 요구에 맞게 인텔리전스 정보를 통합하여 제공, 정보 통합 측면과 정보 전작 측면 포함 (포탈, 경보 솔루션)

3) 핵심기술요소

- 정보 추출, 변형 : Data, Information을 Business에 유용한 정보로 변형
- 정보 관리 : DW, Data Mart 구축을 통한 정보관리 및 데이터 품질 관리
- 정보분석 및 Modeling : OLAP, Data Mining 등의 분석 기능을 활용.
- 정보 배포 : 의사결정자에게 참조되도록 배포.
- 어플리케이션통합 : 주요 어플리케이션과 통신을 위한 메시지의 표준을 관리하고 데이터 변환 및 어플리케이션의 통합 기능 제공
- 데이터웨어하우스 : 이력 및 동향 분석을 통해서 향 후 적절한 액션 플랜 제공
- 네트워크 및 시스템 관리 : 다양한 데이터 소스로부터 시스템 관리 데이터를 수집하고, 상호관계를 해석함으로써, 시스템 및 네트워크 장애가 비즈니스 프로세스에 미치는 영향 분석
- BPM : 전체적인 업무 프로세스 흐름상에서 비즈니스 이벤트를 분석하여 그 영향을 분석하는 전반적인 업무 프로세스 기반 제공

 

3. BI 수행 시 요구사항 및 해결방안

구분	요구사항	해결방안
Presentation	-보고서 생성에 대한 요구사항 - 3D, 2D, Chart 보고서 요구사항	-기업Portal 서비스를 통한 다양한 사용자의 Reporting 기능연계 -x-Internet, Report tool 연계
Analysis	-월, 년, 매출 등의 빠른 분석	-기업의 특징에 맞는 매출장표 및 GMV에 대한 Data 저장을 위한 DW구출 -Data mart를 통한 소규모 운영
Integration	-여러 시스템 데이터 조합 -데이터 통합	-Mediator & Wrapper를 통한 데이터 통합 -통합 Repository를 위한 연계 -Reference, SP를 통한 통합
다양한 View & Concerns	통일된 관점 요구	-EA/ITA기반의 View에 대한 요구사항 수렴 -다양한 stakeholders의 관심사 수집 -Prototyping을 통한 Peer-review진행
DW연계	소수의 사용자가 대량의 데이터 요구	-소수의 사용자가 분산된 대량의 데이터를 요구함 -선DW를 구축을 통한 OLAP연계
수치, 계산 및 정량화	정량화	-각 장표의 수치 및 계산에 대한 사전 표준화 작업 진행

 

4. BI와 BAM, DW 기술 비교

구 분	BI (Business Intelligence)	BAM (Business Activity Monitoring)	DW (Data WareHouse)
공통점	-경영자층의 의사결정을 지원하는 기반 제공 -EIP, EP 등과 통합하여 컨텐츠의 배포 등이 용이함	-현업 액티비티에 대한 프로세스 모니터링 및 병목현상 제거를 통한 업무 효율성 극대화 -주로 경영자 층을 위한 시스템	-기업 의사결정지원하기 위한 주제중심적,통합적 시간가변적인, 비휘발성 자료의 집합 -BI, SEM의 위한 데이터 저장소
기능	결과 및 Performance  분석	-현재의 Status 에 대한  추적 및 Performance 모니터링	-기업의 데이터 통합 및 저장 -주기적변경데이터 적재
역할	결과 및 추세 분석	어떻게 진행되고 있고, 향 후 방안 고려	-결과를 도출하기 위한 기간데이터 제공
도구	ETL에서 DW, DataMart, Query 작성 및 Report 자동 생성 배포	-이벤트 서비스 측정 도구 -Alerts 기능 통합 제공	-ETL / ETT을 통한 정제작업 -OLAP으로 접근
산출물	새로운 KPI와 효율적인 좌표 및 추세 제공	-문제 해결 및 Bottleneck 제거	-데이터 집합, Data Mart

 

5. BI 도입 효과 및 고려사항

1) 도입 효과

- 신속한 의사결정 지원 : 경영자를 위한 의사결정 정보의 제공으로 정확하고 신속한 의사결정을 지원
- 비용절감 및 수익 창출 : 통찰력 기반 분석을 통한 수익 개선 및 경영위험에 효과적으로 대응함으로써 기업가치 증대
- 정보시스템 투자 효율성 극대화 : 기 투자된 정보시스템에 대한 투자효과의 극대화 통한 투자 효율성 증가

- 통찰력 제공 : 뛰어난 분석도구를 통한 지속적 관찰과 분석 수행 및 비효율성 개선 
- 전략지원 : 전사적 차원의 조율, 고객유지율 개선, 수익 증가율 등의 전략적 이슈 해결
- 데이터 관리 주체의 변화: IT 담당부서 -> 전사 부서
- 병목구간 및 OLAP 등을 통한 데이터 이용방식의 획기적인 변화
- 정형, 비정형 데이터 등의 사용자 직접 조회를 통한 정보이용 방식의 획기적인 변화
- 데이터 분석 전문 인력 양성 및 확보(End user computing 환경)

2) 고려사항

- 경영진 요구사항 반영 : 경영층이 의사결정에 사용하기 원하는 내용 위주로 구성
- 데이터 품질, 정합성 확보 : 데이터 통합 시 데이터 품질 향상을 위한 방안을 강구
- 활용도 제고 : 사전에 구체적 활용방안 및 목적을 강구하지 않으면 비용 낭비
- 효율적인 관리 및 확장 : 확장성 고려