비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석: 차이점 이해

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석의 차이점: 완벽 가이드

오늘날 기업들은 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석이라는 두 가지 핵심 기술을 통해 귀중한 비즈니스 통찰력을 얻고 있습니다. 이 두 가지 기술은 모두 기업, 고객, 경쟁사 및 산업 전반에 걸친 데이터를 시각화하고 분석하며 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 분석을 통해 기업은 더 나은 의사 결정, 효과적인 전략 수립, 운영 효율성 증대, 판매 및 수익 증대, 패턴 발견 및 미래 예측을 수행할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석은 서로 밀접하게 관련되어 있으며 다양한 분야에서 상호 교환적으로 사용되기도 하지만, 실제로는 서로 다른 요구 사항과 작업 범위를 가지고 있습니다.

이러한 기술에서 얻은 데이터 기반 결과를 통해 기업은 더 나은 의사 결정을 내리고 번창할 수 있습니다. 하지만, 조직에 적합한 방법을 선택하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 이 글에서는 비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석의 차이점을 유형, 목표, 이점, 한계 및 응용 분야를 기준으로 상세히 살펴보고, 조직에 적합한 방법을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다.

비즈니스 인텔리전스란 무엇인가?

비즈니스 인텔리전스(BI)는 현재 및 과거 데이터를 수집하고 저장하여 분석함으로써 기술 기반의 비즈니스 의사 결정을 내리는 프로세스입니다. 이 과정은 비즈니스 운영 및 수익 마진을 향상시키는 데 기여합니다.

BI는 데이터 마이닝, 비즈니스 분석, 데이터 도구, 데이터 시각화, 모범 사례 및 인프라 등 다양한 방법론을 결합하여 오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업이 효과적으로 성장할 수 있도록 쉽게 이해할 수 있는 데이터 요약을 제공합니다.

또한, BI는 마케팅 및 영업 잠재력을 극대화하고 새로운 비즈니스 기능을 혁신하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 조직이 새로운 시장 전략에 적응하고, 유익한 변화를 주도하며, 비효율성을 제거하는 데에도 필수적인 역할을 합니다. 최신 트렌드를 파악하고 강력한 데이터 분석 기능을 활용하여 문제 해결 속도를 높이고, 비즈니스 성장을 촉진하며, 미래 결과를 예측할 수 있습니다.

주요 목표는 필수 비즈니스 정보를 필터링하고 특정 기간 동안 제공된 정보를 분석하는 것입니다. 이러한 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 BI 도구가 필요하며, 이러한 도구는 시장 효율성을 높여 경쟁에서 앞서나가도록 돕습니다.

과거 데이터를 바탕으로 정확한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 요약, 보고서, 맵, 그래프, 대시보드 및 차트를 생성하여 사용자가 비즈니스의 핵심 내용을 파악할 수 있습니다. 또한 BI는 다양한 비정형 및 정형 데이터를 처리하여 새로운 비즈니스 기회를 포착하고 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 분석이란 무엇인가?

데이터 분석(DA)은 데이터를 수집, 검사, 정리, 저장, 변환, 쿼리 및 모델링하는 프로세스 또는 전략으로, 조직이 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 통찰력을 생성하는 것을 목표로 합니다.

데이터 분석은 비즈니스 인텔리전스와 유사하게 보일 수 있지만, 실제로는 분석 프로세스 자체에 초점을 맞추는 BI의 한 부분이라고 볼 수 있습니다. 즉, 데이터 분석은 비즈니스에서 자주 사용되지만, BI 도구는 아닙니다. 데이터 마이닝부터 데이터 변환까지 데이터 관리의 기술적 프로세스에서 사용되는 전략입니다. 현재 트렌드를 파악하고 단기간 내에 더 큰 문제를 해결하기 위해서는 대량의 데이터 처리가 필수적입니다.

데이터 분석은 기계 또는 사람이 데이터의 패턴을 찾고, 해석하며, 시각화하고 식별하는 작업을 포함합니다. 이를 통해 다음과 같은 요소들을 파악할 수 있습니다.

트렌드
이상 현상
특이치
기회
위험

데이터 분석은 비즈니스 및 기타 분야에서 미래의 성장을 예측하고 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 활용됩니다. 인공 지능(AI) 알고리즘과 같은 최신 기술을 통해 데이터 분석 프로세스와 기술을 자동화할 수 있습니다.

경쟁 시장에서 기업들은 데이터 분석을 활용하여 고객 기반을 유지하고 확장하고 있습니다. 데이터 분석에서는 데이터 세트 내에서 관계, 패턴 및 추세를 찾기 위해 계산 및 통계 기술을 사용합니다. 또한 데이터 시각화 소프트웨어, 빅 데이터 플랫폼, 머신러닝 알고리즘과 같은 특수 도구와 기술도 사용합니다.

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석: 유형

비즈니스 인텔리전스의 유형

BI는 전통적인 BI와 최신 BI의 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

전통적인 비즈니스 인텔리전스: 이 유형의 BI에서는 재무, 판매 및 재고 데이터와 같은 비즈니스 내부 소스의 구조화된 데이터를 사용합니다. 이러한 데이터는 SQL 기반 도구를 사용하여 추가 분석을 위해 데이터 웨어하우스에 수집 및 저장됩니다. 예를 들어, 판매 분석, 운영 성과 분석 및 재무 보고 등이 있습니다.

최신 비즈니스 인텔리전스: 최신 기술을 활용하여 다양한 소스의 대량 데이터에 대한 실시간 액세스를 제공합니다. 시각화, 대시보드 및 자연어 처리(NLP)를 통해 데이터를 쉽게 탐색, 식별 및 분석할 수 있습니다. 또한 머신러닝 알고리즘을 통합하여 데이터 검색, 분석 및 준비를 자동화하여 더욱 원활하고 쉽게 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 검색, 실시간 보고, 예측 분석, 셀프 서비스 분석 등이 이에 해당합니다.

데이터 분석의 유형

데이터 분석에는 네 가지 주요 유형이 있으며, 각 유형은 접근 방식과 초점이 다릅니다.

설명적 분석: 과거 데이터를 분석하여 비즈니스에 대한 통찰력을 얻습니다. 과거 데이터를 핵심 성과 지표(KPI)로 요약하여 비즈니스 성과를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트 트래픽 분석, 고객 만족도 점수, 판매 보고서 등이 있습니다.

진단 분석: 과거 데이터를 분석하여 판매 보고서가 감소한 이유와 같은 “원인”을 파악합니다. 데이터 내의 관계와 패턴을 분석하여 문제의 근본 원인을 찾아내고 조사합니다. 예를 들어, 고객 이탈 분석, 직원 이직 분석 및 제품 결함 분석 등이 있습니다.

예측 분석: 머신러닝 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과를 예측합니다. 이를 통해 기업은 잠재적인 기회와 위험을 사전에 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 평생 가치 예측, 수요 예측 및 사기 감지 등이 있습니다.

규범적 분석: 정의된 목표를 달성하는 데 필요한 조치를 취할 수 있도록 통찰력과 데이터를 사용하여 필수적인 제안을 제공하는 분석입니다. 실행 가능한 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 가격 최적화, 마케팅 캠페인 최적화 및 공급망 최적화 등이 있습니다.

위와 같은 분석 방법을 통해 기업은 정보에 기반한 의사 결정을 내리고 운영을 개선하며 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석: 기능

비즈니스 인텔리전스의 특징

BI의 주요 기능은 다음과 같습니다.

고급 분석: 복잡한 데이터 조작을 수행할 수 있습니다. 회귀 분석을 통해 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석할 수 있습니다.
보고: IT 지원 없이 보고서를 생성하고 배포할 수 있습니다. 또한 반복되는 시간 간격으로 보고서가 자동으로 전송되도록 예약할 수 있습니다.
데이터 시각화: 복잡한 데이터를 더 단순한 형식으로 표현합니다. BI 도구는 데이터를 효과적으로 전달할 수 있도록 정교하고 고급 시각화를 생성할 수 있습니다.
지리 공간 분석: 지도 기능을 사용하여 특정 위치를 지도에서 쉽게 찾을 수 있습니다. BI 도구는 지리적 데이터를 지도 제작 및 그래픽 표현으로 변환하여 쉽게 시각화할 수 있도록 합니다.
데이터 관리: 분석을 위해 데이터를 혼합, 탐색, 정리 및 준비합니다. 서로 다른 데이터 세트를 결합하여 새로운 데이터 세트를 만듭니다. 또한 정보를 탐색하여 최신 트렌드, 특성, 관심 지점 및 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다.

이 외에도 증강 분석, 예측 분석, 사용자별 보안, 셀프 서비스 분석 및 데이터 통합 등의 기능을 제공합니다.

데이터 분석의 특징

데이터 분석의 주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터 준비 및 랭글링: 진행 중인 프로젝트에서 데이터 준비 절차를 한 번 수행하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 필요한 경우 동일한 프로젝트에 대한 반복 모델을 준비할 수 있습니다. 데이터 랭글링은 모델 구성 및 반복 분석 중에 오류를 제거하고 복잡한 데이터를 결합하여 분석 및 접근성을 용이하게 합니다.
데이터 탐색: 데이터 분석의 초기 단계는 데이터 탐색입니다. 데이터 시각화를 통해 추가 분석이 필요한 여러 패턴 또는 영역에 대한 통찰력을 얻습니다.
확장성: 시스템을 수직으로 확장 또는 축소하려면 메모리 및 강력한 프로세서와 함께 더 빠른 서버가 필요합니다. 이는 에너지와 네트워크 장비 사용을 줄이는 데 도움이 되며, 데이터 분석 플랫폼에 대한 임시 치료법입니다.
버전 제어: 소스 제어 또는 추적을 유지하고 소프트웨어 코드 변경을 관리하는 프로세스입니다.
데이터 보안: 데이터에 대한 무단 접근, 도난 또는 손상을 방지하는 데 필수적입니다. 논리 프로그램 보안, 저장 장치 보안, 물리적 하드웨어 보안 등을 포함합니다.

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석: 구성 요소

비즈니스 인텔리전스의 구성 요소

비즈니스 인텔리전스는 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

OLAP: 온라인 분석 처리(OLAP)는 기업 경영진이 집계된 데이터를 정렬, 선택 및 전략적으로 모니터링하는 데 도움을 줍니다.
고급 분석: 특정 제품 및 서비스에 대한 통계를 얻을 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 시장에서 제품 성능을 예측할 수 있습니다.
데이터 웨어하우징: 기업의 여러 부서에 유용한 대량의 데이터를 저장하는 프로세스입니다.
실시간 BI: 변화하는 시장 트렌드를 추적하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 팀은 이 구성 요소를 사용하여 웹사이트에서 고객의 관심과 참여를 유도하는 특별 할인 및 제안을 게시할 수 있습니다.
데이터 소스: 원시 정보를 가져와 다양한 애플리케이션을 사용하여 체계적인 데이터 소스를 생성합니다. BI 도구는 이러한 데이터 세트를 사용하여 그래프, 테이블 및 원형 차트를 생성합니다.

데이터 분석의 구성 요소

데이터 분석은 다음과 같은 다섯 가지 구성 요소로 구성됩니다.

데이터 수집: 기업의 내부 및 외부 데이터를 수집하는 데이터 분석의 첫 번째 단계입니다. 운영 체제, 웹 및 소셜 미디어 데이터, 트랜잭션 데이터, 머신 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.
데이터 분석: 수집된 데이터를 분석합니다. 통계 기법을 사용하여 데이터를 정리하고 검토하여 유용한 정보를 얻는 프로세스입니다. 데이터 분석은 패턴을 식별하고 미래를 예측하며 이상 징후를 감지하는 데 도움이 됩니다.
결과 보고: 통찰력을 공유하고 결과를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다. 결과를 보고하는 데 사용되는 일반적인 방법에는 대시보드에 결과 표시, 보고서 생성 및 인포그래픽 생성이 포함됩니다.
프로세스 개선: 데이터 수집, 처리 및 분석 방법을 변경합니다. 또한 데이터를 기반으로 의사 결정 방식을 변경합니다.
데이터 기반 문화: 모든 사람이 데이터를 사용하여 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있는 문화를 구축합니다. 이를 통해 데이터 분석 사용에 대해 직원을 교육하고 리소스에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다. 데이터 기반 문화를 구축하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

데이터 접근성 향상
데이터 사용에 대한 직원 교육
데이터 중심 문화 장려
책임 문화 조성

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석: 응용

비즈니스 인텔리전스의 응용

BI는 다음과 같은 여러 산업에서 구현될 수 있습니다.

소매업: BI는 고객 수요를 예측하고 시간 경과에 따른 수요 변동을 분석하는 데 사용됩니다. 이를 통해 재고 크기를 최적화하여 고객 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
은행업: 금융 기관과 은행이 고객 기반을 식별하는 데 도움이 되며, 이를 통해 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 은행은 또한 BI를 통해 성과 지표를 확인할 수 있습니다.
자동차 산업: 생산, 인사, 마케팅, 연구, 유통 및 재무 기능을 최적화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 효과적인 의사 결정을 지원합니다.
제조업: 공급업체와의 커뮤니케이션을 강화하고 거래를 표준화합니다. 재고, 조달 및 생산 규모를 최적화하기 위한 제품 수요를 예측하는 데 도움이 됩니다.

이 외에도 BI는 환대, 제약 서비스, FMCG, 항공, 유통 및 물류 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

데이터 분석의 응용

데이터 분석의 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.

교통: 교통 인텔리전스 및 시스템을 개선하여 교통 문제를 해결하고 여행 경험을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.
교육: 정책 입안자들이 관리 결정 및 학습 커리큘럼을 개선하는 데 이 기술을 활용합니다.
마케팅 및 광고: 마케터와 광고주는 잠재 고객을 파악하고 더 나은 전환율을 얻기 위해 데이터 분석을 사용합니다.
물류 및 배송: 더 나은 배송 프로세스와 생산적인 워크플로우를 위해 사용되어 업계 실적을 개선하고 고객 기반을 확대하는 데 도움이 됩니다.

온라인 보안, 인터넷 웹 검색 결과, 사기 감지 등 다양한 분야에서 데이터 분석이 활용됩니다.

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석: 빠른 비교

매개 변수	비즈니스 인텔리전스	데이터 분석
범위	비즈니스 의사 결정을 개선하는 데 필요한 데이터를 나타냅니다.	원시 데이터를 분석 및 미래 예측에 사용될 수 있는 이해 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다.
기능	주요 목표는 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 더 나은 전략을 수립하며, 성장을 가능하게 함으로써 비즈니스를 지원하는 것입니다.	주요 목표는 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터를 모델링, 예측, 정리 및 변환하는 것입니다.
구현	여러 BI 도구를 사용하여 구현되었습니다. 데이터 마트 또는 데이터 웨어하우스에 저장된 과거 데이터를 사용해서만 구현할 수 있습니다.	여러 데이터 스토리지 도구를 사용하여 구현됩니다. 회사에서 설계한 전략과 접근 방식에 따라 다릅니다.
디버깅 방법	데이터를 의미 있는 형식으로 변환하는 데 사용되는 제안된 모델을 사용하여 디버깅할 수 있습니다. BI 도구를 사용하면 적절한 코딩 지식 없이도 기술을 사용할 수 있습니다. 많은 도구가 대시보드를 시각화하고 구축하기 위한 끌어서 놓기 인터페이스를 제공합니다.	데이터 분석에는 복잡한 분석을 수행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어가 포함됩니다. R이나 Python과 같은 프로그래밍 언어는 필수입니다.
수학	확률 및 선형 대수에 대한 핵심 지식이 없어도 BI 전문가가 될 수 있습니다.	데이터 웨어하우스는 품질을 향상시키기 위해 데이터를 변환하므로 필수입니다. 통계 BI는 평균, 중앙값, 평균을 포함한 기술 통계를 포함합니다. 데이터 분석은 데이터를 더 잘 이해하고 가치 있는 통찰력을 찾기 위한 추론 및 기술 통계를 포함합니다.
데이터 유형	BI는 비즈니스 데이터 분석을 위해 선별된 구조화된 데이터에서만 수행됩니다.	데이터 분석에는 제한이 없습니다. 분석가는 오디오, 텍스트 및 비디오 형식으로 분석 프로세스를 진행할 수 있습니다.
보고서	보고서는 비즈니스 사용 사례에 따라 특정 시간에 실행됩니다. 데이터를 분석하기 위해 데이터 웨어하우스에 의존하지 않습니다.	데이터 분석은 유연하며 다양한 사용 사례에 사용됩니다.

결론

비즈니스 인텔리전스와 데이터 분석은 유사한 개념이지만, 접근 방식에서 차이가 있습니다. 최근 시장 동향을 고려할 때, 실행 가능한 통찰력을 얻고 비즈니스를 개선하기 위해 BI 및 데이터 분석과 같은 기술의 사용이 증가하고 있습니다.

데이터 분석은 집계된 데이터를 분석하여 얻은 통찰력을 통해 비즈니스 효율성과 운영을 향상시키는 데 기여합니다. 반면, BI는 데이터를 최대한 활용하여 사실에 기반한 강력한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

따라서 둘 중 하나를 선택하는 것은 복잡한 문제입니다. 기업은 비즈니스 요구 사항, 운영, 시나리오 및 사용 사례에 따라 두 가지 기술 중 하나 또는 모두를 선택하는 것이 가장 좋습니다. 최고의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼을 살펴보는 것도 좋은 방법입니다.