개요
이번 포스팅은 플랜잇 임동우 부사장님의 BI와 관련된 설명을 정리한 글입니다.
참고한 영상은 아래와 같습니다.
본문
BI(Business Intelligence)란?
Raw 데이터(원천 데이터) -> 비즈니스 목적 또는 의미 있는, 사용 가능한 information으로 가공하기 위한 기술, 플랫폼, 프로세스 등 전체적인 기반 및 환경
BI가 필요한 이유와 BI로 먹고사는 것이 가능한 이유
- 기업에서는 흔히 ERP를 사용하여 매출, 영업 이익 데이터를 저장하는데, 이 데이터를 가지고 분석을 수행하기에는 적합하지 않은 형태임 -> 따라서 BI 시스템을 통해 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공할 필요가 있음
- 미래에도 기업의 매출, 영업 이익 등은 여전히 중요한 지표일 것임 -> 때문에 계속해서 BI로 먹고사는 것이 가능할 것이다.
BI 시스템의 목적과 본질
- 분석에 필요한 데이터를 어떻게 수집하고, 어떻게 가공해서 원하는 분석 결과물을 만들 것인가?
BI 업무에 필요한 역량
- 전반적인 skillset 준비
- BI 업무에 더 필요한 기술은 R, Python을 이용한 고도의 예측, 통계 기술보다는 DB에 있는 데이터를 활용하기 위한 SQL 역량, BI Tool(Tableau, ...) 활용 역량이 더 중요함
- BI Tool을 공부하는 경우에는 산업, 기능 및 지표에 맞춰서 어떻게 시각화 차트로 표현할 것인지 공부
최근 BI 분석 트렌드
- 항상 최근 분석 트렌드에 맞춰서 준비해야 함
- 최근에는 Self-Service BI와 시각화가 중요 트렌드
과거 BI와 Self-Service BI의 비교
과거 BI
- 만드는 사람과 사용하는 사람(실무 부서)이 달랐음
- 문제점
- 1) 사용하는 사람 입장에서 원하는 데이터를 즉각적으로 활용하기 어려움
- 2) 분석 결과가 고정되어 유기적인 활용 어려움
- 3) IT 부서에 대한 의존도가 높아서 상호 반응이 어려움
- 사용하는 사람 입장에서 원하지 않는 결과를 얻기 쉬웠음
Self-Service BI
- 사용하는 사람(실무 부서)이 직접 BI를 Hands-on 할 수 있어야 한다!
- 장점
- 1) 누구나 데이터를 보고 쉽게 이해할 수 있음
- 2) 원하는 데이터를 즉각적으로 활용할 수 있음
- 3) 분석 결과물의 형태를 다양하게 사용할 수 있음
시각화
- 숫자, 표 형식으로 쌓인 데이터에서 원하는 정보, 인사이트를 자연스럽게 볼 수 있는 시각적인 요소로 변환하는 것
- 다양한 차트를 사용해서 표현하는 것이 분석 역량을 높이고, 쉽게 분석하는 방법
BI 개발자의 마인드
- 고객의 실무 환경에 맞춰서 어떤 차트, 어떤 레이아웃으로 대시보드를 구성하는지에 대한 가이드도 함께 제공해야 한다.
- 단순히 데이터 분석 결과물을 고객에게 전달하는 것이 아닌, 고객이 BI Tool, 분석 환경을 능수능란하게 쓸 수 있도록 돕는 기술도 중요함
- BI 가이드 제공자의 역량이 중요해짐(고객이 데이터 연결, 관리, 활용하기까지의 가이드를 제공해 줄 수 있는 사람)
- 과거에도 그랬듯이, 앞으로도 BI는 빠르게 변화할 것이기 때문에 계속해서 적응, 활용 능력이 필요할 것임
- Self-Service BI와 시각화도 표준으로 자리 잡은 것도 하나의 BI의 트렌드
- 빠르게 변화하는 BI 환경에서 살아가기 위해서는 특정 기술만 파고드는 것보다 '보편적인 데이터 환경, 분석 방식'을 계속해서 내재화하는 것이 더 중요함