2016.12.29

벤더 기고 | 2017년 비즈니스 인텔리전스(BI) 트렌드

우재하 | CIO KR
2017년의 예측하기에 앞서 셀프 서비스 분석이 대세로 부상해온 지금까지의 흐름과 현재의 상황을 진단해볼 필요가 있다.

이른바 ‘셀프서비스 분석’에 대한 요구는 오래 전부터 있어 왔으나 실제로 각 회사에 도입되기 시작한지는 채 몇 년이 지나지 않았다. 하지만 2015년 및 2016년 들어서 이러한 흐름이 가속화됐다. 현업이 직접 사용할 수 있는 셀프서비스를 중심으로 신규 분석 솔루션 도입이 이뤄졌다. 사실 이를 제외한다면 몇몇 대기업에서 대규모로 사용하던 리포팅 플랫폼 교체/확장 수요 정도만 있었을 뿐이다.

2016년에는 또 조직의 규모와 관계없이 모든 기업에서 분석이 활성화되는 추세를 관찰할 수 있었다. 이는 특히 기존에 분석의 혜택을 보지 못하던 작은 규모의 기업에서도 데이터 분석을 활용하여 비즈니스를 개선하고 속도를 높일 수 있게 되었음을 의미한다. 소규모 기업일수록 분석 전담 IT부서를 두기 어려운 상황임을 고려하면 자연스럽게 현업 주도의 셀프서비스 데이터 분석 요구가 높아지고 이러한 요구를 수용하는 방향으로 도입이 이뤄지는 것을 볼 수 있었다.

이와 함께 나타난 또 하나의 현상은 ‘협력’과 ‘역할 분담’이다. 데이터에의 접근성이 높은 IT 부서와 실제 분석 요구를 가지고 있는 현업 부서가 서로 각자의 역할을 가지고 움직이면서 협력하는 방향성이 몇몇 기업에서 나타났다. 셀프서비스 데이터 분석이라는 공통의 목표를 원활히 달성하기 위한 목적에서였다. 아직은 IT부서가 현업의 요청 사항을 지원하고 리포트를 제공하는 업무 형태가 많은 것이 현실이지만 이해당사자간의 적절한 역할 분담, 그리고 협력 및 협업이 강화되는 추세가 뚜렷해지고 있다.

또 한 가지 꼭지는 데이터 시각화 혹은 시각적 분석에 대한 논의가 보다 활발해졌다는 점이다. 한국에서는 2010년대 초반 대기업 위주로 시작된 빅데이터 논의 일환으로 데이터 시각화 논의가 시작됐다. 그러나 D3로 대표되던 이러한 데이터 시각화는 결국 분석 기술 전문가가 다뤄야 한다는 한계점을 보였다. 반면 이제는 기업 내의 모든 구성원들이 쉽게 활용하는 것을 추구하는 시각화된 형태의 데이터 분석이 관심을 모아가고 있다.

이와 같이 전개되고 있는 상황을 염두에 두고, 태블로 본사에서 발표한 2017년 비즈니스 인텔리전스 동향에 기반해 2017년을 예측해보면 다음과 같다.

1. 현대적 BI, 주류가 되다
2016년 들어서 소수 한정된 인원이 아닌 다수가 분석에 참여하는 현대적 BI로의 전환이 여러 기업에서 일어나기 시작했다. 가트너의 2016 비즈니스 인텔리전스 매직 쿼드런트보고서에 따르면, 10년 내지 11년 정도의 시간이 지나서야 비로소 IT 중심의 보고서 플랫폼으로부터 현대적 BI 플랫폼으로 전환하는 티핑포인트를 넘어섰다. 이제 각 기업은 신뢰성과 확장성을 갖춘 플랫폼을 통해 분석전문가가 아닌 사람들도 데이터를 탐색하고 분석 결과물을 통해 협업할 수 있는 능력을 갖출 수 있는 환경을 마련해가고 있다.

딜로이트는 구성원들에게 권한을 부여하고, 조직 내에 “할 수 있게 도와주는 문화”를 조성하기 위해 현대적 BI 플랫폼을 도입했다. 전략 및 운영 부문 총괄 라이언 레너는 “이것은 지휘와 통제가 아니다”라며, “우리는 실무자들의 성공을 위한 도구를 제공할 것이며, 그들이 지속적으로 앞서 나갈 수 있도록 도와줄 것”이라고 말한 바 있다.

2017년에는 많은 기업이 딜로이트의 뒤를 따를 것으로 예상된다. 글로벌 기업과 스타트업을 비롯한 모든 규모의 기업에서 현대적 BI로의 전환이 마무리되면서 표준으로 자리잡게 될 것으로 보인다.

2. IT가 주도하는 비즈니스 분석
다른 많은 기술의 경우와 마찬가지로 셀프서비스 분석을 각 기업에 최초로 도입하게 만든 주체는 현업 부서였다. 하지만 곧 혼란이 뒤따르면서 IT 부서의 개입이 일어났다. 분석 측면에서 IT부문의 리더십은 2017년 더욱 강화될 전망이다. 여러 기업들은 거버넌스와 프로세스를 정비해 자유로운 분석과 질서 사이의 균형을 맞추어 왔으며, 또한 정보와 참여의 대중화를 통해 대중의 지혜를 활용하고 있다. 이 과정에서는 IT는 거버넌스와 보안을 사용자에게 제공하고, 현업 사용자들은 그 테두리 안에서 자신의 데이터를 탐색하는 방법을 터득해가고 있다. 그 결과 IT는 보고서 생산 공장에서 벗어나 대규모 셀프서비스 분석으로의 전환을 주도하게 역할을 맡게 될 것으로 관측된다.

3. 하이브리드 방식의 채택으로 가속화되는 클라우드 전환
클라우드로의 혜택이 가시화되면서 많은 기업이 하이브리드 방식을 채택하고 있다. 로컬 서버와 클라우드 서비스에 분산된 데이터로 인해 발생하는 여러 문제점에 대응하기 위해서는 온프레미스와 클라우드 양쪽에서 동작하는 분석 솔루션이 필요하다. 하이브리드 소프트웨어를 이용하면 데이터가 어디에 저장되어 있건 간에 연결해 분석할 수 있다.

이와 함께 2017년에는 더 많은 기업이 데이터가 소재한 장소에 분석을 구축하는 것의 가치를 깨닫게 되면서 ‘데이터 중력’의 개념이 중요하게 대두될 전망이다. 아마존 레드시프트와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스에 계속 데이터가 쌓이고 클라우드 분석 제품이 더욱 보급되면서, 기업들이 향후 완전 클라우드라는 방향을 향해 이행을 시작하게 될 전망이다. 여러 기업이 클라우드와 온프레미스 솔루션의 하이브리드 아키텍처를 계속 도입하면서, 클라우드 분석은 빠르고 확장성 있는 솔루션의 대표주자가 될 것이다.



4. 임베디드 BI가 어디서나 분석을 가능하게 하다
분석은 업무 흐름 속에서 자연스럽게 이루어질 때 가장 효과적이다. 점점 많은 기업이 별도의 분석 애플리케이션을 사용하는 대신, 세일즈포스 같은 다른 비즈니스 애플리케이션에 포함된 형태로 업무 현장에서의 분석을 이용하게 된다. 2017년에는 더 많은 비즈니스 프로세스에 분석 기능이 더욱 풍부하게 내장될 것으로 예상되며, 이는 이전까지 직접적인 데이터 소비자가 아니었던 매장 직원이나 콜센터 직원, 트럭 운전사와 같은 사람들도 분석을 활용하게 된다는 의미이다.

임베디드 BI는 그것을 이미 사용중인 사람들이 사용하고 있다는 사실을 자각하지 못하는 경지까지 확장될 것이다. 마치 넷플릭스나 판도라에서 영화와 음악을 추천하는 데에 예측 분석이 활용되고 있는 것처럼.

5. 데이터를 읽을 수 있는 능력이 곧 기본 스킬이 된다
링크드인은 2016년에 구직자를 위한 가장 핫한 스킬 중 하나로 비즈니스 인텔리전스를 꼽은 바 있다. 2017년에는 이러한 트렌드가 더욱 확장돼 데이터 분석이 모든 전문 직종에 있어 핵심 역량이 될 전망이다. 마치 MS 워드, 엑셀, 파워포인트가 그랬던 것처럼 분석 숙련도가 직장에서의 핵심 스킬로 부상하게 된다.

한편 이러한 요구에 부응하기 위해 분석 및 데이터 프로그램이 대학 이상의 고등교육 과정은 물론 그 이하의 기초교육 과정에서도 다뤄질 것으로 보인다. 직장에서는 사람들이 직관적인 BI 플랫폼을 활용하게 될 것이며, 모든 주요 의사결정에서 데이터가 중요한 역할을 할 것이다.

* 우재하 태블로 소프트웨어(Tableau Software) 아시아태평양 프리세일즈팀 이사는 한국 및 글로벌 여러 소프트웨어 회사에서 비즈니스 인텔리전스 구축, 컨설팅, 프리세일즈 업무를 수행했으며, 현재는 태블로를 이용하여 많은 분들이 데이터를 더 잘 보고 이해할 수 있게 돕고 있다. ciokr@idg.co.kr
 

2016.12.29

벤더 기고 | 2017년 비즈니스 인텔리전스(BI) 트렌드

우재하 | CIO KR
2017년의 예측하기에 앞서 셀프 서비스 분석이 대세로 부상해온 지금까지의 흐름과 현재의 상황을 진단해볼 필요가 있다.

이른바 ‘셀프서비스 분석’에 대한 요구는 오래 전부터 있어 왔으나 실제로 각 회사에 도입되기 시작한지는 채 몇 년이 지나지 않았다. 하지만 2015년 및 2016년 들어서 이러한 흐름이 가속화됐다. 현업이 직접 사용할 수 있는 셀프서비스를 중심으로 신규 분석 솔루션 도입이 이뤄졌다. 사실 이를 제외한다면 몇몇 대기업에서 대규모로 사용하던 리포팅 플랫폼 교체/확장 수요 정도만 있었을 뿐이다.

2016년에는 또 조직의 규모와 관계없이 모든 기업에서 분석이 활성화되는 추세를 관찰할 수 있었다. 이는 특히 기존에 분석의 혜택을 보지 못하던 작은 규모의 기업에서도 데이터 분석을 활용하여 비즈니스를 개선하고 속도를 높일 수 있게 되었음을 의미한다. 소규모 기업일수록 분석 전담 IT부서를 두기 어려운 상황임을 고려하면 자연스럽게 현업 주도의 셀프서비스 데이터 분석 요구가 높아지고 이러한 요구를 수용하는 방향으로 도입이 이뤄지는 것을 볼 수 있었다.

이와 함께 나타난 또 하나의 현상은 ‘협력’과 ‘역할 분담’이다. 데이터에의 접근성이 높은 IT 부서와 실제 분석 요구를 가지고 있는 현업 부서가 서로 각자의 역할을 가지고 움직이면서 협력하는 방향성이 몇몇 기업에서 나타났다. 셀프서비스 데이터 분석이라는 공통의 목표를 원활히 달성하기 위한 목적에서였다. 아직은 IT부서가 현업의 요청 사항을 지원하고 리포트를 제공하는 업무 형태가 많은 것이 현실이지만 이해당사자간의 적절한 역할 분담, 그리고 협력 및 협업이 강화되는 추세가 뚜렷해지고 있다.

또 한 가지 꼭지는 데이터 시각화 혹은 시각적 분석에 대한 논의가 보다 활발해졌다는 점이다. 한국에서는 2010년대 초반 대기업 위주로 시작된 빅데이터 논의 일환으로 데이터 시각화 논의가 시작됐다. 그러나 D3로 대표되던 이러한 데이터 시각화는 결국 분석 기술 전문가가 다뤄야 한다는 한계점을 보였다. 반면 이제는 기업 내의 모든 구성원들이 쉽게 활용하는 것을 추구하는 시각화된 형태의 데이터 분석이 관심을 모아가고 있다.

이와 같이 전개되고 있는 상황을 염두에 두고, 태블로 본사에서 발표한 2017년 비즈니스 인텔리전스 동향에 기반해 2017년을 예측해보면 다음과 같다.

1. 현대적 BI, 주류가 되다
2016년 들어서 소수 한정된 인원이 아닌 다수가 분석에 참여하는 현대적 BI로의 전환이 여러 기업에서 일어나기 시작했다. 가트너의 2016 비즈니스 인텔리전스 매직 쿼드런트보고서에 따르면, 10년 내지 11년 정도의 시간이 지나서야 비로소 IT 중심의 보고서 플랫폼으로부터 현대적 BI 플랫폼으로 전환하는 티핑포인트를 넘어섰다. 이제 각 기업은 신뢰성과 확장성을 갖춘 플랫폼을 통해 분석전문가가 아닌 사람들도 데이터를 탐색하고 분석 결과물을 통해 협업할 수 있는 능력을 갖출 수 있는 환경을 마련해가고 있다.

딜로이트는 구성원들에게 권한을 부여하고, 조직 내에 “할 수 있게 도와주는 문화”를 조성하기 위해 현대적 BI 플랫폼을 도입했다. 전략 및 운영 부문 총괄 라이언 레너는 “이것은 지휘와 통제가 아니다”라며, “우리는 실무자들의 성공을 위한 도구를 제공할 것이며, 그들이 지속적으로 앞서 나갈 수 있도록 도와줄 것”이라고 말한 바 있다.

2017년에는 많은 기업이 딜로이트의 뒤를 따를 것으로 예상된다. 글로벌 기업과 스타트업을 비롯한 모든 규모의 기업에서 현대적 BI로의 전환이 마무리되면서 표준으로 자리잡게 될 것으로 보인다.

2. IT가 주도하는 비즈니스 분석
다른 많은 기술의 경우와 마찬가지로 셀프서비스 분석을 각 기업에 최초로 도입하게 만든 주체는 현업 부서였다. 하지만 곧 혼란이 뒤따르면서 IT 부서의 개입이 일어났다. 분석 측면에서 IT부문의 리더십은 2017년 더욱 강화될 전망이다. 여러 기업들은 거버넌스와 프로세스를 정비해 자유로운 분석과 질서 사이의 균형을 맞추어 왔으며, 또한 정보와 참여의 대중화를 통해 대중의 지혜를 활용하고 있다. 이 과정에서는 IT는 거버넌스와 보안을 사용자에게 제공하고, 현업 사용자들은 그 테두리 안에서 자신의 데이터를 탐색하는 방법을 터득해가고 있다. 그 결과 IT는 보고서 생산 공장에서 벗어나 대규모 셀프서비스 분석으로의 전환을 주도하게 역할을 맡게 될 것으로 관측된다.

3. 하이브리드 방식의 채택으로 가속화되는 클라우드 전환
클라우드로의 혜택이 가시화되면서 많은 기업이 하이브리드 방식을 채택하고 있다. 로컬 서버와 클라우드 서비스에 분산된 데이터로 인해 발생하는 여러 문제점에 대응하기 위해서는 온프레미스와 클라우드 양쪽에서 동작하는 분석 솔루션이 필요하다. 하이브리드 소프트웨어를 이용하면 데이터가 어디에 저장되어 있건 간에 연결해 분석할 수 있다.

이와 함께 2017년에는 더 많은 기업이 데이터가 소재한 장소에 분석을 구축하는 것의 가치를 깨닫게 되면서 ‘데이터 중력’의 개념이 중요하게 대두될 전망이다. 아마존 레드시프트와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스에 계속 데이터가 쌓이고 클라우드 분석 제품이 더욱 보급되면서, 기업들이 향후 완전 클라우드라는 방향을 향해 이행을 시작하게 될 전망이다. 여러 기업이 클라우드와 온프레미스 솔루션의 하이브리드 아키텍처를 계속 도입하면서, 클라우드 분석은 빠르고 확장성 있는 솔루션의 대표주자가 될 것이다.



4. 임베디드 BI가 어디서나 분석을 가능하게 하다
분석은 업무 흐름 속에서 자연스럽게 이루어질 때 가장 효과적이다. 점점 많은 기업이 별도의 분석 애플리케이션을 사용하는 대신, 세일즈포스 같은 다른 비즈니스 애플리케이션에 포함된 형태로 업무 현장에서의 분석을 이용하게 된다. 2017년에는 더 많은 비즈니스 프로세스에 분석 기능이 더욱 풍부하게 내장될 것으로 예상되며, 이는 이전까지 직접적인 데이터 소비자가 아니었던 매장 직원이나 콜센터 직원, 트럭 운전사와 같은 사람들도 분석을 활용하게 된다는 의미이다.

임베디드 BI는 그것을 이미 사용중인 사람들이 사용하고 있다는 사실을 자각하지 못하는 경지까지 확장될 것이다. 마치 넷플릭스나 판도라에서 영화와 음악을 추천하는 데에 예측 분석이 활용되고 있는 것처럼.

5. 데이터를 읽을 수 있는 능력이 곧 기본 스킬이 된다
링크드인은 2016년에 구직자를 위한 가장 핫한 스킬 중 하나로 비즈니스 인텔리전스를 꼽은 바 있다. 2017년에는 이러한 트렌드가 더욱 확장돼 데이터 분석이 모든 전문 직종에 있어 핵심 역량이 될 전망이다. 마치 MS 워드, 엑셀, 파워포인트가 그랬던 것처럼 분석 숙련도가 직장에서의 핵심 스킬로 부상하게 된다.

한편 이러한 요구에 부응하기 위해 분석 및 데이터 프로그램이 대학 이상의 고등교육 과정은 물론 그 이하의 기초교육 과정에서도 다뤄질 것으로 보인다. 직장에서는 사람들이 직관적인 BI 플랫폼을 활용하게 될 것이며, 모든 주요 의사결정에서 데이터가 중요한 역할을 할 것이다.

* 우재하 태블로 소프트웨어(Tableau Software) 아시아태평양 프리세일즈팀 이사는 한국 및 글로벌 여러 소프트웨어 회사에서 비즈니스 인텔리전스 구축, 컨설팅, 프리세일즈 업무를 수행했으며, 현재는 태블로를 이용하여 많은 분들이 데이터를 더 잘 보고 이해할 수 있게 돕고 있다. ciokr@idg.co.kr
 

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