2020.06.02

의사결정지원시스템(DSS)이란? BI와 어떻게 다르지?

Thor Olavsrud | CIO
의사결정지원시스템(DSS)은 일종의 대화형 정보시스템으로, 대량의 데이터를 분석해 업무 의사결정에 필요한 정보를 제공한다. 불확실성의 의미를 평가하고 한가지 결정 대신 다른 결정을 했을 때 어떤 장단점이 있는지도 가늠함으로써 조직의 관리, 운영, 기획 수준에서 의사결정 개선을 지원한다.
 
ⓒGetty Images Bank

DSS는 미가공 데이터와 문서, 개인 지식 및 사업 모델 등을 모두 활용하여 사용자의 의사결정 개선을 돕는다. DSS에서 사용되는 데이터 소스로는 관계형 데이터 소스, 큐브, 데이터창고, EHR, 수입 예상 자료, 판매 예상 자료 등등이 있을 수 있다.

의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학`에서 수행된 연구에서 유래한 것으로 1980년대에 EIS, GDSS, ODSS 등의 형태로 기업에서 제대로 뿌리를 내렸다. 요즘 들어 각 조직에서 데이터 주도 의사결정에 집중하는 경향이 늘어남에 따라 의사결정 과학(또는 의사결정 인텔리전스)이 부상하고 있으며, 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있을 수도 있다. 응용데이터과학, 사회과학, 경영과학 등이 결합된 의사결정 과학은 고급 의사결정을 내리기 위해 필요한 노력을 줄이기 위해 여러 옵션 중 취사선택에 집중한다.

DSS와 BI의 비교
의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 융합되는 경우가 많다. DSS를 계승한 것이 BI라고 보는 전문가들도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 인식되고 있다.

BI는 의사결정에 사용될 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 기술인 반면, DSS 애플리케이션은 좀더 구체적인 의사결정을 지원하기 위한 목적을 두고 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거의 판매 자료와 현재의 변수를 분석하여 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 줄 수 있다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상 작업 흐름의 효율화를 꾀하고 있다. 의료진을 대상으로 전산화된 경보와 알림, 임상 지침, 조건별 지시 모음 등을 제공하는 것이다.

DSS의 범주 
대니얼 제이 파워 노던 아이오와 대학 관리정보시스템 교수의 저서 <의사결정 지원 시스템: 개념 및 관리자를 위한 자료>에서는 의사결정지원시스템이 정보의 주요 출처를 기준으로 다음 다섯 가지로 분류되어 있다.

데이터 주도 DSS. 이 시스템에는 파일 정리 및 관리 보고 시스템, 중역 정보 시스템, GIS가 포함되어 있다. 대규모 정형 데이터 데이터베이스에 대한 접근 및 조작을 강조한다. 여기서 정형 데이터는 내부 회사 자료 그리고 가끔은 외부 자료의 시계열인 경우가 많다.

모델 주도 DSS. 이 범주에 속하는 시스템은 회계 및 재무 모델과 표상 모델, 최적화 모델을 사용하며, 한 모델에 대한 접근 및 조작을 강조한다. 일반적으로 간단한 통계 및 분석 도구를 활용하는데, 파워 교수에 따르면, 데이터의 복잡한 분석이 가능한 일부 OLAP 시스템은 혼합형 DSS 시스템으로 분류될 수도 있다고 한다. 모델 주도 DSS는 의사결정 주체가 제공한 매개변수와 데이터를 사용하는데 파워 교수에 따르면 데이터 집약적이지는 않은 경우가 보통이다.

지식 주도 DSS. 관리자를 대상으로 행동을 제안하거나 추천해 주는 시스템이다. 특정 분야의 문제 해결을 위한 전문지식을 제공하는 시스템으로 자문 시스템, 상담 시스템 또는 제안 시스템이라고도 한다. 분류, 구성, 진단, 해석, 계획, 예측 등 사람 전문가에 의존하는 작업에 주로 사용된다. 흔히 데이터 마이닝과 짝을 이루어 데이터베이스를 속속들이 살피는 작업을 수행함으로써 데이터 내용 관계를 만들어낸다.

문서 주도 DSS. 문서 검색 및 분석을 위해 보관 기술과 처리 기술을 통합시킨 시스템이다. 일례로 검색 엔진이 있다.

의사소통 주도 DSS 및 단체 DSS. 의사소통 주도 DSS는 공유 작업을 진행하는 사람들에게 도움을 주려는 의사소통, 협업 및 조율에 집중하는 반면, 단체 DSS(GDSS)는 문제 상황 분석과 단체 의사결정 작업 수행을 위한 의사결정권자 단체 지원에 집중한다.

사례
의사결정지원시스템은 매우 다양한 업계에서 사용된다. 사용 사례는 다음과 같다.

GPS 경로 계획. DSS를 사용하면 두 지점 간에 선택 가능한 경로를 분석하여 가장 빠르고 최선인 경로를 계획할 수 있다. 이 시스템에는 실시간 교통 상황을 관찰하여 교통 체증 구간을 피해갈 수 있는 기능이 포함된 경우가 많다.

작물 계획. 농부들이 DSS를 활용하면 작물을 심고, 비료를 주고 수확하기에 가장 좋은 시기를 판단하는 데 도움이 된다. 바이엘 크롭 사이언스는 옥수수 생산 현장에 ‘가정(what-if)’ 분석을 수행하기 위한 ‘가상 공장’을 만드는 등 사업 모든 부분에 분석 및 의사결정 지원을 적용했다.

임상 DSS. 임상의들의 환자 진단을 돕는 시스템이다. 펜 메디슨은 중환자실 입원 환자의 산소 호흡기 사용 중단 시기를 앞당기도록 돕는 임상 DSS를 만들었다.

ERP 대시보드. 관리자들의 성능 지표 관찰을 돕는 시스템이다. 디지털 마케팅 및 서비스회사 클리어링크는 추가로 도움이 필요한 판매대리인이 누구인지 관리자가 정확히 판별하도록 돕는 데 DSS 시스템을 활용한다. 

구성요소 
매니지먼트 스터디 HQ에 따르면, 의사결정 지원 시스템은 데이터베이스, 소프트웨어 시스템, 사용자 인터페이스 등 3대 요소로 구성되어 있다.

1. DSS 데이터베이스. 이 데이터베이스는 다양한 소스를 활용한다. 예를 들면, 조직 내부 데이터, 애플리케이션에서 생성된 데이터, 제3자로부터 구매하거나 인터넷에서 캐낸 외부 데이터 등이다. DSS 데이터베이스의 규모는 필요에 따라 소형 독립형 시스템에서부터 대형 데이터 웨어하우스에 이르기까지 다양하다.

2. DSS 소프트웨어 시스템. 이 소프트웨어 시스템은 한 모델(예: 의사결정 맥락과 사용자 기준)을 기준으로 구축된다. 모델의 개수와 유형은 DSS의 목적에 달려있다. 일반적으로 사용되는 모델은 다음과 같다.

o 통계 모델. 이벤트와 그 이벤트와 관련된 요소 사이의 관계를 알아내는 데 사용된다. 예를 들면, 장소나 날씨에 따른 매출액 분석에 사용될 수 있다.

o 민감도 분석 모델. ‘가정’ 분석에 사용된다.

o 최적화 분석 모델. 다른 변수와 관련하여 목표 변수의 최적값을 찾아내는 데 사용된다.

o 예측 모델. 이 모델에는 회귀 모델, 시계열 분석을 비롯해, 업무 조건 분석과 계획 수립에 사용되는 모델들이 포함되어 있다.

o 역방향 분석 민감도 모델. 목표 찾기 분석이라도 하는 이 모델은 특정 변수에 대한 목표치를 설정한 후 그 목표치 달성을 위해 다른 변수에 필요한 값을 결정한다.

3. DSS 사용자 인터페이스. 사용자가 결과를 확인하고 상호작용할 수 있는 대시보드를 비롯한 사용자 인터페이스이다.

소프트웨어
캡테라(Capterra)에 따르면 인기 있는 DSS 소프트웨어의 예는 다음과 같다.

인포메이션 빌더스 웹포커스(Information Builders WebFOCUS). 이 데이터 및 분석 플랫폼은 애플리케이션 전반에 데이터를 통합, 포함해야 할 기업 및 중간 시장 회사를 대상으로 한다. 클라우드형, 멀티클라우드형, 구내형, 혼합형 등 다양한 옵션을 제공한다.

클릭뷰(QlikView). 클릭(Qlik)의 대표적인 분석 솔루션으로서 이 회사의 어소셔티브 엔진(Associative Engine)을 기반으로 구축되어 있다. 구성 가능한 대시보드로 사용자의 일상 작업을 돕게 되어 있다.

SAP 비즈니스오브젝트. 사용자가 동향과 근본 원인을 파악하는 데 도움을 주는 보고 및 분석 애플리케이션으로 구성되어 있다.

팁코 스폿파이어(TIBCO Spotfire). 데이터 시각화 및 분석 소프트웨어로서 사용자가 대시보드를 만들고 예측 애플리케이션 및 실시간 분석 애플리케이션을 구동하도록 돕는다.

세일즈포스 분석 클라우드. AI 주도의 클라이드 기반 분석 솔루션으로서 세일즈포스닷컴 플랫폼을 기반으로 구축되어 조직이 기회를 발견하고 결과를 예측하도록 돕는다.

파워누들(Powernoodle). 클라우드 기반의 의사결정 유도 플랫폼으로서 인지과학, 행동과학, 의사결정과학을 활용한다. 사전 제작되어 제공되는 템플릿을 통해 일반적인 의사결정 종류를 처리하고 여러 이해관계자 집단의 업무 흐름 모델링을 지원한다.

사우전드마인즈(1000minds) 의사결정 소프트웨어. 사우전드마인즈는 의사결정, 우선순위 결정, 공동 분석을 위한 온라인 도구 및 프로세스 모음이다. 수술할 환자의 우선순위 결정 방법에 대해 뉴질랜드 오타고 대학교에서 1990년대에 수행한 연구에서 유래되었다.

브리크(Briq). 건설 분야의 일반 도급업체 및 하도급업체 전용으로 구축된 예측 분석 및 자동화 플랫폼이다. 회계 시스템, 프로젝트 관리 시스템, CRM 시스템 등의 데이터를 AI 기반의 예측 분석과 처방적 분석에 활용한다. ciokr@idg.co.kr
 



2020.06.02

의사결정지원시스템(DSS)이란? BI와 어떻게 다르지?

Thor Olavsrud | CIO
의사결정지원시스템(DSS)은 일종의 대화형 정보시스템으로, 대량의 데이터를 분석해 업무 의사결정에 필요한 정보를 제공한다. 불확실성의 의미를 평가하고 한가지 결정 대신 다른 결정을 했을 때 어떤 장단점이 있는지도 가늠함으로써 조직의 관리, 운영, 기획 수준에서 의사결정 개선을 지원한다.
 
ⓒGetty Images Bank

DSS는 미가공 데이터와 문서, 개인 지식 및 사업 모델 등을 모두 활용하여 사용자의 의사결정 개선을 돕는다. DSS에서 사용되는 데이터 소스로는 관계형 데이터 소스, 큐브, 데이터창고, EHR, 수입 예상 자료, 판매 예상 자료 등등이 있을 수 있다.

의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학`에서 수행된 연구에서 유래한 것으로 1980년대에 EIS, GDSS, ODSS 등의 형태로 기업에서 제대로 뿌리를 내렸다. 요즘 들어 각 조직에서 데이터 주도 의사결정에 집중하는 경향이 늘어남에 따라 의사결정 과학(또는 의사결정 인텔리전스)이 부상하고 있으며, 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있을 수도 있다. 응용데이터과학, 사회과학, 경영과학 등이 결합된 의사결정 과학은 고급 의사결정을 내리기 위해 필요한 노력을 줄이기 위해 여러 옵션 중 취사선택에 집중한다.

DSS와 BI의 비교
의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 융합되는 경우가 많다. DSS를 계승한 것이 BI라고 보는 전문가들도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 인식되고 있다.

BI는 의사결정에 사용될 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 기술인 반면, DSS 애플리케이션은 좀더 구체적인 의사결정을 지원하기 위한 목적을 두고 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거의 판매 자료와 현재의 변수를 분석하여 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 줄 수 있다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상 작업 흐름의 효율화를 꾀하고 있다. 의료진을 대상으로 전산화된 경보와 알림, 임상 지침, 조건별 지시 모음 등을 제공하는 것이다.

DSS의 범주 
대니얼 제이 파워 노던 아이오와 대학 관리정보시스템 교수의 저서 <의사결정 지원 시스템: 개념 및 관리자를 위한 자료>에서는 의사결정지원시스템이 정보의 주요 출처를 기준으로 다음 다섯 가지로 분류되어 있다.

데이터 주도 DSS. 이 시스템에는 파일 정리 및 관리 보고 시스템, 중역 정보 시스템, GIS가 포함되어 있다. 대규모 정형 데이터 데이터베이스에 대한 접근 및 조작을 강조한다. 여기서 정형 데이터는 내부 회사 자료 그리고 가끔은 외부 자료의 시계열인 경우가 많다.

모델 주도 DSS. 이 범주에 속하는 시스템은 회계 및 재무 모델과 표상 모델, 최적화 모델을 사용하며, 한 모델에 대한 접근 및 조작을 강조한다. 일반적으로 간단한 통계 및 분석 도구를 활용하는데, 파워 교수에 따르면, 데이터의 복잡한 분석이 가능한 일부 OLAP 시스템은 혼합형 DSS 시스템으로 분류될 수도 있다고 한다. 모델 주도 DSS는 의사결정 주체가 제공한 매개변수와 데이터를 사용하는데 파워 교수에 따르면 데이터 집약적이지는 않은 경우가 보통이다.

지식 주도 DSS. 관리자를 대상으로 행동을 제안하거나 추천해 주는 시스템이다. 특정 분야의 문제 해결을 위한 전문지식을 제공하는 시스템으로 자문 시스템, 상담 시스템 또는 제안 시스템이라고도 한다. 분류, 구성, 진단, 해석, 계획, 예측 등 사람 전문가에 의존하는 작업에 주로 사용된다. 흔히 데이터 마이닝과 짝을 이루어 데이터베이스를 속속들이 살피는 작업을 수행함으로써 데이터 내용 관계를 만들어낸다.

문서 주도 DSS. 문서 검색 및 분석을 위해 보관 기술과 처리 기술을 통합시킨 시스템이다. 일례로 검색 엔진이 있다.

의사소통 주도 DSS 및 단체 DSS. 의사소통 주도 DSS는 공유 작업을 진행하는 사람들에게 도움을 주려는 의사소통, 협업 및 조율에 집중하는 반면, 단체 DSS(GDSS)는 문제 상황 분석과 단체 의사결정 작업 수행을 위한 의사결정권자 단체 지원에 집중한다.

사례
의사결정지원시스템은 매우 다양한 업계에서 사용된다. 사용 사례는 다음과 같다.

GPS 경로 계획. DSS를 사용하면 두 지점 간에 선택 가능한 경로를 분석하여 가장 빠르고 최선인 경로를 계획할 수 있다. 이 시스템에는 실시간 교통 상황을 관찰하여 교통 체증 구간을 피해갈 수 있는 기능이 포함된 경우가 많다.

작물 계획. 농부들이 DSS를 활용하면 작물을 심고, 비료를 주고 수확하기에 가장 좋은 시기를 판단하는 데 도움이 된다. 바이엘 크롭 사이언스는 옥수수 생산 현장에 ‘가정(what-if)’ 분석을 수행하기 위한 ‘가상 공장’을 만드는 등 사업 모든 부분에 분석 및 의사결정 지원을 적용했다.

임상 DSS. 임상의들의 환자 진단을 돕는 시스템이다. 펜 메디슨은 중환자실 입원 환자의 산소 호흡기 사용 중단 시기를 앞당기도록 돕는 임상 DSS를 만들었다.

ERP 대시보드. 관리자들의 성능 지표 관찰을 돕는 시스템이다. 디지털 마케팅 및 서비스회사 클리어링크는 추가로 도움이 필요한 판매대리인이 누구인지 관리자가 정확히 판별하도록 돕는 데 DSS 시스템을 활용한다. 

구성요소 
매니지먼트 스터디 HQ에 따르면, 의사결정 지원 시스템은 데이터베이스, 소프트웨어 시스템, 사용자 인터페이스 등 3대 요소로 구성되어 있다.

1. DSS 데이터베이스. 이 데이터베이스는 다양한 소스를 활용한다. 예를 들면, 조직 내부 데이터, 애플리케이션에서 생성된 데이터, 제3자로부터 구매하거나 인터넷에서 캐낸 외부 데이터 등이다. DSS 데이터베이스의 규모는 필요에 따라 소형 독립형 시스템에서부터 대형 데이터 웨어하우스에 이르기까지 다양하다.

2. DSS 소프트웨어 시스템. 이 소프트웨어 시스템은 한 모델(예: 의사결정 맥락과 사용자 기준)을 기준으로 구축된다. 모델의 개수와 유형은 DSS의 목적에 달려있다. 일반적으로 사용되는 모델은 다음과 같다.

o 통계 모델. 이벤트와 그 이벤트와 관련된 요소 사이의 관계를 알아내는 데 사용된다. 예를 들면, 장소나 날씨에 따른 매출액 분석에 사용될 수 있다.

o 민감도 분석 모델. ‘가정’ 분석에 사용된다.

o 최적화 분석 모델. 다른 변수와 관련하여 목표 변수의 최적값을 찾아내는 데 사용된다.

o 예측 모델. 이 모델에는 회귀 모델, 시계열 분석을 비롯해, 업무 조건 분석과 계획 수립에 사용되는 모델들이 포함되어 있다.

o 역방향 분석 민감도 모델. 목표 찾기 분석이라도 하는 이 모델은 특정 변수에 대한 목표치를 설정한 후 그 목표치 달성을 위해 다른 변수에 필요한 값을 결정한다.

3. DSS 사용자 인터페이스. 사용자가 결과를 확인하고 상호작용할 수 있는 대시보드를 비롯한 사용자 인터페이스이다.

소프트웨어
캡테라(Capterra)에 따르면 인기 있는 DSS 소프트웨어의 예는 다음과 같다.

인포메이션 빌더스 웹포커스(Information Builders WebFOCUS). 이 데이터 및 분석 플랫폼은 애플리케이션 전반에 데이터를 통합, 포함해야 할 기업 및 중간 시장 회사를 대상으로 한다. 클라우드형, 멀티클라우드형, 구내형, 혼합형 등 다양한 옵션을 제공한다.

클릭뷰(QlikView). 클릭(Qlik)의 대표적인 분석 솔루션으로서 이 회사의 어소셔티브 엔진(Associative Engine)을 기반으로 구축되어 있다. 구성 가능한 대시보드로 사용자의 일상 작업을 돕게 되어 있다.

SAP 비즈니스오브젝트. 사용자가 동향과 근본 원인을 파악하는 데 도움을 주는 보고 및 분석 애플리케이션으로 구성되어 있다.

팁코 스폿파이어(TIBCO Spotfire). 데이터 시각화 및 분석 소프트웨어로서 사용자가 대시보드를 만들고 예측 애플리케이션 및 실시간 분석 애플리케이션을 구동하도록 돕는다.

세일즈포스 분석 클라우드. AI 주도의 클라이드 기반 분석 솔루션으로서 세일즈포스닷컴 플랫폼을 기반으로 구축되어 조직이 기회를 발견하고 결과를 예측하도록 돕는다.

파워누들(Powernoodle). 클라우드 기반의 의사결정 유도 플랫폼으로서 인지과학, 행동과학, 의사결정과학을 활용한다. 사전 제작되어 제공되는 템플릿을 통해 일반적인 의사결정 종류를 처리하고 여러 이해관계자 집단의 업무 흐름 모델링을 지원한다.

사우전드마인즈(1000minds) 의사결정 소프트웨어. 사우전드마인즈는 의사결정, 우선순위 결정, 공동 분석을 위한 온라인 도구 및 프로세스 모음이다. 수술할 환자의 우선순위 결정 방법에 대해 뉴질랜드 오타고 대학교에서 1990년대에 수행한 연구에서 유래되었다.

브리크(Briq). 건설 분야의 일반 도급업체 및 하도급업체 전용으로 구축된 예측 분석 및 자동화 플랫폼이다. 회계 시스템, 프로젝트 관리 시스템, CRM 시스템 등의 데이터를 AI 기반의 예측 분석과 처방적 분석에 활용한다. ciokr@idg.co.kr
 

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