2018.03.20

성공적인 BI를 위한 CIO 체크리스트

Christina Mercer | Computerworld UK
BI 데이터를 최적화하는 것만으로도 비용을 절감하고 ROI를 높일 기회를 풍부하게 가질 수 있다.

비즈니스 인텔리전스, 즉 BI 데이터는 미개척된 비즈니스 기회를 식별하고 비용을 절약할 수있는 영역을 발굴하며 ERP 데이터에 접근해 데이터에 기반한 통찰을 확보하는 용도로 사용된다. 기업이 데이터 기반 전략을 모색함에 따라 BI에 대한 심층적 지식과 활용 방안은 점점 더 중요해지는 양상이다.

그러나 방대한 양의 데이터를 훑어보는 작업은 쉽지 않다. BI에의 저항을 최소화하기 위한 팁을 정리했다.

1. BI와 비즈니스 애널리틱스의 차이점을 파악
애석하게도 사용자의 이해 수준이 큰 함정이 될 수 있다. 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석 간에는 많은 차이점이 있지만 간단히 말하자면 BI는 현재 및 과거의 비즈니스 조치를 살펴보고 비즈니스 애널리틱스은 향후 발생할 수 있는 상황을 검토한다.

즉 BI는 사전 수집된 데이터를 통해 운영 효율성을 맞추는데 초점을 맞추고 있다.

2. 효율적으로 작업
BI 데이터를 최대한 활용하려면 민첩성을 중시해야 한다. 데이터 명확성에 지나치게 집착하는 태도가 방해가 될 수 있다. 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 섹션으로 구분하고 공동 작업은 가능한 한 많은 부서에서 쉽게 작업할 수 있도록 한다. 또 이들이 자주 데이터를 검토할 수 있도록 조치해야 한다.

3. 명확한 ROI 및 목표 설정
비즈니스의 모든 측면과 마찬가지로 명확한 목표와 기대치 관리가 중요하다. 또 목표는 현실적이야 한다. KPI가 왜곡된다면 데이터를 들여다볼 포인트조차 없어진다.

BI 데이터를 최적화하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 데이터를 간단하고 명확하게 표현하는 방법을 찾는 것이다. 이와 관련해 측정할 핵심 성과 지표를 정의하면 개선할 수있는 지표를 설정하고 어느 지표가 가장 중요한 지표인지 판단하는 데 도움이 된다. 선택한 측정 항목을 전체 팀과 공유하는 방안도 빼놓지 말아야 할 검토 요소다.

4. 올바른 BI 도구 선택
데이터 시각화를 구축하고 의미있는 통찰력을 제공하기 위한 비즈니스 인텔리전스 도구가 많이 있다. 마이크로소프트 BI, SAP, 오라클 및 IBM은 모두 나름의 BI 도구를 제공한다. 또 태블로, 클릭(Qlik), 스플렁크(Splunk) 등이 같은 회사의 C 레벨 임원을 대상으로 셀프 서비스 데이터 검색 플랫폼들도 있다. 모두 비즈니스 분석과 BI 서비스 기능을 갖췄다.

5. 원시 데이터에 겁먹지 말라
원시 데이터가 앞에 놓일 때 우리 대부분은 이에 압도 당하고 데이터를 즉시 의미화하려고 시도한다. 그러나 데이터에 조작을 가하지 않고 깨끗하게 유지하는 자세 또한 중요하다. 물론 이를 위해서는 다소 힘든 작업이 부가될 수 있다.

6. 데이터를 명확하고 간결하게 제시하는 방법을 숙지
직원들이 압도 당하거나 혼동하지 않도록 데이터를 제시할 수 있어야 한다. 예를 들어 꺾은 선형 차트는 시간 경과에 따른 추세를 보는 데 이상적이며, 가로 막 대형 차트는 제품, 서비스 또는 범주 비교에 적합하다. 그러나 트리 맵, 히트 맵, 버블 차트와 같이 좀더 복합한 그래프가 언제 어떻게 유용한지를 알고 있어야 한다.

7. 팀 훈련에 투자
베스트 프랙티스를 발굴하고 유지하려면 교육이 필수적이다. 대부분의 BI 소프트웨어는 엑셀과 기능 및 경험 측면에서 다르다. 비용과 시간을 투자해 BI 역량을 높여나가는 것을 지속적으로 염두에 두고 있어야 한다.

8. 비교적 일반적인 데이터 보고서를 작성
구체적이 세부적인 데이터 통찰 보고서가 유의미한 경우도 있지만 그저 많은 작업을 의미하는 경우가 흔하다. 똗 이렇게 작성된 보고서는 빨리 시간적 효용성을 잃어버릴 수 있음을 기억해야 한다. 쉽게 작성해 바르게 조직 전체에 업데이트될 수 있는 보고서가 대부분 더 효율적임을 기억해야 한다.

9. 데이터의 가치를 결정
BI가 지속적으로 성공하기 위해서는 데이터 저장 전략이 명확해야 한다. 또 저장하지 않는 데이터에 대해서도 명확한 거버넌스 전략을 보유하고 있어야 한다. 이를 위해서는 데이터의 가치를 평가하는
것이 중요하다.

10. 관계자와 협업
뻔한 말로 들리겠지만 BI 통찰에서 비롯된 보고서와 참고 자료가 모든 관계자들에게 제대로 공유되고 확인됐는지 확인하는 작업이 중요하다. BI의 대부분은 데이터와 각종 숫자가 차지하고 있지만, 그 성공에는 커뮤니케이션과 협업이 필수적이다. ciokr@idg.co.kr 



2018.03.20

성공적인 BI를 위한 CIO 체크리스트

Christina Mercer | Computerworld UK
BI 데이터를 최적화하는 것만으로도 비용을 절감하고 ROI를 높일 기회를 풍부하게 가질 수 있다.

비즈니스 인텔리전스, 즉 BI 데이터는 미개척된 비즈니스 기회를 식별하고 비용을 절약할 수있는 영역을 발굴하며 ERP 데이터에 접근해 데이터에 기반한 통찰을 확보하는 용도로 사용된다. 기업이 데이터 기반 전략을 모색함에 따라 BI에 대한 심층적 지식과 활용 방안은 점점 더 중요해지는 양상이다.

그러나 방대한 양의 데이터를 훑어보는 작업은 쉽지 않다. BI에의 저항을 최소화하기 위한 팁을 정리했다.

1. BI와 비즈니스 애널리틱스의 차이점을 파악
애석하게도 사용자의 이해 수준이 큰 함정이 될 수 있다. 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석 간에는 많은 차이점이 있지만 간단히 말하자면 BI는 현재 및 과거의 비즈니스 조치를 살펴보고 비즈니스 애널리틱스은 향후 발생할 수 있는 상황을 검토한다.

즉 BI는 사전 수집된 데이터를 통해 운영 효율성을 맞추는데 초점을 맞추고 있다.

2. 효율적으로 작업
BI 데이터를 최대한 활용하려면 민첩성을 중시해야 한다. 데이터 명확성에 지나치게 집착하는 태도가 방해가 될 수 있다. 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 섹션으로 구분하고 공동 작업은 가능한 한 많은 부서에서 쉽게 작업할 수 있도록 한다. 또 이들이 자주 데이터를 검토할 수 있도록 조치해야 한다.

3. 명확한 ROI 및 목표 설정
비즈니스의 모든 측면과 마찬가지로 명확한 목표와 기대치 관리가 중요하다. 또 목표는 현실적이야 한다. KPI가 왜곡된다면 데이터를 들여다볼 포인트조차 없어진다.

BI 데이터를 최적화하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 데이터를 간단하고 명확하게 표현하는 방법을 찾는 것이다. 이와 관련해 측정할 핵심 성과 지표를 정의하면 개선할 수있는 지표를 설정하고 어느 지표가 가장 중요한 지표인지 판단하는 데 도움이 된다. 선택한 측정 항목을 전체 팀과 공유하는 방안도 빼놓지 말아야 할 검토 요소다.

4. 올바른 BI 도구 선택
데이터 시각화를 구축하고 의미있는 통찰력을 제공하기 위한 비즈니스 인텔리전스 도구가 많이 있다. 마이크로소프트 BI, SAP, 오라클 및 IBM은 모두 나름의 BI 도구를 제공한다. 또 태블로, 클릭(Qlik), 스플렁크(Splunk) 등이 같은 회사의 C 레벨 임원을 대상으로 셀프 서비스 데이터 검색 플랫폼들도 있다. 모두 비즈니스 분석과 BI 서비스 기능을 갖췄다.

5. 원시 데이터에 겁먹지 말라
원시 데이터가 앞에 놓일 때 우리 대부분은 이에 압도 당하고 데이터를 즉시 의미화하려고 시도한다. 그러나 데이터에 조작을 가하지 않고 깨끗하게 유지하는 자세 또한 중요하다. 물론 이를 위해서는 다소 힘든 작업이 부가될 수 있다.

6. 데이터를 명확하고 간결하게 제시하는 방법을 숙지
직원들이 압도 당하거나 혼동하지 않도록 데이터를 제시할 수 있어야 한다. 예를 들어 꺾은 선형 차트는 시간 경과에 따른 추세를 보는 데 이상적이며, 가로 막 대형 차트는 제품, 서비스 또는 범주 비교에 적합하다. 그러나 트리 맵, 히트 맵, 버블 차트와 같이 좀더 복합한 그래프가 언제 어떻게 유용한지를 알고 있어야 한다.

7. 팀 훈련에 투자
베스트 프랙티스를 발굴하고 유지하려면 교육이 필수적이다. 대부분의 BI 소프트웨어는 엑셀과 기능 및 경험 측면에서 다르다. 비용과 시간을 투자해 BI 역량을 높여나가는 것을 지속적으로 염두에 두고 있어야 한다.

8. 비교적 일반적인 데이터 보고서를 작성
구체적이 세부적인 데이터 통찰 보고서가 유의미한 경우도 있지만 그저 많은 작업을 의미하는 경우가 흔하다. 똗 이렇게 작성된 보고서는 빨리 시간적 효용성을 잃어버릴 수 있음을 기억해야 한다. 쉽게 작성해 바르게 조직 전체에 업데이트될 수 있는 보고서가 대부분 더 효율적임을 기억해야 한다.

9. 데이터의 가치를 결정
BI가 지속적으로 성공하기 위해서는 데이터 저장 전략이 명확해야 한다. 또 저장하지 않는 데이터에 대해서도 명확한 거버넌스 전략을 보유하고 있어야 한다. 이를 위해서는 데이터의 가치를 평가하는
것이 중요하다.

10. 관계자와 협업
뻔한 말로 들리겠지만 BI 통찰에서 비롯된 보고서와 참고 자료가 모든 관계자들에게 제대로 공유되고 확인됐는지 확인하는 작업이 중요하다. BI의 대부분은 데이터와 각종 숫자가 차지하고 있지만, 그 성공에는 커뮤니케이션과 협업이 필수적이다. ciokr@idg.co.kr 

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