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BI / How To / 리더십|조직관리

사례 | BI 활용, 업무 일상에의 침투가 ‘핵심’

2011.10.24 Beth Schultz  |  Computerworld
1-800-플라워닷컴(1-800-Flowers.com)의 스티브 보조 CIO가 마음껏 추진했더라면, 우편물 담당 직원조차도 비즈니스 인텔리전스(BI: Business Intelligence)를 이용할 수 있었을지 모른다.

-> 성공적인 ‘빅 데이터+ BI’를 위한 10단계
-> 영화 ‘머니볼’에서 배우는 BI 애널리틱스 교훈

그는 "기업에는 모든 단계에 값진 정보가 있다”라고 강조했다. 보조는 누구나가 BI를 쉽게 사용할 수 있도록 한다는, 이른바 '퍼베이시브 BI(Pervasive BI)'의 위력을 체감한 인물이다.
 
보조는 "비즈니스 인텔리전스는 비즈니스의 일부가 되어야 한다. 특정 비즈니스 계획이 완료된 후 위에 덧씌우는 형태가 아닌, 처음부터 전반적인 프로세스의 일부로 자리잡아야 한다는 의미다. 우리가 실천에 옮겼던 부분이기도 하다. 이는 우리 문화의 일부로 자리잡고 있다”고 말했다.

IDC의 댄 베세트 애널리스트는 그러나 오해의 소지를 경고했다. 그는 "퍼베이시브 BI란, 기업 내 누구나 첨단 분석 툴을 사용하는 것을 의미하지는 않는다”라며, "퍼베이시브 BI란 현장 직원에서 중간 관리자, 경영진에 이르기까지 적기에 바른 정보를 가지고 의사결정을 할 수 있도록 하는 것"이라고 설명했다.

전사적으로 BI를 달성하는 데는 상당한 시간과 노력이 필요하다. 1-800-플라워닷컴의 경우 10년이 걸렸다. 보조는 "퍼베이시브 BI는 우리가 지속적으로 노력을 해왔고, 해나가야만 하는 그런 것이다. 다행히 우리는 꽤 많은 성과를 달성한 것으로 판단하고 있다”라고 말했다.

보조에 따르면, 뉴욕 소재의 이 회사는 IT 내부에 BI/ 애널리닉스 관행을 정착시키고, 각 비즈니스 부서마다 연락을 담당하는 직원들을 배치하는 것이 필요하다 사실을 일찌감치 터득했다. 보조는 "이들 연락을 담당한 직원들은 BI 전문가들이다. 그러나 이들은 IT 보다는 비즈니스에 중점을 둔다. 반면 IT의 애널리틱스 담당자들은 비즈니스보다는 IT에 중점을 두고 있다. 이런 식으로 서로를 완벽하게 보완하는 것이다. 이런 방식은 BI 전개함에 있어 큰 차이를 불러왔다”라고 설명했다.

1-800-플라워닷컴에서, IT 부서는 각 비즈니스 그룹에 누가 BI에 액세스할 필요가 있는지 파악해, 각 개인을 일반(basic), 중간(intermediate), 수퍼(super) 사용자로 분류해 줄 것을 요청한다. 일반 사용자는 기본적인 쿼리를 생성하고 필요에 따라 보고서를 작성하는 수준의 인물이다. 반면 수퍼 사용자는 매크로를 쓸 뿐더러, 독자적으로 보고서를 만들어낼 수 있는 사람들이다. 중간 사용자는 중간 정도의 능력을 보유한 이들이다.
 
그러나 권한을 고정시켜 두고 있지는 않다. 보조는 "일반 사용자를 중간 사용자로, 중간 사용자를 수퍼 사용자로 전환하는데 목표를 두고 있다. 비즈니스 부문에서 BI 정보가 필요하다고 지정한 사람들 모두가 이런 과정을 거치게 된다. 그리고 IT는 이들을 훈련시키는 책임을 맡는다”고 말했다. 현재 1-800-플라워닷컴 직원 중 32명이 BI 벤더인 SAS 인스터튜트(SAS Institute)가 제공하는 훈련 과정을 이수하고 있다.
 
보조는 "우리는 고객에 대한 모든 정보를 최대한 이해하는데 목적을 두고 있다. 따라서 더 많은 직원들이 BI에 관여하도록 만드는 것이 절대적으로 중요하다. 이들이 적합한 훈련을 받기만 한다면 나머지는 일사천리로 진행될 수 있다”라고 강조했다.

페베이시브 BI 체크리스트
IDC의 비즈니스 애널리틱스 전문 애널리스트인 댄 베셋은 퍼베이시브 BI를 고려할 때는 데이터의 모든 출처를 생각해야 한다고 강조하고 있다. 여기에는 전통적으로 BI에 포함되지 않는 비구조화 콘텐츠도 포함된다. 다음 질문들이 중요하다.

• 현재 데이터로 할 수 있는 것 외에 다른 무언가를 할 수 있는 게 있지 않을까?

• 다른 방법으로 분석을 할 수 있지 않을까?

• 앞서 사용할 수 없었던 데이터를 이용하는 방법은 없을까?

• 과거에는 답을 몰랐지만, 지금은 답을 알 수 있는 질문들이 있지 않을까?

• 소셜 네트워킹 툴에 포함된 정보 같이 새로운 형태의 데이터를 수집해야 하지 않을까?

인텔리전스 육성
리서치 전문 기업인 애버딘 그룹(Aberdeen Group)의 데이빗 화이트 애널리스트에 따르면, 퍼베이시브 BI 프로그램이 성공하기 위해서는 훈련이 중요하다.

그는 "퍼베이시브 BI를 도입한 선도적 기업들은 사용자가 BI 툴의 기능을 이해하도록 하는 것만큼이나, 데이터와 통계, 분석 기법을 기본적으로 이해하도록 하는데도 중점을 두고 있다. 또 이런 것들을 이용해 어떻게 의사결정을 내리는지도 강조한다. 즉 퍼베이시브 BI와 관련해 광범위한 교육을 제공하고 있는 것”이라고 설명했다.

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