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'데이터 중심 판단을 위한 맞춤 도구' 의사결정지원시스템(DDS)이란?

2022.11.16 Thor Olavsrud  |  CIO
의사결정지원시스템(DSS)이란 대량의 데이터를 분석해 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 일종의 대화형 정보시스템이다. 불확실성의 정도를 평가하고 각 결정의 기회비용을 가늠해 관리, 운영, 기획 수준에서 기업이 더 나은 결정을 내리도록 돕는다. 
 
ⓒGetty Images Bank

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

의사결정지원시스템의 개념은 1950년대와 1960년대에 카네기 공과대학에서 수행된 연구에서 유래했다. 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)이라는 개념이 부상하고 있다. 따라서 의사결정 과학 시스템의 잠재력을 활용할 열쇠는 의사결정 과학자들이 쥐고 있는 셈이다. 응용데이터 과학, 사회과학, 경영과학 등 여러 학문 분야를 아우르는 의사결정 과학은 최소한의 노력으로 최선의 결정을 내리는 것을 목표로 한다. 
 

DSS와 BI의 비교

의사결정지원시스템(DSS)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 서로 혼동되는 경우가 많다. DSS를 계승한 형태가 BI라고 보는 전문가도 있다. 대체로 의사결정지원시스템은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝과 더불어 비즈니스 인텔리전스 시스템의 한 요소로 여겨진다. 

BI는 의사결정에 사용할 데이터를 수집, 분석하고 평가하기 위한 광범위한 범주의 애플리케이션, 서비스, 그리고 기술이다. 반면 DSS 애플리케이션은 특정한 의사결정을 지원하기 위해 구축되는 경향이 있다. 예를 들어, 비즈니스 DSS는 과거 판매 자료와 현재 변수를 분석해 일정 기간 회사의 수익 추정에 도움을 준다. 의료 업체는 임상 의사결정 시스템을 활용해 임상 작업 흐름의 효율화를 꾀한다. 의료진에 전산화된 경보와 알림, 임상 지침, 조건별 지시 모음 등의 기능을 제공한다. 
 

DSS의 범주 

노던 아이오와 대학(Northern Iowa University) 관리정보시스템 학과 교수 대니얼 제이 파워의 저서 <의사결정 지원 시스템: 개념 및 관리자를 위한 자료(Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers)>에서는 의사결정시스템을 정보의 주요 출처를 기준으로 다섯 가지로 분류한다:

데이터 주도 DSS. 이 시스템에는 파일 정리 및 관리 보고 시스템, 중역 정보 시스템, GIS가 있다.  대규모 정형 데이터 데이터베이스에 대한 접근 및 조작이 핵심이다. 여기서 정형 데이터는 내부 회사 자료나 외부 자료의 시계열인 경우가 많다.

모델 주도 DSS. 이 범주에 속하는 시스템은 회계 및 재무 모델과 표상 모델, 최적화 모델을 사용한다. 한 모델에 대한 접근 및 조작이 핵심이다. 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 사용하는 데, 파워 교수는 이가 데이터 집약적이지는 않은 경우가 많다고 설명한다. 

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 치중된 반면, 단체 DSS(GDSS)는 문제 상황 분석과 단체 의사결정 작업 수행을 위한 의사결정권자 단체 지원이 핵심이다. 
 

활용 사례

의사결정지원시스템은 매우 다양한 업계에서 사용된다. 사용 사례는 다음과 같다.

GPS 경로 계획. DSS를 사용하면 두 지점 간에 선택 가능한 경로를 분석해 최적의 경로는 찾는다. 이 시스템에는 실시간 교통 상황을 관찰해해 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. 농업 비즈니스 솔루션 업체 바이엘 크롭 사이언스(Bayer Crop Science) 연구소는 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. 종합 병원 의료 시스템 펜 메디슨(Penn Medicine)은 중환자실 환자의 산소 호흡기 사용 중단 시기를 앞당기는 임상 DSS를 만들었다.

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

구성요소 

매니지먼트 스터디 HQ(Management Study HQ)에 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 관련해해 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.
 

DDS 솔루션 

B2B IT 솔루션 비교 사이트 캡테라(Capterra)에 따르면 다음과 같은 DSS 소프트웨어가 흔히 쓰인다. 
 
  • 체크박스(Checkbox). 체크박스의 노코드 서비스 자동화 소프트웨어는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용해 사용자 정의 가능한 규칙, 의사결정 트리 논리, 계산 및 가중 점수로 애플리케이션을 구축하도록 돕는다. 
 
  • 요닉스(Yonyx). 요닉스는 DSS 애플리케이션을 만드는 플랫폼이다. 의사결정 트리 기반의 고객 상호 작용 흐름을 생성하고 시각화 할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 콜센터, 고객 셀프 서비스, CRM 통합 및 엔터프라이즈 데이터에 대한 의사결정 트리가 차별점이다. 
 
  • 파르메니데스 에디오스(Parmenides Edios). 중견기업/대기업을 위한 솔루셩인 파르메니데스 에디오스는 시나리오 기반의 전략 수립, 문제 해결 및 의사 결정을 지원하는 시각적 추론과 지식 표현을 제공한다.
 
  • 엑셀스탯(XLSTAT). 엑셀스탯은 기업 사용자와 연구자를 위해 개발된 엑셀 데이터 분석 추가 기능이다. 데이터 시각화, 통계 모델링, 데이터 마이닝, 통계 테스트, 예측 방법, 머신 러닝, 결합 분석 등 250개 이상의 통계 기능을 제공한다. 
 
  • 1000마인즈(1000minds). 1000마인즈는 의사결정, 우선순위 부여, 결합분석을 위한 온라인 툴 모음이다. 1990년대 오타고 대학이 시행한 한 연구에서 수술 환자의 우선순위를 정하는 과정에서 탄생했다. 
 
  • 정보 구축자 웹포커스(Information Builders WebFOCUS). 이 데이터 및 애널리틱스 플랫폼은 애플리케이션 간에 데이터를 통합하고 내장해야 하는 대기업 및 중견기업을 위해 설계됐다. 클라우드, 멀티클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 옵션을 제공한다.
 
  • 클릭뷰(QlikView)는 회사가 어소시에이티브 엔진(Associative Engine)이라고 부르는 기술을 기반으로 구축된 클릭(Qlik)의 대표 애널리틱스 솔루션이다. 구성 가능한 대시보드를 사용해 사용자가 일상적인 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 
   
  • 팁코 스팟파이어(TIBCO Spotfire). 이 데이터 시각화 및 애널리틱스 소프트웨어는 사용자가 대시보드를 생성하고 예측 애플리케이션 및 실시간 애널리틱스 애플리케이션을 가동시키는 데 도움된다.
 
  • 브리크(Briq). 건설 분야의 일반 도급업체 및 하도급업체 전용으로 구축된 예측 분석 및 자동화 플랫폼이다. 회계 시스템, 프로젝트 관리 시스템, CRM 시스템 등의 데이터를 바탕으로 AI 기반의 예측 분석과 처방적 분석을 할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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