Offcanvas

AI / BI / CIO / 머신러닝|딥러닝 / 빅데이터 | 애널리틱스 / 신기술|미래

‘죽지 않았다, 진화할 뿐’··· 2021 BI 트렌드 7

2021.08.17 Neal Weinberg  |  CIO
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)는 ‘소리 없는 아우성’과 같은 모순어법이 아니다. 전혀 죽지 않았다. 그리고 인공지능으로 대체되지도 않는다.

사실 BI는 살아 있고 멀쩡하다. 더 사용하기 쉬워지고 더 많은 직원들에게 확대되고 있으며 클라우드로 이동하고 있다. 또 더욱 광범위한 ERP 및 CRM 소프트웨어 스위트에 내장되고 있으며 이제 AI와 머신러닝을 아우르고 있다.

IDC의 2020년 데이터에 따르면 전 세계 전체 비즈니스 인텔리전스 및 분석 시장은 192억 달러에 달했으며, 팬데믹 관련 경제 충격에도 불구하고 5.2%나 성장했다. 앞으로 기업들이 미래의 비즈니스 발전을 위해 데이터를 사용하는 디지털 전환과 더 스마트한 방법에 집중하면서 BI 성장이 가속화될 것으로 예상된다.

시장 리더는 업계에서 가장 강력한 마이크로소프트, SAP, 세일즈포스, IBM, SAS, 오라클 등의 기업이다. 이들 주도 기업들이 시장의 약 60%를 차지하고 있기 때문에 쏘우트스팟(ThoughtSpot)과 앨터라이즈(Alteryz) 등의 혁신 기업이 새 시장을 개척할 여지가 크다.

하지만 BI는 오래되었고 성과가 부족하다고 말하는 사람도 있을 수 있다. 일반 직원들이 사용하기에 너무 어렵고 멋진 보고서와 제안서를 화려한 색상의 대시보드로 그려내지만 직원들의 실질적인 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않으며 데이터 카탈로그, 데이터 웨어하우스 생성 등 너무 많은 초기 작업이 필요하다는 비판이 있다.

BARC 리서치 센터(BARC Research Center)의 설립자 겸 CEO 카슨 밴지는 팬데믹 이전에 일각에서는 BI를 투자 가치가 입증되지 않은 구형 기술로 보고 있었다며, “하지만 지금은 크게 바뀌었다”라고 말했다. 회사 데이터에 따르면 기업들이 공급망, 빠르게 변화하는 소비자 행동, 자체적인 비즈니스 프로세스에 대한 더욱 심층적인 이해를 얻어야 할 필요성을 인식하면서 다시금 BI에 집중하고 있다는 설명이다. 2021년 이후의 주요 BI 트렌드를 살펴본다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

흥미로운 가능성을 제시하는 AI 및 ML
BI의 가장 중요한 트렌드는 AI와 머신러닝의 통합이다. IDC의 애널리스트 댄 베셋은 “새로운 증강 분석의 시대가 시작됐다. 이 새로운 세대의 BI 소프트웨어를 도입하기 위해 필요한 AI 기반 분석 기능은 여전히 초기 단계이지만 역사적인 추세로 볼 때 이 세대의 BI 소프트웨어가 주류로 도입될 때까지 채 10년이 걸리지 않을 것이다”라고 진단했다.

포레스터 리서치의 애널리스트 보리스 에벨슨은 “증강 BI(AI로 증강된 BI)는 일반적인 비즈니스 사용자를 시민 데이터 과학자로 바꿀 수 있는 잠재력이 있다. 목표는 비 데이터 과학자가 ‘한 번의 클릭’으로 전망, 예측 분석, 이상 감지, 기타 BI 관련 기능을 수행하도록 하는 것이다”라고 말했다.

또한 머신러닝 시스템은 백그라운드로 실행될 수 있으며 “무엇을 모르는지 모르는” 문제를 해결할 수 있다. 머신러닝 시스템은 데이터에서 흥미로운 패턴을 식별할 수 있으며 따로 달성할 수 있는 방식으로 최종 사용자에게 경고할 수 있다”라고 에벨슨이 말했다.

밴지는 “증강 분석은 창의적인 문제 해결과 타의 추종을 불허하는 패턴 인식을 연계하여 시너지 효과를 얻기 위해 머신러닝으로 인간의 역량을 보완하는 기능을 설명한다. 주된 목표는 분석과 BI를 더 쉽게 사용하도록 하고 일반 사용자의 진입 장벽을 낮추며 동시에 고급 사용자의 효율성과 효과성을 높이는 것이다”라고 덧붙였다.

포스트 코로나 시대의 클라우드 도입 증가
BI 소프트웨어 클라우드 도입은 트렌드로 부상하고 있었다. 이에 더해 직원들이 강제로 재택근무하고 IT가 주요 비즈니스 애플리케이션에 대한 원격 액세스를 제공하게 되면서 가속화되었다.

밴지는 새로운 BI 배치의 50%가 클라우드에서 이루어지고 있으며, 이는 꾸준한 연간 증가를 의미한다고 말했다. 클라우드 기반 BI의 장점으로는 원격 사용자의 접근성, 확장성, 탄력성, 배치 속도 등이 있다. 또한 기업들이 백업 및 애플리케이션 실행을 목적으로 더 큰 데이터 세트를 클라우드로 이동하는 데 익숙해지면서 데이터 웨어하우스와 데이터 분석을 클라우드로 이동할 가능성이 높아졌다. 밴지는 “분석 리더들은 분석을 데이터에 적용하는 것을 선호한다”라고 말했다.

한 걸음 발전한 자연어 처리
데이터 과학자가 아닌 이상 적절한 쿼리(Query)를 구성하는 것이 어려울 수 있다. 정답은 NLP를 BI시스템에 내장시켜 일반 직원이 질문을 하고 답을 얻을 수 있도록 하는 것이다. 자연어 처리를 통해 기존의 BI 교육을 받은 직원이 BI 도구를 더욱 잘 활용할 수 있을 뿐 아니라 기업들은 조직 전반에 걸쳐 BI를 더 심층적이고 광범위하게 확대할 수 있다.

자연어 처리가 분명 흥미로운 트렌드이기는 하지만 아직 완벽하게 도달한 것은 아니다. 에벨슨은 “자연어를 프로젝트 쿼리로 변환하는 것이 매우 어려울 수 있다. 처음부터 항상 정답을 얻는 것은 아니다. 수백 개의 답을 얻을 수 있다. 이것은 구글 검색과 유사하다. 자연어 시스템은 여전히 상당한 양의 조정이 필요하다”라고 말했다.

CRM 및 ERP 플랫폼에 내장되고 있는 BI
인수 또는 내부 개발을 통해 CRM 및 ERP 제공업체가 BI를 자체 플랫폼에 내장하고 있다. 예를 들어, 세일즈포스는 2019년에 BI 선두기업 타블로(Tableau)를 인수하고 해당 소프트웨어를 클라우드 기반 CRM 플랫폼에 신속하게 통합했다.

베셋에 따르면 장점은 BI가 별도의 단절된 프로세스에서 비즈니스 프로세스 워크플로의 필수적인 부분으로 발전하고 있다는 것이다. 내장된 BI는 기업이 비즈니스 프로세스에 관련된 단계를 자동화하여 속도와 성과를 높이는 데 도움이 된다.

스토리텔링을 통해 정보를 제시하는 새로운 방법의 등장
전통적인 BI에서 시스템은 화려한 색상의 차트로 무장한 보고서와 대시보드를 쏟아내지만 이런 깔끔한 방식이 비 기술 사용자에게 정보를 제시하는 최고의 또는 가장 효율적인 방법이 아닐 수 있다. 밴지는 ‘매우 정교한 시각효과’에 대한 반대급부 트렌드가 나타나고 있다며, 데이터 제시보다는 스토리텔링 쪽으로 옮겨가고 있다고 말했다.

실제로 ‘정보 디자인’이라는 원칙을 통해 BI 제공업체는 사용자에게 특정 문제나 상황을 보여주고 미가공 데이터를 제시할 뿐 아니라 할 일에 대한 권고사항을 제공하는 방식으로 간소화하고 있다. 

운영 도구화되고 있는 BI
전통적인 BI는 주간 또는 월간 등 고정된 일정에 대한 보고서를 제공한다. 하지만 실시간으로 결정을 내려야 하는 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서는 이것으로 더 이상 충분하지 않다. OI(Operational Intelligence)라고도 불리는 OBI(Operational BI)를 통해 소비자 행동과 공급망 중단 등의 다양한 소스로부터 얻은 데이터가 수집 및 분석되고 있다.

그리고 BI시스템은 특정 기능에 더 많은 리소스를 할당하거나 빠르게 변화하는 비즈니스 상황에 대응하는 등 신속한 결정을 위해 권고사항을 제공할 수 있다고 밴지가 말했다. OBI를 통해 대시보드는 매시간 등 고정된 주기로 자동으로 갱신할 수 있으며 시스템은 경보를 발생시켜 운영팀에 해결할 문제나 활용할 수 있는 새로운 기회가 있다고 알려줄 수 있다.

성공적인 BI를 위해서는 여전히 초기 작업이 필요하다
BI 도구 자체는 잘 수립되어 있지만 많은 기업들이 필요한 준비 작업을 하지 않아 BI를 구현하는 데 분투하고 있다. 에벨슨은 “기술 자체는 성숙했다”라며, 사람과 프로세스 측면에 장애물이 존재한다고 지적했다. 기업들은 데이터 중심적인 문화를 구축해야 하며 직원을 교육시켜야 한다.

BARC의 최신 설문조사에 따르면 응답자에게 2021년의 우선순위에 관해 질문했을 때 데이터 품질 관리와 데이터 발견이 목록의 상위를 차지했다. 고급 분석과 머신러닝은 11위를 차지했지만 그렇다고 해서 기업들이 AI에 관심이 없는 것은 아니다. 

벤지는 “기업들이 좋은 품질과 접근 가능한 데이터 등 기초가 아직 달성되지 않은 상태에서 머신러닝 메커니즘을 도입하는 데 어려움을 겪고 있다는 뜻”이라며, “기업들이 뿌리로 돌아가 그 방법에 대한 우선순위를 변경하기 전에 데이터를 사용하고 관리하는 기본에 집중하고 있는 것으로 보인다”라고 말했다.

CIO에 대한 에벨슨의 권고사항은 현재 BI 플랫폼의 구식 버전을 갱신하거나 새로운 제공업체를 선택하는 등 ‘기업 수준의 플랫폼을 바로 도입’하라는 것이다. 그는 분석에 사용할 수 있는 데이터의 20~30%만이 현재 일반적인 기업용 데이터 웨어하우스에 저장되고 있다고 지적했다. 그는 “BI는 CIO가 성공하기 위해 필요한 모든 것에 대한 투자”라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.