‘제품·매출·고객 분석’ 지원 … 효율성은 높게 비용은 낮게
비즈니스 인텔리전스를 모순되는 말이라고 무시하지 않는 대다수 사람들은 이 용어를, 특정 목표를 달성할 수 있는 방법을 알기 위해서 조직의 집적된 데이터를 조사하는 프로세스인 데이터 마이닝과 연관시킨다. 데이터 그 자체는 서로 다른 비트와 바이트들에 불과하다. 고객의 이름과 나이는 의미가 없다. 하지만, 수천 개의 이름과 나이를 수집할 때는, 그리고 그러한 고객들이 무엇을 언제 어디서 구입했는지를 알고자 할 때는 이것이 매우 중요해진다.
BI 툴은 데이터 마이닝 프로세스를 지원한다. 이들은 질문에 대답하며, 질의의 복잡성 때문에나 그 질문에 대답하는 데 필요한 데이터가 기업의 여러 소스들로부터 나오기 때문에 일반화된 질의를 통해 쉽게 이행될 수 없는 추상적 개념을 분석해준다. 예를 들어, 재정 데이터는 종종 고객 및 판매 데이터와 결합되어야만 요구하는 결과를 얻을 수 있다. 이는 즉 별개의 데이터를 하나의 중앙 로케이션으로 모으거나 혹은 데이터에 직접 접근할 수 있는 툴을 확보해야 한다는 것을 의미한다.
일단 데이터 액세스가 가능하면, BI 툴은 다음과 같은 다양한 부문에 걸친 질문에 대답하기 위해 철저한 분석을 수행할 수 있는 수단을 제공한다:
▶ 제품 분석: 어떤 제품이 가장 큰 수익을 창출하는가? 6만 달러 이상의 소득이 있는 가정에서는 어떤 제품을 구입하는가?
▶ 매출 분석: 반경 2마일 안에 경쟁 가게가 있는 중서부 지역에서의 매출 동향은 어떠한가?
▶ 고객 분석: 가장 수익성이 좋은 고객들 중 상위 10%에 드는 사람들의 특성은 무엇인가? 제품 X를 구입한 지 3개월 뒤 고객들의 이동률(churn rate)은 어떠한가?
브리오(Brio), 비즈니스 오브젝츠(Business Objects), 코그노스(Cognos), 인포메이션 빌더즈(Information Builders), 마이크로소프트, 마이크로스트레티지(MicroStrategy), SAP 및 SAS와 같은 회사들이 내놓고 있는 질의 및 분석 툴들은 다음과 같이, 중요한 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 기반을 제공한다:
▶ 매출 향상: 기존 고객들이 어떤 제품을 구입할 것 같은가? 어떤 서비스로 신규 구매자를 유혹할 수 있을까?
▶ 고객 충성도 향상: 고객의 지속적인 만족을 보장하기 위해 할 수 있는 일은 무엇인가?
▶ 효율성 향상: 운영비를 어디서 절감할 수 있을까? 만족할만한 서비스를 제공하기 위해 필요한 지원 인원은 얼마나 되나?
▶ 이동 방지: 서비스를 중단한 고객들의 특성은 무엇인가? 이런 특성을 지닌 고객의 위험 요소는 무엇인가? 왜, 누구로부터 제품이 반송되었는가?
단순히 비즈니스용만은 아니다
BI 솔루션에 대한 구매 결정은 언제나 비즈니스에 따라 이루어지지만, 아마도 이것은 단지 IT가 툴이 자신들의 시스템과 프로세스에 어떤 일을 할 수 있는지를 모르고 있기 때문일 것이다.
대부분의 IT 부서에서는 네트워크 관리 시스템을 이용해 다양한 장비와 애플리케이션이 어떻게 수행하는지에 대한 데이터를 수집한다. 하지만, 이런 시스템의 분석 및 보고 기능의 대부분은 분석 추출 기능은 하지 않는다. 이들은 그냥 정해진 그대로의 사실만을 보고하는 경향이 있다.
BI 솔루션은 예를 들어 IT 관리자가 특정 장비 브랜드의 MTBF(Mean Time Between Failures)를 예측하는 일을 도와줄 수 있다. 이 정보를 이용해 IT 직원은 보다 신뢰성 있는 장비를 구입하고, 따라서 고장난 네트워크 장비로 인해 나가는 비용을 줄일 수 있을 것이다. 성능, 작업 처리량 및 용량 플래닝은 BI 솔루션을 이용해 분석될 수 있으며, 직원이나 네트워크 관리 시스템 업체에게 전에는 가능하지 않았던 통찰력을 더해주기도 한다.
이런 툴들은 또한 애플리케이션 성능 분석을 도와줌으로써, 장래의 플랫폼 및 개발 환경 선택에 도움을 줄 수 있다. 기존의 데이터 세트에 과거의 애플리케이션 성능을 나타내주는 몇 조각의 데이터를 추가한다고 생각해 보라. 플랫폼과 프로그래밍 언어에 대한 정보를 애플리케이션이 개발된 곳에 추가하라. 이제 BI 솔루션을 이용해 플랫폼이나 프로그래밍 언어에서의 빈곤한 선택을 나타내줄 얼마간의 포괄적 분석을 할 수 있을 것이다.
IT 직원에 대한 HR 기록을 약간만 더 조사하고 모으면 그 언어로 개발된 애플리케이션 세트에 대한 수행 능력 부족과 연관된, 특정 프로그래밍 언어에 대한 기술력이나 교육의 부족이 드러날 수도 있다.
이러한 발견은 효율성을 향상시키고, 다운타임으로 인한 비용손실을 줄여줄 수 있게 해준다. 그리고 개발 인력을 보유해야 할지, 자격 있는 직원을 더 고용해야 할지, 혹은 새 프로젝트가 생겼을 때 프로그래밍 언어를 바꾸어야 할지 등을 결정할 수 있다.
어떠한 BI 솔루션 업체도 자사 제품이 당신을 위한 비즈니스 의사 결정을 만들어낼 수 있다고 주장하지는 않는다. 이런 제품들은 데이터를 상호연관 시켜서 이를 제시함으로써 사람들이 건전한 결과를 이끌어내고 제대로 알고 있는 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 해준다. 일부 제품들은 예측 정보를 제공하기도 하지만(예를 들어, 구매, 응답, 혹은 대부 상환 지연 가능성 등) 대다수가 정보를 해석하려는 시도는 하지 않는다. 이것은 비즈니스 분석가의 몫이며, 이들이야말로 이런 툴을 사용할 가능성이 가장 높은 사람들이다. DBA와 비즈니스 분석가는 데이터로부터 만들어지는 관계들이 가능한 한 가장 가치 있는 정보를 제공하는 데 사용되도록 보장하기 위해 보고서 개발자와 긴밀하게 협동할 필요가 있을 것이다.
