최소한 2만 명 이상의 직원과 1억 달러 이상의 IT 예산을 보유한 회사라면 이 이야기에 매우 관심을 느낄 것이다. 이런 곳들이라면 이 이야기의 주제인 비즈니스 애플리케이션에 연간 3억4,300만 달러 이상을 소모하고 있을 것이기 때문이다. 제조업에 종사하고 있고, 회사의 IT 총 예산이 연간 2만5,000~4만9,000달러라면, 인터넷/인트라넷 제품에 보다 관심을 느낄 것이다. 하지만 역시 이 글을 읽어둘 필요가 있는데, 그 이유는 BI 솔루션을 이용해 고객의 구매 패턴을 보다 잘 이해할 수 있는 법을 배울 수 있기 때문이다. 우리가 이렇듯 당신을 잘 안다고 생각하게 하는 것은 무엇일까? 이번에 테스트한 다섯 제품들은 비즈니스 인텔리전스 툴이며, 데이터를 상호연관시켜서 이런 종류의 관계를 식별해내는 것이 이들의 일이기 때문이다.

우리는 브리오 소프트웨어(Brio Software), 비즈니스 오브젝츠(Business Objects), 코그노스(Cognos), 인포메이션 빌더즈(Information Builders), 마이크로소프트(Microsoft), 마이크로스트레티지(MicroStrategy), SAP 및 SAS에게 위스콘신주 그린베이로 제품을 보내서 본사의 CRM(Customer Relationship Management) 시스템인 에피파니(Epiphany)에서 임포팅한 데이터를 분석하는 작업을 도와줄 것을 요청했다.

불행히도, 비즈니스 오브젝츠는 “리뷰는 하지 않는다”고 했으며, SAS는 참가를 설득하려 애를 썼지만 현재 버전을 다른 제품들과 겨루게 하고싶지 않다고 말했다. SAP는 뒤늦게 포함시켜달라고 요청했다가 어떠한 이유도 들지 않고 뒤로 빠졌다.

그래서 우리는 나머지 참가자들을 모아서 방대한 우리의 시장 데이터 저장소를 분석하는 작업을 맡겼다. 각 제품을 이용해서 가입자 데이터를 분석했으며, 그 결과 독자들이 우리가 평가한 제품에 돈을 투자하고 있는 회사에서 일을 한다는 사실을, 그리고 이들이 카페인 음료를 충분히 마시지 않는다는 사실을 알게 되었다.

두 가지 시나리오

사실 카페인에 대해서는 농담이다. 우리가 분석한 데이터는 CMP 미디어의 CRM 시스템에서 나온 것이었지만, 본사 사무실 사람들은 독자와 그 회사 프라이버시를 보호하기 위해 우리가 보기 전에 큰 데이터 청크를 제거했다. 우리는 독자의 이름, e-메일 주소, 혹은 전화번호를 결코 보지 못했으며, 독자가 어떤 음료를 마시는지에 대한 단서도 보지 못했다. 그보다 본사에서는 우리가 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 실행시키기 전까지 우리 대부분에게는 거의 의미가 없는 흥미로운 많은 데이터를 보내주었다.

제품들은 보고서 배포 방식, 제시된 분석 포맷, 데이터 보안, 그리고 평범한 구성 및 관리 문제들 등을 기반으로 평가했다. 또한, 제품들에게 두 가지 특정 질문에 대해 답변하도록 했는데, 그 하나는 회사의 크기와 인프라 지출을 기반으로 인터넷 및 인트라넷 제품에 대한 관심에 해당하는 것이었고, 다른 하나는 가입자의 직함, 업종 및 IT 예산을 상호연관시키려 한 것이었다. 다섯 개의 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션들 모두는 기본적으로 같은 결과를 제공했지만, 이들의 보고서 작성 방식과 프리젠테이션 인터페이스는 매우 달랐다.

첫 번째 시나리오, 즉 인터넷/인트라넷 관련 제품에 대한 관심을 IT 예산 및 인프라 지출 등과 같은 구체적 수치와 연관시키는 데 있어서는 이런 제품에 관심이 있는 사람들이 특정 지출 패턴이 있는 회사의 사람들인지 여부를 보여줄 수 있었던 관계를 찾았다.

사실, 각 제품은 이런 변수들을 포함한 보고서를 만들어냈으며, 인프라에 막대한 비용을 지출하는 방대한 IT 예산이 있는 회사에 근무하는 독자들은 인터넷/인트라넷 제품에 특별한 관심이 없다는 결론을 내렸다. 그러나 비교적 IT 예산이 적고 인프라에 거의 지출을 하지 않는 기술 회사에 근무하는 독자들은 이런 제품에 매우 높은 관심을 갖고 있었다. 하지만 지금까지 우리는 마케팅쪽 사람들에게 이런 이야기를 한 적이 없으며, 따라서 이들이 당신을 타깃으로 하는 것 같으면 그것은 정말 우리 잘못이 아니다.

두 번째 시나리오는 보다 애매한 개념들을 분석할 수 있는 툴의 능력을 검토하고자 만들어졌다. 이 경우에는 가입 고려 절차를 자동화 및 합리화하는 것을 돕는다는 명목으로 가입자의 직함과 회사의 IT 예산에 어떠한 관계가 있는지를 파악해 보았다.

모든 제품이 관련 정보를 끌어내서 같은 결론, 즉 어떠한 관계도 존재하지 않는다는 대답에 도달했다. 마케팅 부서의 요청으로 우리 IT 직원이 이런 옵션을 고려해 왔다면, 이런 일이 비용 이점이 없을 것이라는 사실을 보여주는 확실한 데이터를 제공할 수 있을 것이다. 다시 말해, 우리의 분석 결과는 비용 회피였으며, 이것은 모든 회사에게 혜택이 될 수 있는 것이다.

정보 배포 방식

그림에 대한 진부한 표현과 수천 마디 단어들에 우리가 테스트한 툴에 대한 진실이 담겨 있다고 해도 과언이 아니다. 이는 즉 비즈니스 인텔리전스 솔루션의 정보 제시 및 배포(presentation/distributing) 방안에 따라 제품이 설 수도 있고 부서질 수도 있다는 것이다. 대다수 회사들은 고려해야 할 데이터가 너무 많아서 관계와 동향을 간과하는 경우가 많다. 우리는 제품의 프리젠테이션 부분을 평가하는 데 대부분의 시간을 보냈다.

우리는 보고서의 포맷뿐만 아니라, 각 제품이 이런 보고서들을 어떻게 전달하는지를 평가했으며, 제품이 질의 결과를 나타내는 그래픽 방식뿐만 아니라(대부분의 경우 인상적이었던), 데이터가 전달될 수 있었던 포맷의 다양성도 고려했다.

다섯 개의 모든 비즈니스 인텔리전스 솔루션들은 보고서를 볼 수 있는 웹 인터페이스를 제공하며(HTML로) 모두 엑셀 포맷으로도 만들 수가 있고, 마이크로소프트의 데이터 애널라이저(Data Analyzer)를 제외한 모든 제품이 PDF 포맷의 보고서를 만들 수 있다. 유사성은 여기서 끝이다. 시장 주도업체인 코그노스와 마이크로스트레티지는 CSV와 XML 등을 포함하는 데이터를 온라인과 오프라인 모두에서 검토하기 위한 많은 추가 포맷을 제공한다(XML은 테스트 당시에는 코그노스에서 사용이 불가능했지만, 지금쯤은 가능할 것이라고 회사측에서는 말했다). 브리오는 원시 텍스트 및 이미지뿐만 아니라 로터스 1-2-3으로 데이터를 검토할 수 있게 해준다. 마이크로소프트만이 파워포인트 보고서를 만들 수 있으며, 이는 출력물이 의도하고 있는 청중들을 고려할 때 다른 업체에서도 고려해볼 필요가 있는 기능이라고 생각한다.

보고서가 보여질 수 있는 방식은 업체마다 달랐다. 첫 번째 시나리오에 대한 브리오의 첫 보고서는 인상적인 3D 도표로, 이것은 인터넷/인프라넷 제품에 가장 관심이 많은 가입자 영역을 즉시 정확하게 보여주었다. 보고서를 만드는 데는 테스트한 다른 제품보다 오래 걸렸지만, 모든 제품의 그래핑 능력 또한 마찬가지로 인상적이었다.

평가한 모든 제품의 웹 인터페이스는 감동적이었다. 모든 툴이 보고서와 데이터를 웹 브라우저 안에서 조작할 수 있게 해준다. 인포메이션 빌더즈의 웹포커스(WebFocus)와 코그노스 시리즈 7은 가장 완벽한 인터페이스를 갖고 있는데, 둘 다 OLAP(OnLine Analytical Processing) 큐브를 웹을 통해 조작할 수 있게 해준다. 도표를 흩뜨려서 작성하기 위해 막대그래프를 원그래프로 진행 중에 바꿀 수 있었으며, 모든 제품에서 나타난 칼럼들을 쉽게 조작할 수 있었다.

코그노스와 인포메이션 빌더즈는 순수한 DHTML과 스크립팅을 이용해 풍부한 웹 경험을 제공하는 반면, 브리오 인텔리전스는 액티브X나 네이티브 넷스케이프 플러그인을 필요로 한다. 마이크로소프트 데이터 애널라이저 또한 액티브X 컴포넌트를 필요로 하기 때문에 브라우저 지원이 물론 인터넷 익스플로러로 제한된다. 이것은 대부분의 회사들이 인터넷 익스플로러로 표준화 돼 있기 때문에 큰 문제는 아니지만, 코그노스와 웹포커스가 모질라와 같은 개방 소스 브라우저와 호환 가능하다는 것에 우리는 감사를 느낀다.