비즈니스 인텔리전스(BI)

지금은 “행동하는 지능의 시대”

‘실시간 대시보드·BAM’ 활용 … 신속하고 자동화된 의사결정 약속

BI, 즉 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)가 바뀌고 있다. 차세대 BI는 보다 신속하고 자동화된 의사결정을 약속해주는데, 그 비결은 바로 어포더블한 컴퓨팅과 스토리지 플랫폼, 그리고 비즈니스 활동 모니터링 기술의 발전이다. 이 시장의 변화를 따라가 보자.

정치인들로 하여금 고립주의가 이 지구상 정치판에서 효과가 있는지 여부에 대해 지겹도록 토론을 하게 해보라. 결국 그런 토론은 비즈니스 인프라의 전선에 관한 것으로 귀결될 것이다. 다시 말해, 정보 시스템도 따로 떨어진 하나의 섬이 될 수 없으며, 한물 간 데이터에 의존하는 사람은 시장 점유율을 뺏긴다는 것이다. 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence), 즉 BI 업체들이 자신들의 왕국을 확장시키고자 한다면 반드시 현실과 잘 연계된 제품을 출시해야 한다.

BI 시장 ‘꿈틀꿈틀’
그리고 그러한 손길을 기다리는 영역은 분명히 존재한다. 지난달 자매지인 인포메이션위크(InformationWeek)에서 발표한 통계를 보면, 설문 조사에 응한 500명의 IT 전문가들 가운데 절반 가량이 2006년도에 비해 비즈니스 정보의 수집 및 분석을 위한 소프트웨어 구입을 위한 지출을 늘릴 계획으로 집계됐다.
포레스터에서는 2008년 BI 플랫폼 매출이 73억 달러에 달할 것이라고 전망했으며, 가트너에서 조사한 CIO들은 2004년 기술 우선순위 10위에 그쳤던 BI를 작년에는 2위로 꼽았다. 그럼에도 불구하고 애널리스트들은 BI 툴의 보급률이 잠재 고객의 20%도 채 되지 않는, 상대적으로 낮은 상태로 머물러 있는 이유를 오랫동안 궁금해했다.
왜 이런 차이가 있는 것일까? 무엇보다도, BI 스위트는 기간 데이터를 집합시키고, 찾고, 제시하고, 분석하는 플랫폼을 제공한다. 물론 이것은 복잡한 프로세스다. 데이터는 반드시 ERP, 주문입력, 인벤토리 관리 등과 같은 전혀 성격이 다른 소스로부터 끌어와야 한다. 그러나 최신 정보는 비즈니스의 생명과도 같은 것이다. 그럼에도 어떻게 다섯 개 업체들 중 네 곳이 BI 상품을 구입하지 않은 것일까?
그 대답은 너무 많은 BI 플랫폼들이 사일로 백엔드에서 역사적 분석의 늪에 빠져있다는 데 있다. 그리고 이에 대한 해결책은 마이크로소프트나 오라클 등의 BI 업체들이 내놓고 있는, 역동적이고 살아 있는 정보들이 모인 통합된 세상이다. 이들 스위트는 의무감에 사로잡힌 IT 전문가가 아니라 실제 사용자들에게 힘을 실어 주며, 그들로 하여금 전통적인 데이터 웨어하우스에서 얻을 수 있는 것 이상으로 프로세스나, 이벤트, 그리고 기타 소스들로부터 소중한 데이터를 끌어올 수 있게 해준다.
그렇다면 이것을 나타내는 도구는? 바로 실시간 대시보드다. 이것은 일분 전의 정보를 처리해주고, 즉각적인 이용이나 분석을 위해 제시해준다. 하지만 이러한 수준의 통합에는 위험이 또한 수반된다. 즉 BI의 틀 안에서 데이터를 공유하는 것은 보안, 규정 준수, 및 프라이버시에 있어 심각한 우려를 일으킨다. 그리고 또 한 가지, 다른 부서나 직원, 그리고 비즈니스 파트너들이 자신들의 소중한 지적 자산인 데이터를 내 외부의 경쟁자들로부터 보호하기 위해 벌이게 될 자리 싸움도 걱정이다.
하지만 적당한 가격의 컴퓨팅과 스토리지 플랫폼 덕분에 실시간의 네트워크화된 지능에 대한 새로운 비전이 가능하게 됐다. 이는 필시 전략적인 사업 목적과 비용효과적인 테이터 웨어하우스 장비들을 추적하는 BAM(Business Activity Monitoring) 활용 기술의 발전과 더불어 업체들이 전체 비즈니스 세계에서 BI의 이용을 확산시키는 데 도움이 될 것이다. 그렇다면 이제 이들은 일어나서 도전을 할 것인가? 그리고 IT는 과연 구입에 나서게 될까?

대형벤더, 전문벤더 M&A 가속화
BI 사업자 리스트를 보면 다 알만한 업체들이다. IBM, 마이크로소프트, 오라클, SAP, 그리고 가장 최근에는 HP까지, 대형 애플리케이션 및 시스템 사업자들이 모두 BI, 분석학, 그리고 데이터 웨어하우스를 널리 알리고 있으며, 한때는 비즈니스오브젝트(Business Objects), 코그노스(Cognos), 하이페리온(Hyperion), 인포메이션빌더(Information Builder), 마이크로스트래티지(MicroStrategy), SAS 등에 의해 좌우됐던 시장에 도전장을 내놓고 있다. 게다가 시스템 통합업체와 재판매업체들도 또한 BI 전문가들에게 자신들의 서비스를 대대적으로 선전하고 있다.
지난 2월 중순 SAP는 파일럿 소프트웨어(Pilot Software)를 인수했다. 파일럿 소프트웨어는 비즈니스 인텔리전스라는 용어가 만들어지는 데 일조한 업체며, 지금은 파일럿웍스(PilotWorks)라는 BI/애널리틱스 플랫폼 기반의 성능 관리 애플리케이션을 전문으로 하고 있다.
보다 최근에는 오라클이 하이페리온을 인수했다. 이 계약이 성사되면서 오라클은 하이페리온의 에스베이스(Essbase) OLAP 서버와 BI 툴로 자사 포트폴리오를 한층 강화하게 됐다. 하지만 이보다 중요한 것은 오라클이 성과 관리 툴과 재무 관련 애플리케이션에서 자사의 주도적 위치를 전제로 할 것이라는 점이다. 시장 분석가들은 앞으로 인수 합병이 더욱 활발해질 것으로 내다보고 있다.
만일 이런 상용 패키지가 적절치 않다면, 적당한 가격으로 충분한 분석력을 보장하는 새로운 테이터 웨어하우스 어플라이언스와 같은 오픈소스 BI가 제격일 것이다. 보다 나은 자금을 갖고 있는 오픈 소스 신생업체로 재스퍼소프트(JasperSoft)와 펜타호(Pentaho) 등 두 곳이 있는데, 이들은 인기 있는 오픈 소스 개발 환경인 이클립스(Eclipse)용의 BIRT 개발을 돕고 있다. BI의 베터랑인 액츄에이트(Actuate), 비즈니스오브젝트, 코그노스 등도 또한 BIRT 개발 업체들이기 때문에 이들의 활동은 용두사미로 끝나지는 않을 것 같다.
마지막으로 BMP과 규정 엔진 사업자들도 또한 사냥터로 나섰다. 푸에고(Fuego)의 BEA시스템즈, 페어아이작(Fair Isaac), 새비온(Savvion), 팁코(TIBCO) 및 웹메소드(WebMethods) 등 업체들도 모두가 자사 제품에 활동 모니터링, 임베디드 애널리틱스, 의사 결정 관리 및 비즈니스 정보 통합 등의 기능이 들어있음을 자랑스럽게 강조하고 있다. 이런 기술들은 차세대 BI에 결정적 요소가 될 것이다.

사람들을 BI로
BI 도구들이 어느 정도 사용하기 쉽게 되긴 했지만, 아직도 이들은 대부분의 비기술직 직원들에게는 과제로 남아 있으며, 제품이 특히 기반 데이터 모델, 스키마 및 메타데이터에 대한 깊은 지식을 요할 경우에 더욱 그러하다. 예를 들어 엔드유저가 드릴다운 하는 방법을 알고, 왜 BI 대시보드에서 특정 점포의 임금이 매출보다 높다고 보여주고 있는지를 이해하는 데는 어느 정도의 훈련이 필요하다.
BI가 자원과 인벤토리 할당 같은 문제에 대해 신속하고 일상적 비즈니스 의사결정을 가능하게 한다면, 사용자는 해답을 얻기 위해 무관한 데이터를 옮겨다니느라 시간을 낭비할 필요가 없게 된다. 이러한 드릴링을 하기 위해 분명 IT에 의존할 수는 없는 일이다.
BI 및 분석 애플리케이션 업체들은 사용자의 역할과 책임을 고려해야 할 것이다. 비즈니스오브젝트, 마이크로소프트, 오라클 및 기타 업체들도 기존의 프로젝트 방법론에 훨씬 더 안내가 잘 돼 있는 경험을 통합하기 위해 프로젝트 수명 관리 시스템에 BI를 연계시킬 것이다.
하지만 이들 업체들이 종종 간과하는 것은 경영자나 관리자들은 언제나 내부의 정보를 모아서 의사 결정에 적용시키는 방법을 갖고 있다는 것이다. 어쩌면 이들은 IT로 하여금 기존의 방법을 자동화함으로써 일을 순탄히 처리할 수 있는 독자적인 애플리케이션을 개발하게 했거나, 혹은 그들 스스로가 스프레드시트에 정통한 사람이 됐을 수도 있다. 어떤 사람들은 단순히 본능에 의존하기도 한다. 어떤 방법이든 옛날의 버릇은 쉽게 사라지지 않는다. BI는 경영자, 관리자 및 비즈니스 애널리스트들이 기꺼이 기존의 지혜에 도전장을 내밀 수 있는 곳에서 꽃을 피우지만, 모든 조직이 이런 모험에 뛰어드는 것은 아니다.
전략적 측면에서 BI 업체들은 기존의 프랙티스들을 극복하고 자신들의 입지를 넓히기 위한 최선의 방법은 운영 실무자들이 매일같이 접하는 애플리케이션, 서비스 그리고 프로세스 환경에 파고들어야 한다는 사실을 깨닫고 있다. 여기서 BI와 성과 관리 대시보드는 회사 포털이나 다른 인터페이스의 컴포넌트로 쓰일 것이다.
18개월 전 우리는 마이크로소프트 기업 비즈니스 인텔리전스 전략의 핵심적 부분이며, 여기에는 그럴 만한 충분한 이유가 있다고 보고한 바 있다. 엑셀은 유연하며, 데이터를 숫자와 시각적으로 표현할 수 있고, 예측용 라이트 백(write-back)이나 기존 데이터 보정을 가능하게 해주는 쌍방향 통신을 할 수 있도록 스크립팅이 가능하다.
일부 BI 업체들은 여전히 사용자들을 스프레드시트로부터 멀리 떨어뜨려 놓기 위해 애를 쓰고 있지만, 마이크로소프트를 포함한 대부분의 업체들은 깨끗이 패배를 인정하고 오히려 스프레드시트를 주 도구와 입력 창구로 선호하는 사람들에게 BI의 이점을 가져다주려 애쓰고 있다.

자연의 법칙
BI에서 만들어진 집합이나 중간의 다른 분석 데이터 저장소들은 어쩔 수 없이 민감하거나 전용인 정보를 하고 독점적인 정보를 저장하게 된다. 다시 말해, 어떠한 BI 이행에서든 보안과 프라이버시 문제를 다루어야 한다는 얘기다. 대부분의 BI 업체들은 데이터베이스와 네트워크 보안의 베스트 프랙티스에 관심을 기울이고 있다. 하지만 새로운 시스템들은 점점 강해지고 있으며, 유도 애널리틱스와 역할 기반 액세스를 이용해 데이터 소스를 보호한다. 상이한 IT 시스템과 그룹들간에 마스터 데이터를 공유하는 마스터 데이터 관리와, 기타 인프라 관리 역량이 급속도로 엔터프라이즈 BI 제품을 차별화하는 요소가 되고 있다.
물론 업체들이 제대로 된 형태를 갖추도록 진정한 자극을 주게 될 것은 규정 준수다. 예를 들어 사베인-옥슬리 법안(Sarbanes-Oxley Act)에서는 데이터 액세스에 대해 ‘알아야 하는 것들(need-to-know)’을 다루고 있다.
바젤 II나 HIPAA 같은 규제를 따르기 위해 회사에서는 보다 나은 감사 추적, 나은 데이터 품질 그리고 개선된 보안 등이 필요하다. 그리고 이들은 반드시 어떤 정보나 분석이 비즈니스 의사 결정에 영향을 주는지 알아낼 수 있어야 한다. BI나 데이터 웨어하우징은 정보 자원들의 책임감과 직무 능력을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만 BI나 애널리틱스 활동은 데이터베이스와 애플리케이션 관리자들에게 수상한 질의, 집합, 로딩 및 기타 활동들로부터 데이터 소스를 보호해야 하는 압박을 한층 더해준다.
규정 준수는 코그노스나 하이페리온 같은 일부 성과 관리 전문 BI 사업체들을 수동적인 전략적 비즈니스 분석 이상의 영역으로 확장하도록 몰아가고 있다. 검색 기술 사업자와의 협력 관계를 통해, BI의 영역은 오피스 문서, 이메일, 음성메일 및 기타 자산에서 발견되는 비구조화 데이터까지 확대되고 있다.
BI는 상호 무관한 트랜잭션에 집중하기보다는, 정보의 바다 한 가운데서 이벤트를 파악함으로써, 사기 행각 탐지, 보안 감시, 그리고 금융 서비스에서의 REID 추적이나 알고리즘 트레이딩 같은 새로운 비즈니스 활동 등을 처리해야 한다. 예전에 BI는 과거, 관계형 트랜잭션 데이터에 주로 집중했다. 이제는 검색, XML, 그리고 이벤트 처리 기술의 도움을 받아 어둠이 걷히기 시작했으며, 결코 그 시기가 너무 빠르다고는 할 수 없다.

XML
XML은 건재하며, 콘텐츠 관리용으로 뿐만 아니라 XBRL(eXtensible Business Reporting Language) 같은 업계 표준에 대한 기초로서도 인기가 높다. 이러한 XML은 결과적으로 BI 체계에 영향을 주게 될 데이터 관리 도전을 제공하고 있다. XML 데이터는 시스템으로 들어가며, 주로 문서와 양식을 통해 공유된다. 그런 데이터를 관계형 열과 행으로 쪼개서 분산시켜야(shred) 할까? 아니면 문서의 내용을 그대로 보존할 필요가 있을까?
IBM, 마이크로소프트 및 오라클 등과 아이피두(Ipedo), 익시아소프트(Ixiasoft), 마크로직(Mark Logic) 같은 신생 업체들은 컨텍스트를 유지하는 ‘순수’ XML 데이터베이스 기술을 선전하고 있다. 이들 업체와 프로그레스 소프트웨어(Progress Software)의 데이터다이렉트(DataDirect) 같은 미들웨어 사업자들은 새로이 떠오르는 X쿼리 표준을 지원하고 있는데, 이 표준은 장차 SQL과 유사한 역할을 할 것이다. X쿼리는 오늘날 오라클이나 SQL 서버 데이터베이스가 질의되고 있는 것 만큼이나 쉽게 XML 데이터의 질의, 조작 및 프로세싱을 가능하게 해줄 것이다.
대부분의 BI 툴은 수동 SQL 코딩을 대체하기 위해 등장했다. 질의 엔진은 X쿼리와 XML을 수용하기 위해 업그레이드를 해야 하거나, 혹은 XML 기반 소스를 활용하기 위해 데이터다이렉트나 다른 미들웨어 사업자의 파트너 기술을 이용해야 할 것이다. XML 데이터나 그 콘텐츠를 제공하는 데이터 웨어하우스들도 또한 설계자가 전통적인 구조화 데이터에서 예상하던 것과는 다른, 새로운 사용 패턴에 적응해야 한다. 대형 업체의 관계형 시스템과 통합이 되든, 아니면 순수 참여 사업자들에 의해 제공이 되든, XML 데이터베이스 기술은 VI를 XML 영역으로 확장시키는 데 있어 중요한 역할을 할 것이다.

실시간 BI
사람들이 처음 실시간 BI에 대해 이야기 했을 때는 비관론자들도 그 이야기에 끼어들기를 주저하지 않았다. 판매 책임자나 혹은 심지어 대부분의 임원들조차 정말 일초 단위의 통계가 필요하게 될까? 아니면, BI 사업체들이 단지 더 비싼 물건을 팔려고 애를 쓰고 있는 건 아닐까 하고 말이다.
가격 결정, 생산, 양품률 관리, 사기 탐지, 공급망 계획, 그리고 콜센터 관리 등과 같이 다양한 분야에서 BI 애플리케이션은 데이터 취득과 이것이 분석용으로 쓰일 수 있을 때 사이의 대기시간을 줄여줄 수 있다. 이는 비즈니스에게는 정말 좋은 일이다.
실시간 프로세싱에 대한 이러한 수요는 데이터 웨어하우스 커뮤니티에 좋지 않은 타격을 준다. 이것을 치명적인 손상(collateral damage)이라 부르기로 하자. 데이터 볼륨이 늘어나면 방대한, 가끔씩 멀티테라바이트에 이르는 추출 데이터를 기업의 데이터 웨어하우스로 로딩하는 것도 그만큼 어려워진다. 대부분의 시스템은 업데이트된 상태가 끝나고 BI 툴에서 그 데이터를 확보할 수 있을 때까지 당분간 오프라인으로 돼야 할 필요가 있다.
나아가 데이터 웨어하우스들은 점차 매달에서 매주 단위로 업데이트 스케줄이 옮겨지고 있다. 현재는 많은 조직들이 하루 한 번 이상의 업데이트를 적절한 것으로 간주하고 있다. 이는 곧 실시간에 충분히 가깝다는 뜻이다. 결론은? BI가 운영상의 역할을 많이 할수록 다운타임으로 인해 비즈니스는 취약해진다.
이런 프로세스를 가속화하기 위해, 회사에서는 한번에 큰 업데이트를 하기보다는 조금씩 자주 업데이트를 시스템에 공급하는 능동적 데이터 웨어하우스 방안으로 돌아서고 있다. 이와 달리 애플리케이션과 상당히 유사한 기능을 하는 미들 티어(middle-tier) 서버나 데이터 공급을 관리하고 질의 트래픽의 경찰 역할을 하는 트랜잭션 서버를 포함시켜서 아키텍처를 바꾸는 회사들도 있다.
현재 모기업인 NCR에서 스핀오프 과정을 밟고 있는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 전문 업체인 테라데이터(Teradata)는 실시간 고객 지식을 끌어 내기 위해 중앙집중화된 웨어하우스와 함께 한다는 적극적인 개념을 사용하고 있는, 컨티넨털 항공과 해라 엔터테인먼트 등 고객사를 언급했다. 이런 회사들은 이 개념을 이용해 제안을 하거나, 혹은 고객이 차례를 기다리면서 줄을 서 있거나 회사의 게임 시설에서 게임을 즐기고 있을 때 이들의 행동에 대해 많은 지식을 갖고 대응하고 있다고 한다.
비용 압박 또한 데이터알레그로(DATAllegro), HP, 네티짜(Netezza), 썬마이크로시스템즈의 그린플럼(Greenplum) 등에서 제공하는 데이터 웨어하우징 어플라이언스에 대한 관심을 높이고 있다. 테라데이터(Teradata)와 오라클 또한 데이터 웨어하우징 어플라이언스를 곧 시판할 예정인데, 이들은 보통 방대하게 병렬적인, 아무 것도 공유되지 않는 컴퓨팅을 필수품화시킨 하드웨어, 소프트웨어 및 스토리지(네티짜의 경우) 번들이다.
무공유 컴퓨팅이란 중앙에 어떤 데이터 저장소나 프로세서도 없으면서 여러 기계에 데이터와 프로세싱이 배치돼 있는 분산형 컴퓨팅 아키텍처를 말한다. 이것은 이론적으로는 단일 오류 지점이 없는, 쉽게 확장 가능한 시스템을 가능하게 한다.
기가비트 이더넷, 인피니밴드(InfiniBand), 그리고 전용 상호접속들은 노드들간 커뮤니케이션을 허용하며, 작업을 분산시킨다. 이런 어플라이언스는 또한 칩 레벨의 맞춤화와 특수 디스크 I/O(긴 BI와 데이터 웨어하우스의 주 성능 병목 요인)를 사양으로 갖고 있어서, 기계들은 데이터 웨어하우징이나 애널리틱스와 연관된 종류의 I/O에만 집중할 수 있게 돼 있다. 당신의 스프레드시트에 부는 바람을 느껴 보라.

업체간 경쟁 ‘후끈’
병렬적 무공유 아키텍처는 언제나 애널리틱스나 데이터 웨어하우징을 위해 보다 확장성 있고 속도가 빠른 것으로 여겨져 왔지만, 실제로 시장에서 이것으로 진정한 성공을 거둔 곳은 테라데이터뿐이었다. 그리고 테라바이트는 너무 비싸다. 데이터 웨어하우징 어플라이언스는 이 아키텍처를 주류로 이끌고 있으며, 테라바이트에는 가격의 압박을, 오라클과 마이크로소프트가 제공하는 표준 공유 메모리나 디스크 방안에는 대안을 제공하고 있다. IBM은 몇몇 데이터베이스 시스템에 병렬적 무공유 아키텍처를 제공함으로써 중간 시장을 점유하고 있다.
이들 시스템은 패키지의 형태로 시간적 압박이나 점차적으로 방대해지는 데이터 양을 제대로 처리하기 위해 전체 스택을 튜닝해야 하는 부담을 관리자로부터 덜어준다. 그러나 여기에도 문제점은 있다. 이 어플라이언스는 특정 용도에 맞게 맞춤화가 돼 있다. 즉 이들은 OLTP에 복합 데이터 질의가 더해진 거 같은 혼합된 작업부하나, 심지어 특수 목적에 맞게 특정 튜닝이 필요한 분석적 작업부하용으로 쓰기에도 적합하지 못하다.
여기서 ‘특수’란 말이 주요 경쟁력을 증대시키는 혁신을 의미한다면 이것은 각광을 받을 것이다. 하지만 이들은 단지 고성능 데이터 마트, 즉 온라인 고객 쇼핑 추적과 같은 한 가지 목적이나 부서용으로만 특별히 만들어진 분석 엔진이나 데이터 웨어하우스에서만 제대로 쓰일 수 있다. 그들의 잠재적인 가격 이점과 보다 간편한 유지보수에 매력을 느낀다면 중소기업들도 데이터 웨어하우징 어플라이언스에 편승하게 될 것이다.
데이터 웨어하우징 어플라이언스가 데이터의 수집 및 준비과정을 없앨 수 있는 것처럼, BI 어플라이언스 또한 예외 보고, 경보 그리고 기타 운영적인 BI의 잡무를 제외한 용도로 ‘다운스트림’ OLAP를 단순화한다는 약속을 지키고 있다.
어플라이언스든 아니든간에 BI 툴과 분석 애플리케이션은 인 메모리의 데이터 집약적인 대형 애플리케이션을 지원할 수 있는 64비트 프로세싱 플랫폼을 개발하기 위한 경주를 하고 있다. 이들 플랫폼은 사용자들로 하여금 IT에 덜 의지하게 하고 디스크로부터 데이터를 검색할 필요없이 보다 방대하고 복잡한 질의를 할 수 있게 해 줄 것이다. 이 분야에서는 애피안(Appian)이나 퀼크테크(QlikTech)가 가장 유명한 전문 업체며, 기존의 BI 플랫폼 사업자들 가운데는 오랫동안 고도의 어낼러틱스로 명성을 쌓아 온 SAS가 가장 두드러진다.

천국의 대시보드
비즈니스 사용자에게 업무 성과를 평가, 측정, 관리할 수 있도록 힘을 실어주는 것이 BI의 마지막 관문이라고 할 때, 성과 관리야말로 이들 BI 업체들이 반드시 능력을 발휘해야 하는 분야다. 따라서 당연한 일이지만 성과 관리 대시보드 개발은 BI에서 핵심적인 분야가 돼 왔으며, 어떤 경우에는 조직에서 셸프웨어의 먼지를 걷어내고 마침내 툴들을 효과적으로 적용시킬 수 있게 해주기도 했다. 비즈니스 성과관리표 애플리케이션과 함께 자주 사용되는 대시보드는 정보를 시각적으로 강력하게, 때로는 계기나 수치 혹은 그래프 등으로 표현하게 해준다. 인터페이스는 기반 애플리케이션, BI 시스템, 데이터 웨어하우스 및 기타 소스들로 링크되는, 보다 포괄적인 성과 관리 엔진들에 대한 것이다. 성과 관리는 CFO의 사무실에서 플래닝, 예산 작업, 전망 그리고 정리 등을 도와주면서 자리를 굳혀 왔다.
그러나 코그노스 셀러퀘스트 인수가 보여주는 것처럼, BI 업체들은 성공을 위해서는 자신들의 전통적인 기술력 기반에서 가질 수 있는 것 이상의 것이 필요하다는 사실을 깨닫고 있다. 운영용 대시보드가 충분한 적합성을 갖기 위해서는 반드시 프로세스나 이벤트 스트림으로부터 직접적으로 시기적절하게 정보를 끌어와야만 한다. 그리고 그러기 위해 우리는 BAM(business activity monitoring)이 필요하다.

BI와 BPM
푸에고의 BEA, 파일럿의 IBM, 메타스톰(MetaStorm), 오라클, 새비온 등 모든 BPM(Business Process Manage ment) 업체들은 프로세스의 지속적 발전을 가능하게 하는 하나의 방편으로, 그리고 종종 식스 시그마에 맞추거나 아니면 다른 베스트 프랙티스 필요조건을 충족시키기 위해 오랫동안 BAM 기능을 제공해 왔다. 자동화 프로세스가 확산됨에 따라, 회사에서 자신들이 부단히 만들어 내는 복잡한 기술보다 늘 앞서가고, 이들의 프로세스가 전략적 비즈니스 목적을 충족시키는지를 감시 및 측정할 수 있으려면 BAM과 BI의 기능성이 필요하게 됐다.
많은 조직들이 장기적인 계획 수립이나 분석을 위해 회사의 BI 플랫폼 설비에 실시간 BAM 능력을 한 데 모으고 싶어할 것이다. 그것은 두 세계 모두를 위한 최선이라 할 수 있다. 즉 프로세스는 운영적 BI 시스템을 통해 전사적으로 들어오는 인풋을 이용해 계속적으로 최적화될 수 있다. 프로세스와 좀 더 긴밀하게 링크가 되면, 전통적인 BI 분석과 보고도 그리 많이 뒤쳐지지는 않을 것이다. 즉 회사에서 너무 늦어버리기 이전에 고객 프로세스나 공급망에서의 문제점을 나타내는 동향과 패턴을 인식하지 못하게 되는 상황을 막을 수 있다. 대시보드와 모바일 장비를 통해, 경보와 BAM 통보 시스템이 핵심 인물과 시스템으로 하여금 어떠한 행동을 취하도록 해줄 수 있다.
BI과 BPM이 서로 가까워지면서, 조직에서는 예측가능한 애널리틱스를 예상되는 문제에 적용시킬 수 있게 됐다.
이런 BI 프로세스의 시너지 효과는 비즈니스 모델을 통해 BI 이행을 유도하려는, 보다 큰 조직의 목표와 잘 부합된다. 다시 말해 모델 주도식 접근 방식은 데이터 필수조건부터 출발하는 게 아니라 판매, 재무, 혹은 제품 디자인 등과 같은 비즈니스 부문에서 먼저 무엇이 성취돼야 하는지를 본다. 사업 모델링에는 대부분의 데이터 웨어하우스들이 현재 갖고 있는 것보다 더욱 풍부한 메타데이터 및 의미론적 통합 레이어가 필요하다. 하지만 XML을 기반으로 한 스키마를 채택하면 BPEL과 같은 비즈니스 프로세스 모델링 언어와 서비스 지향형 아키텍처 덕분에 모델 주도식 BI를 지원하기 위한 정보 통합의 발전을 가속화할 수 있다.

스프레드시트, 이제는 포기할 때?

엔터프라이즈 BI 업계는 기업이 갖고 있는 데이터 소스와는 독립적인 ERP 같은 툴이 보다 쉽고 일관성 있으며 보다 나은 결정을 내리게 한다고 기업을 설득함으로써, 지금의 그럭저럭 괜찮은 자리에 오르게 됐다.
이 업계는 BI 소프트웨어가 공유 자원을 끌어 오고, 풍부한 컨텍스트를 제공하며, 데이터를 행동 가능한 지능으로 변모시킬 수 있도록 특별히 만들어졌다고 주장하면서, BI용으로 데이터를 이용하는 것이 트랜잭션 지향형 애플리케이션이나 데이터베이스 사업자들의 핵심 직무가 아니었음을 지적하고 있다. 그리고 실제로 오라클, SAP 등은 예전보다는 훨씬 진지하게 BI에 접근하고 있다. 즉, 이들은 보다 많은 종류의 제품을 만들어 내고 있을 뿐만 아니라 더 많은 BI, 데이터웨어하우스, 분석 기능성 등을 퓨전(Fusion)이나 넷위버(NetWeaver) 같은 서비스 지향형 미들웨어 플랫폼에 접목시키고 있다.
한편, IBM, 오라클, 마이크로소프트, 테라바이트 등은 사용자의 보다 복잡한 질의를 지원하기 위해 BI, 데이터마이닝 및 기타 분석 기능을 그들의 데이터베이스에 집어넣고 있다. 그리고 이 모든 것들은 매우 잘 통합돼 있고 전략적으로 이뤄지고 있다.
그렇다면 단순한 엑셀의 스프레드시트가 많은 사람들에게 여전히 BI 툴로 선택되고 있는 이유는 무엇일까?
이는 즉 지식이라는 비즈니스 영역의 일면에 대한 제어권을 유지하고자 하는 근본적인 인간의 욕망에 관한 것이다. 물론 저항이 있긴 하겠지만 IT가 사용자들에게 반드시 가르쳐야 하는 게 있다. 즉 관리자가 누가 정확한 데이터를 갖고 있는지를 따지고 있을 때 스프레드시트에 지나치게 의존하는 것은 비즈니스에 좋지 못한 영향을 끼친다는 사실이다.
정보에 대해 개인적인 제어가 줄어드는 대신 엔터프라이즈 BI는 양질의 정보로의 액세스 공유와 함께 보다 풍부한 사용자 경험을 약속하고 있다. 사용자를 엑셀로부터 떨어뜨리는 데는 데스크톱과 엔터프라이즈 애플리케이션간 BI의 연결고리를 한결 단단하게 해주고 있는 SAP의 듀엣(Duet)이나 마이크로소프트의 툴들, 하이페리온(Hyperion)의 스마트뷰(SmartView) 등을 고려해 보라.
하지만 여전히 고통스러운 현실은 경쟁력을 유지하기 위해서 비즈니스는 데이터를 효율적으로 공유하는 것 이상의 일을 해야 한다는 것이다. 즉 이들은 전사적으로 의사결정 프로세스를 새롭게 단장해야 한다. 이는 상당히 부담스럽고 값비싼 작업이다. BI, 스프레드시트 및 부서용 데이터 마트들이 각자 저마다의 논리와 규정을 갖고서 수많은 애플리케이션들에 추가가 되며, 이 모든 것들은 ‘사일로(silo)’ 문제에 기여하기 때문이다.
다시 한번 강조하지만, IT는 특히 BI가 업무능력 관리 목적을 맞추는 데 쓰이는 쪽으로 이동하고 있기 때문에 보다 현명하고 효과적인 비즈니스 프로세스를 수행할 수 있도록 회사를 도울 것이며, 동시에 복잡하고 협의적인 의사결정에 질서를 가져다준다는 것을 사용자들에게 교육시킬 수 있다. 일단 조직에서 집안 청소를 다 마치고 나면 대출 승인(loan approval)과 같이 통상적으로 다수의 의사결정자나 부서가 포함되는 프로세스의 규정 기반 자동화를 이행하기가 한층 수월해진다.
엔터프라이즈 BI를 지원하기 위해 IT는 정보 사일로를 하나의 고유 자원으로 연합시키기 위해 데이터 통합 레이어와 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 깨끗이 청소하는 자신의 역할을 해야만 한다. 그래야만 의사결정자, 자동화된 프로세스 관리 시스템, 그리고 웹 서비스 등이 고객과 제품, 그리고 기타 관심 대상들에 대한 ‘한 가지 버전의 진실’이 주는 혜택을 누릴 수 있기 때문이다.
메타데이터와 마스터 데이터 관리 시스템, 혹은 ‘골드 카피’ 레퍼런스 데이터를 식별 및 보호하는 것들은 반드시 전반적으로 XML에 기초한 산업 표준과 연계돼야 하며, 그 좋은 예가 XBRL(Extensible Business Reporting Language)이다. XBRL은 새로이 등장한 XML 사양으로 재무 정보 교환에 사용되며, 미 증권관리위원회(U.S. Securities and Exchange Commission)의 지지를 받아 분기별, 혹은 연별 재무 결과 보고를 규정화하고 있다.
XBRL를 채택하기 위해서는 내부 재무 관리에 관한 좀더 방대한 표준화 작업이 요구될 것이다. 그리고 그 다음에는 전형적인 글로벌 기업에 널리 분산돼 있는 데이터 소스들간에 ‘한 가지 진실’을 만들기 위해 MDM과 통합 메타데이터에 의존하게 될 것이다. 비즈니스의 독창성과 현실성을 보호해야 하는 의사결정자의 고려 사항들과 BI의 엄중함간에 균형을 맞춰야 하는 기업들로서 이것은 쉬운 이동이 아니다. 툴을 사용하기가 너무 힘들거나 자신들의 약속을 제대로 지키지 못할 경우, 시간은 기다려 주지 않는다. 당신의 사용자들은 이들이 없이 의사 결정을 내릴 것이다.

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