관련 통계자료 다운로드 BI센터가 갖춰야 할 전문능력 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI:Business Intelligence)시스템을 구축하고 실현하는 데는 BI센터가 매우 중요하다. BI센터를 설치, 각 부서에 흩어져 있는 전문인력과 데이터웨어하우스 프로젝트에서 경험을 쌓은 인력을 활용하고 사용자들이 업무를 IS업무에 맞춰 조정하는 기업이 BI프로젝트별로 팀을 급조하는 기업보다 BI전략을 더욱 성공적으로 추진할 가능성이 높다.
하지만 중요한 것은 BI센터의 역할과 책임한계, 보고체계 등을 명확히 규정해야 한다는 것이다. 센터를 설치했다고 해서 성공이 보장되는 것은 아니다. 먼저 기업의 모든 임직원은 같은 목표를 갖고 있어야 하고 BI센터는 개별 임직원의 각기 다른 필요사항과 역할을 알아야 하며 BI전략을 전개하는 데 필요한 툴과 방법론이 있어야 한다. BI를 일관성 있고 안정적으로 시행하기 위해서는 최상급의 인력이 있어야 하며 문제가 발생할 것에 대비하면서 성장과 수익성의 기회를 확대하도록 노력해야 하고 광범위한 사업 및 기술적인 능력을 가지고 있어야 한다.
그러나 BI센터가 중요하다고 해서 데이터웨어하우스에 앞서 반드시 우선적으로 설치해야 하는 것은 아니다. 데이터웨어하우스보다 먼저 센터를 설치하면 관련 인프라가 구축되지 않은 상태에서 BI프로젝트를 추진하는 결과가 나올 수 있다. 센터는 데이터웨어하우스를 성공적으로 사용하려는 의지가 있어야 발전할 수 있다. 이를 위해서는 데이터를 생성단계에서부터 기업 안의 모든 처리과정에 걸쳐 관리할 필요가 있는 정보자산으로 인정하는 방향으로 데이터의 역할과 가치에 대한 인식을 새롭게 해야 한다.
정보를 신속하고 효과적으로 수집, 해석, 활용하면 경쟁력이 높아지지만 정보(또는 데이터)를 신속하게 입수하는 것만으로는 경쟁력을 높일 수 없다. 경쟁력은 정보를 어떻게 사용하고 이를 어떻게 분석하느냐에 달려있다. 또 분석한 자료를 이용, 업무 추진방법을 바꾸면 경쟁력을 높일 수 있고 매우 긍정적인 효과를 얻을 수 있다. 정보를 더욱 신속하고 효율적으로 수집, 이용하면 할수록 더 빠른 기간에 비용을 절감하고 이익을 증대할 수 있다.
많은 기업체들은 세계시장에서 비즈니스를 성공적으로 시행하고 있음에도 경쟁력을 강화하고 매출을 확대하기 위해 더욱 시장을 넓히고 전자상거래를 추진하며 투명성을 더욱 높이고 있다. 또 이들 기업의 데이터분량이 폭발적으로 늘어남에 따라 고도의 전략적이고 전술적인 조치를 취해야 할 필요성도 높아지고 있다. 이런 문제를 해결하는 데는 기술만이 중요한 것이 아니고 분석능력도 중요하다. 기업은 자체 직원을 교육시키거나 그러한 능력이 있는 인력을 채용하지 않으면 안된다. 오는 2005년까지 기업체들은 지난 99년보다 3배 더 많은 BI직원이 필요하게 될 것이다. 이와 함께 오는 2004년까지 BI인력에 대한 수요가 공급의 2배가 될 것으로 보인다.
복잡한 비즈니스 결정을 내리고 계획을 수립하려면 BI시스템을 잘 구축해야 하고 또한 BI를 성공시키려면 정보의 분석과 BI지식을 효과적으로 이용해야 한다. 이를 위해서는 여러 부서에 흩어져 있는 전문직원을 한곳, 즉 BI센터로 모으고 부족한 인력을 확보해야 한다. 그러지 않으면 전략적 목적을 달성할 수 없을 뿐 아니라 전자상거래나 고객관계관리(CRM:Customer Relationship Management)도 제대로 추진하기 어려울 것이다.
데이터분석, 사업 및 IT분야 전문인으로 구성된 BI센터의 주요 임무는 △BI 사용자들의 데이터와 BI 툴의 사용방법 지도 △사업부서와 연계해 임시 또는 복잡한 분석 수행 △기업내 모든 부서에서 실시하는 분석방법이 일관성있게 확인 △기업 안에서 사업관련 메타데이터를 사용하고 재사용하도록 협조하고 또 관련사업 용어의 정의를 통일 △기업 전반에 걸쳐 사용하고 지원될 BI 툴의 표준을 정한다.
BI센터 구성원이 수행해야 할 기능은 △사업관련 문제를 조사하고 이런 문제를 분석하는데 필요한 모델 작성 △데이터를 발굴하고 대표적인 것과 예외적인 것, 의미있는 관계, 추세 등을 찾아내며 △IS부서와 협력, 특정 분석이나 적용에 필요한 데이터 확인 △데이터를 단순히 모으는 일에서부터 이를 통계적으로 분석하고 복잡한 데이터마이닝 작업에 이르는 광범위한 기능 수행 △분석 툴을 능숙하게 사용하면서 새로운 사용방법 개발 △관련정보를 여과해 견실한 데이터 제공 △사용자에게 데이터 활용방법을 교육하는 것 등이다.
또 센터의 직원들이 처리해야 할 업무는 △재정, 판매 및 마케팅, 인적자원, 공급망 관리 등의 필요사항 파악 △사업부서 사이에서 일어나는 문제 파악 △경영진과 의견을 교환하고 BI를 기업의 전략적 목표와 연결시킬 수 있어야 하고 △추진한 사업의 결과를 분석하고 새로운 사업을 구상, 사업 관리자들이 사업의 우선순위를 정할 수 있도록 도와주는 일 등이다.
뿐만 아니라 센터의 IT 전문직원은 BI인프라와 사업과의 관계, 사업의 추진 및 분석을 지원하는 데 필요한 데이터의 접속 및 관리, BI 툴 및 기술, 데이터웨어하우스, 데이터 관리 등을 잘 알아야 한다.
◆BI센터의 운영
BI센터가 BI기능을 일관성 있고 안정되게 제공하려면 적절한 툴이 있어야 한다. 가트너는 BI시스템을 성공적으로 구축한 기업의 사례에 근거, BI시스템 구축과 사용을 위한 9단계 방법모델을 개발했다.
1∼5단계는 BI시스템 구축단계로서 대부분의 시간, 자원 및 비용이 이 단계에서 사용될 뿐 아니라 BI시스템 구축과정에서 가장 중요하다. 여기에서 성공해야 나머지 다른 단계에서도 성공할 수 있다. 1단계는 개념을 정립하는 단계로 필요로 하는 사업내용이나 정보가 어느 것인지 찾아내고 모호한 개념을 구체화한다. 2단계는 데이터를 확인하고 준비한다. BI를 구축하려고 하는 사업부서를 지원하는 데 사용할 수 있는 정보자원이 어느 것인지를 판단한다. 3단계에서는 툴을 평가, 선정하며 4단계에서는 BI체제를 개발, 구축하고 기술 지원부서 직원을 교육한다. 또 5단계에서는 BI센터가 실제로 어떻게 사용되는지를 알아내고 발굴하기 시작하는 단계다.
6∼9단계는 사용단계로서 사용자들이 BI환경과 상호 작용하고 그 결과를 업무에 적용하는 단계다. 6단계에서는 사용자들이 정보를 접속, 분석, 해석하기 시작해 사업 내용을 더 깊이 파악하고 전망할 수 있게 한다. 7단계에서는 사용자들이 사업의 대안을 개발할 수 있게 해준다. 8단계에서는 기업의 의사결정 과정에 있는 직원과 의견을 교환하고 협력한다. 9단계는 변화를 가져오는 단계로서 여기에서는 기술부서와 센터가 문제점을 검토, 변화를 평가하고 사용자들이 그에 대응할 수 있도록 도와주어야 한다.
◆BI센터가 갖춰야 할 기능
BI센터의 기능을 더욱 전문화하면 정보의 부가가치를 높일 수 있지만 그렇지 않으면 정보가 쓸모없게 될 것이다. 센터 직원들이 여러 분야에 걸친 능력을 갖고 있고 서로 보완적이면 업무를 원만하게 추진할 수 있지만 그들이 뛰어난 수학적 분석능력을 갖고 있으면 그 센터는 더욱 빛이 날 것이다. 대체로 경제학자, 경영연구원, 수학전문가, 경영관리학 석사(MBA) 등이 상당한 수학능력과 실무경험을 갖고 있어 이런 업무에 적합하다.
센터의 직원들이 사업관련 데이터의 수학을 매우 잘 알면 다양한 사용자층이 필요로 하는 정보를 제공하는데 어떤 분석기법을 사용해야 하는지를 쉽게 알아낼 수 있다. 이처럼 센터 구성원이 고도로 전문성이 있으면 통신, 금융서비스, 소매, 제약, 공공서비스 업체와 같이 데이터를 많이 다루는 부문에서는 특히 매우 유익할 것이다.
BI를 성공적으로 제공하려면 업무 처리과정과 거기에서 일어나는 변화의 영향을 이해하는 것이 매우 중요하다. BI는 데이터가 어떤 과정을 통해 입수, 처리됐는지를 철저하게 파악하고 정보의 상대적 품질을 이해하지 않으면 BI는 성공할 수 없다. 또 데이터가 업무결정을 지원하기에 적합한 것인지, 내용이 정확하고 완전하며 시기적으로 적절하고 분량은 충분한지 등도 검토해야 한다. 통계수치가 가치를 가지려면 데이터의 분량이 중요하다.
데이터마이닝과 같이 BI를 고도로 전문화하려면 복잡하다. 주어진 여건에서 적절한 분석기법을 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 기법에는 각종 형태의 분석, 클러스터링, 단순하면서도 고도화된 시각화, 신경망, 의사결정 체계도 등뿐 아니라 이보다 더욱 복잡한 업무처리과정의 수학 및 시뮬레이션 모델 등이 있다. 센터의 이런 분야 전문 분석가는 사업 전문 분석가들과 협조, 적절한 결정을 내릴 수 있도록 해준다.
데이터를 검색하는 목적과 사용하는 방법에는 거의 무제한의 가능성이 있다. 이 때문에 BI센터 직원은 창의력과 상식이 있어야 하고 필요하면 언제든지 처리과정을 단순화할 수 있는 능력이 있어야 하다. 이것은 특히 브레인스토밍과 초기 데이터 분석단계에서 더욱 필요하다. 분석 프로젝트는 웹사이트 통신량의 분석과 같이 지속적으로 해야 하는 것이 있고 1회성 사업의 성공여부를 판단하는 단기 프로젝트도 있다. 하지만 모든 프로젝트는 효과적으로 수행해야 한다. 또 복잡한 사업을 결정하고 그 사업을 추진하기 위한 계획을 수립하기 위해서는 사업에 대한 통찰력이 매우 중요하다.
BI센터가 고도로 전문화된 능력을 갖춰야 할 기능은 사업 필요조건의 분석, 데이터 분석, 고도로 전문화된 데이터 분석, 고도로 전문화된 데이터 모델링, 데이터의 유효화(validation) 등이다.
센터가 사업의 필요조건을 분석하기 위해서는 기존 사업처리 과정, 개선해야할 부분과 그대로 유지할 가치가 있는 부분, 데이터를 분석, 지원하면 개선될 수 있는 부분 등을 파악하는 한편 재정적 관점에서의 투자회수 가능성을 분석해야 한다. 데이터를 분석하려면 사업부서 안에 있는 데이터, 데이터 공급업체가 제공한 것과 같은 2차적 데이터 자원, 통계를 내기에 충분한 데이터의 여부, 데이터의 완전성 등을 파악하고 온라인 분석dnf처리 체제나 다차원 분석체제를 구축해야 한다. 또 고도로 전문화된 데이터 분석을 하려면 단일 변량(變量)과 이중 변량의 통계학적 분석 분포를 검토하고 요인을 분석해야 하며 데이터를 모델링하려면 가장 많이 사용하는 데이터마이닝 방법을 포함한 주요 통계기법에 정통하고 개연성과 다차원 공간을 잘 이해해야 한다. 또한 모델링 과정의 실험을 통해 과거 기록 데이터의 분석을 유효화할 능력이 있어야 한다.
고도로 전문화된 BI센터는 CRM, 전사적자원관리(ERP), 위기 및 지식관리 등과 같은 다양한 업무 응용프로그램에서 사용하는 전문 기능을 통합하는 데 가장 적합한 곳이 될 것이다. 센터에 이처럼 고도로 전문화된 인력을 포함시키는 것이 성공의 핵심요소다.
대부분의 기업은 응용 프로그램의 통합, 업무 처리과정의 효율화, 상호 호환성 및 관계관리 등이 중요하기 때문에 데이터 구조가 일관성 있고 종합적이어야 한다. 또 많은 기업체들은 새로운 사업전략을 지원하려면 재구축하거나 교체할 필요가 있는 응용 프로그램 저장소가 여러 개 있다. 이처럼 응용 프로그램을 재구축 또는 교체하려면 데이터의 역할과 가치를 새로 평가해야 한다.
여기서 데이터의 새로운 평가작업을 관장할 ‘전략정보책임자(SIO:Strategic Information Officer)’의 필요성이 대두된다. 종합적이고 일관성 있는 데이터 자원을 생산해 낼 수 있게 함으로써 SIO는 BI능력을 강화하고 BI추진을 위한 데이터 관리문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있게 된다.
SIO의 기본 역할은 기업의 운영 및 사업 응용 프로그램과 BI추진에 필요한 업무정보를 확인하고 현재와 장단기적으로 필요하고 운영, 사업 및 BI추진에 부합하는 논리적 데이터 구조를 규정하며 새로운 진전사항이나 사업추진 절차가 기업의 데이터 구조와 호환성이 있는지를 검토하는 것이다.
SIO와 센터는 서로 밀접한 관계를 갖고 있지만 역할이 다른 부분도 있다. SIO는 데이터에 관여하고 BI에 필요한 정보와 다른 정보를 통합하지만 데이터의 사용을 결정하는 데는 직접 관여하지 않는다. 반면 센터는 데이터의 분석과 그 결과의 이용을 규정하고 이를 정보 인프라에 제공한다.
그러나 정보를 많이 처리하는 기업체에서 SIO와 센터는 종합적이고 이용가치가 높으며 정확한 BI를 추진할 수 있게 하는 데 매우 중요한 역할을 한다.
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