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비즈니스 인텔리전스(BI) 제공 방법

전문가 제언: ○ 기존의 BI(Business Intelligence)가 빅 데이터의 확보 후 Insight를 도출하려는 방향성이었다면 미래지향적 Insight의 방향성은, 빅 데이터 확보는 병행하면서 빅 데이터 분석은 Insight 정보의 획득분야를 우선하여 정한 후 목적성에 맞는 Insight를 획득하는 방향성이 필요하다. 이러한 BI시스템은 이슈가 되고 있는 빅 데이터의 중심경향을 고려하되 냉철히 비용효율적인 맞춤형 서비스구조로 설계되어야 한다.

○ 고객 주도적 콘텍스트 환경의 이해에 중점을 둔 마케팅접근방식에서 수요자의 편향적 의사결정에 공급자의 선제적인 맞춤형 대응이 BI의 핵심이라면, 정보의 신뢰성과 서비스 및 품질 수준의 기준설정이 필수적으로 전제 되어야 한다. 비용 효율적 관점에서 중심기술의 선택과 실제 기술적용 ROI를 지속적으로 관리하는 전문가적 BI가 필요한 시기이다. 종래 'DSS', 'Expert System'의 알고리즘과 'Machine learning'의 개념도 재검토할 가치가 있다.

○ BI의 관점에서 빅 데이터는 활용가능 데이터나 정보소스의 확장개념으로 인식하는 측면이 있으며, 비즈니스 분석에서 빅 데이터 분석은 비즈니스 시나리오에 따라 BI의 핵심이 되기도 한다. 빅 데이터의 분석요소는 데이터 확보, 처리 및 저장, 분석 및 활용구조이다.

○ 향후 BI 구축의 전체방향성은 비즈니스 분석영역과 정보소스의 확대와 연결이며 기존시스템에 의한 기반정보와 공공정보, SNS, 소셜미디어, UNS, M2M(D2D)등에 의한 사물 및 현상정보를 포괄해야한다. BI 설계 시 데이터 크기 및 위치별 저장, 데이터 처리속도 확보, 유형별 데이터 공유, 시각적 분석을 고려해야 한다. 구현과 활용을 위해 분석전문가 양성, 데이터 및 정보신뢰성 확보, 서비스 및 품질 목표수준 설정 등을 포함해야 한다.

○ 최근 고정 BI 대시보도 사용업체들의 모바일 BI 대시보드로의 전환요구가 증가됨에 따라 BI에 중점을 둔 모바일아키텍처의 개발과 상용화가 활발하다. 국내 중소 소프트웨어업체들의 분발이 요구된다.

저자: HEWLETT-PACKARD DEVELOPMENT COMPANY,L.P.
자료유형: 특허정보