분석 전략이 가치를 창출합니까?

BI의 가치를 계산하는 3가지 모델

소프트웨어 선택에서 파생되는 가치를 평가하기 위해 사용할 수 있는 여러 다른 방법이 있습니다.

오늘날의 데이터 기반 세계에서 사람들과 조직은 의사 결정을 내리고 가치를 창출하려면 데이터를 잘 알아야 합니다. 그러나 제품 간의 차이를 파악하는 것은 어려울 수 있습니다.

이러한 모델을 사용한 고객은 다음을 알게 되었습니다.

39%

라이선스, 플랫폼, 인건비 평가 시 Tableau를 이용해 39% 비용 절감

40%

분석을 사용하여 개선된 효율성을 통해 40% 더 높은 가치 창출

비즈니스 인텔리전스의 가치를 이해하는 것은 단지 소프트웨어의 비용과 기능적인 이점의 견지에서 뿐 아니라 데이터 기반 의사 결정으로 가능해지는 비즈니스 혜택의 견지에서도 평가되어야 합니다.



Tableau 비즈니스 가치 계층

데이터 기반 기업이 되기 위한 여정 중에 어느 단계에 있는가에 따라 비용 최적화, 효율성 또는 효과성에 집중할 수 있습니다.

BI 솔루션의 총 소유 비용을 계산하고 비용이 가장 낮은 옵션을 선택합니다.

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레벨 2: 효율성 - 작업자 생산성 모델

성취된 근로자 생산성의 이득을 다른 솔루션과 비교하고 인건비를 사용해 투자 수익률을 계산합니다.

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레벨 3: 효과성 - 예상 영향 모델

더 많은 정보를 이용하는 직원을 통해 조직 전체의 개선된 의사 결정 과정에서 얻게 되는 가치를 수량화합니다.

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01: 총 소유 비용 모델

BI 솔루션의 총 소유 비용을 계산하고 비용이 가장 낮은 옵션을 선택합니다.

고객은 종종 라이선스 비용만 평가하고 총 비용에 추가되는 지원, 교육 및 부가적인 기술을 고려하지 않습니다. 이 모델은 사용 가능한 많은 BI 기술로부터 얻게 되는 총 가치가 거의 같을 것이라고 가정합니다. 즉, 가장 중요한 것은 최소한의 비용이 드는 옵션을 선택하는 것입니다. 이것이 언제나 사실인 것은 아니지만, 일부 상황에서는 그렇습니다.

총 소유 비용에 포함해야 하는 요소에는 라이선스 비용뿐 아니라 여러 가지가 있습니다. 여기에는 다음과 같이 플랫폼과 인건비가 포함됩니다.

플랫폼 비용

인프라: 하드웨어, 서비스형 인프라, 데이터(커뮤트/저장소), 시스템 서비스

소프트웨어: 라이선스, 파트너 통합, 데이터 커넥터/저장소 요금, API 액세스, 사용 요금

인건비

설치

설정

보고서 생성: 콘텐츠를 작성하고 선별하는 IT 직원

지원: 기술 지원 및 지속적인 유지 관리

교육: 사용자 활성화, 트레이너 교육, 수업 활동

TCO 모델을 사용하는 경우

  • 컨설턴트나 다른 고용 기술자가 실행하는 분석이 있는 경우.

  • 애드혹 분석이 거의 필요 없고 대시보드 분포에 사용 사례가 집중된 경우.

  • 포함된 비주얼리제이션에서 정적인 콘텐츠가 배포되며 상호 작용보다 디자인이 더 중요한 경우.

추천 자료

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TCO 계산

TCO 계산 방법

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02: 작업자 생산성 모델

성취된 근로자 생산성의 이득을 다른 솔루션과 비교하고 인건비를 사용해 투자 수익률을 계산합니다.

데이터 분석 기술은 작업자가 정보를 훨씬 더 빨리 이해할 수 있도록 도와줍니다. 작업자 생산성 모델은 다른 기술과 비교해 절약하게 될 총 시간의 양을 계산하여 직원이 얻을 수 있는 혜택을 계산합니다.

이 모델은 분석에 소요되는 시간이 줄어들면 직원이 더 많은 분석을 할 수 있거나 비즈니스에 가치를 더하는 다른 작업을 처리할 수 있다고 가정합니다.

작업자 생산성 모델을 사용하는 경우

  • 특정 분석 프로젝트를 염두에 두고 있지는 않지만, 모든 지식 작업자에게 분석 역량을 배포하고 있는 경우.

  • 데이터 기반 문화를 구축하는 가치를 계산하려고 하는 경우.

  • 데이터에 대한 CoP(지식 공동체)나 우수연구센터의 ROI를 계산하고자 하는 경우.

작업자 생산성을 계산할 때 정의해야 하는 메트릭

생성 차등: 현재 접근법에 비해 다른 플랫폼에서 분석 결과를 생성하기 위한 노력에 있어서의 차이.

소비 차등: 현재 접근법에 비해 다른 플랫폼에서 정보를 얻기 위한 최종 사용자 환경에 있어서의 차이.

가치 요소: 조직에서 지식 작업자가 추가하는 가치의 평균 기대치. 이 선택적인 접근법은 효과성 구성 요소를 효율성 모델에 반영하는 빠른 방법을 제공해줍니다.

예(이 모델의 목적은 가치의 최대화이므로 수치가 높을수록 더 좋습니다.)

작업자 생산성 계산

*다음은 이 모델의 결과에 영향을 미치게 될 세 가지 입력/레버입니다. 귀사 BI 시스템의 실제 사용자를 고려하십시오(IT 구매자가 전체 평가를 수행하도록 하는 대신). 이러한 작업을 수행할 사용자를 포함하면 관련 비용이 어느 정도이고 각 작업을 어떻게 확장할지를 파악하여 좀 더 정확한 예상치를 얻게 됩니다.

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03: 예상 영향 모델

더 많은 정보를 이용하는 직원을 통해 개선된 의사 결정 과정에서 얻게 되는 가치를 수량화합니다.

예상 영향 모델은 "어느 작업자가 이 기술로 훌륭한 의사 결정을 내릴 가능성이 X% 더 높다면, 그 가치는 얼마인가?"라는 질문을 던집니다. 이 모델은 수량화하기가 가장 어렵습니다. 평가하는 기술을 실제 비즈니스 결과와 일치시켜야 하기 때문입니다. 그러나 이 모델이 가장 실생활에 가깝습니다. 또한 이전 섹션에서는 반영되지 않는 비즈니스 인텔리전스의 증대된 생성과 소비를 보여줄 수도 있습니다. 여유를 갖게 된 인력의 효율성은 분석을 통해 영향력을 미칠 수 있는 추가적인 비즈니스 인사이트를 창출하는 데 적용될 수 있습니다.

예상 영향 모델을 사용하는 경우

  • 직원 사이에서 개선하고자 하는 특정 의사 결정이 있는 경우.

  • 특정 사용자 집합이나 문제 영역을 위해 분석을 생성하려고 하는 경우.

  • 계속해서 가치를 더해줄 확장 가능하고, 반복 가능하며, 재사용이 가능한 분석을 원하는 경우.

예상 영향 계산

시나리오: 더 많은 정보를 활용함으로써 얻어지는 비즈니스 혜택은 성취하고자 하는 결과에 따라 정의됩니다. 여기에는 훌륭한 결과의 예상 가치가 포함됩니다.

의사 결정의 범위: 어떤 의사 결정이 정의된 결과에 영향을 미칩니까? 사업부에서는 어떤 의사 결정이 성취하고자 하는 결과에 영향을 미치는지를 알고 있습니다.

개선: 데이터에 대한 액세스가 지식 작업자들이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 얼마나 도움이 됩니까? 그리고 어느 기술이 의사 결정에 어느 정도 영향을 미치게 될지를 어떻게 비교합니까? 얼마나 많이 개선된 의사 결정이 시나리오에 추가될 것인지를 보여주는 개선율에서 이 가치를 수량화할 수 있습니다.

예상 영향 계산

*BI 공급업체를 통해 단일 뷰에서 모든 데이터 포인트를 볼 수 없으므로 정확성 개선이 없습니다.
**BI 대시보드는 의사 결정 속도를 개선했지만, 시각적 분석 프로세스만큼은 아닙니다.

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