2017년도 상위 10가지

비즈니스 인텔리전스

동향


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지난 몇 년 동안 데이터는 조직의 생명선이 되어왔습니다. 비즈니스 사용자의 역량을 강화하여 데이터의 힘을 이용한 조직은 경쟁 우위를 발견하고 더 빠르게 혁신할 수 있었습니다. 이러한 변화로 인해 조직 내에서 BI에 대한 기존 방식과 최근 접근 방식 사이에 갈등이 야기되었으며, 제어와 민첩성, 셀프 서비스와 거버넌스 간에 갈등이 증가했습니다. IT와 비즈니스는 함께 제휴하기 시작하여 데이터 효과를 극대화했습니다.

그 다음에는 어디를 향해 갈까요? Tableau는 전세계 수십만 명의 고객에게 서비스를 제공하고 있는 Tableau 전문가들의 의견과 관찰 내용을 취합하였으며, 그 결과 다음과 같이 예측했습니다.

Tableau가 예측하는 다음 동향을 확인해 보십시오.

01: 새로운 표준이 되어가는 현대 BI

많은 조직에서 이미 현대 BI를 수용하여 일부 사용자가 아닌 다수의 사용자가 분석을 수행할 수 있도록 지원하고 있습니다. Gartner에 따르면, 현대 BI는 전환점을 맞이하고 있으며, Tableau는 모든 규모의 조직이 신뢰할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 활용하여 사람들이 데이터에서 인사이트를 발견하도록 돕고 있습니다.

Gartner 추가 자료

02: 주변부에서 핵심부로 이동하는 공동 분석

관리되는 데이터에 쉽게 액세스할 수 있게 되어 정보가 다양한 방향으로 이동하게 되었습니다. 데이터를 PDF 또는 정적인 PowerPoint 형식으로 공유하던 시대는 가고, 2017년에 사람들은 대화형 통합 문서, 분석 및 대시보드를 실시간으로 공유하게 될 것입니다. 데이터 기반 알림 및 구독을 통해 데이터에 연결한 상태에서 발견한 내용을 공유하고, 서로의 작업 내용을 확인하며 협업하고, 전체 조직의 창의성과 지적 능력을 활용함으로써 비즈니스를 성장시켜 나갈 것입니다.

Datanami 추가 자료

03: 동일해지는 데이터 가치

2017년에는 데이터의 가치가 더 이상 순위나 크기에 관련되지 않게 됩니다. 중요한 것은 사람들이 다양한 유형의 데이터에 빠르고 쉽게 액세스하고 탐색할 수 있게 되면, 비즈니스 질문에 대한 답을 구하며 성과를 높일 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 Hadoop이나 Redshift, Excel 파일 등 데이터가 저장된 위치를 염려할 필요가 없으며, 서로 다른 데이터 원본을 얼마나 보유하고 있는지와 상관없이 모든 데이터를 최대한 활용할 수 있게 됩니다.

Entrepreneur 추가 자료

04: 데이터 준비로 확대되는 셀프 서비스

셀프 서비스 데이터 검색은 표준이 된 반면, 데이터 준비는 IT와 데이터 전문가의 영역에 남아 있었습니다. 2017년에 이 흐름이 바뀔 것입니다. 데이터 구문 분석, JSON 및 HTML 가져오기, 데이터 랭글링 등 일반적인 데이터 준비 작업이 더 이상 전문가에게 위임되지 않습니다. 변환 기술의 혁신과 함께 모든 사용자가 분석 흐름의 일부로 이러한 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.

Datanami 추가 자료

05: 내장 BI 활용으로 어디에서나 가능한 분석

분석은 사용자 워크플로우의 일부로 자연스럽게 녹아들 때 효과가 극대화됩니다. 2017년에는 분석이 맥락 속에 포함되거나 사람들이 매일 사용하는 Salesforce, 내부 포털 등의 애플리케이션에 삽입될 것입니다. 통합이 원활하게 이루어지면 가시성이 향상되어 이전에 데이터를 탐색해본 적이 없는 점원, 콜 센터 직원, 트럭 운전사 등도 분석을 활용할 수 있게 될 것입니다.

TechTarget 추가 자료

06: 데이터 히어로가 되는 IT

마침내 악순환에서 벗어나서 보고서 작성자에서 조력자로 진화할 때가 되었습니다. IT는 이제 셀프 서비스 분석으로 확장하는 변혁을 주도하고 있습니다. IT는 거버넌스와 데이터 보안, 규정 준수의 균형을 맞추면서 비즈니스에 요구되는 유연성과 민첩성을 제공하여 혁신을 지원하고, 비즈니스의 속도에 따라 데이터를 기반으로 의사 결정을 수행할 수 있도록 조직의 역량을 강화함으로써 기업의 미래를 만들어가는 데이터 히어로의 역할을 담당할 것입니다.

Gartner 추가 자료

07: 더욱 자연스러운 방식으로 데이터 작업 시작

2017년에는 자연어 처리 및 생성 분야의 기술이 개선되고 데이터 인터페이스가 더욱 자연스러워지며, 새로 추가된 BI 툴박스의 자연어 인터페이스를 통해 사람들이 자연어로 데이터와 상호 작용하며 데이터, 차트 및 대시보드에 더욱 쉽게 액세스할 수 있게 될 것입니다. 이러한 새 분야와 관련하여 건전한 회의론도 있지만 지켜볼 만한 흥미 있는 영역이 될 것입니다.

Dataversity 추가 자료

08: 클라우드로의 전환 가속화

2017년에는 데이터 무게 중심이 기업으로 하여금 데이터가 저장된 곳에 분석을 배포하는 방향으로 바뀔 것입니다. 많은 조직에서 지속적으로 클라우드 및 온프레미스 솔루션을 아우르는 하이브리드 아키텍처를 배포하는 한편, 클라우드 분석은 점점 더 빠르고 확장성이 뛰어난 솔루션으로 진화할 것입니다.

Datanami 추가 자료

09: 보다 손쉽게 접근할 수 있는 고급 분석

비즈니스 사용자는 보다 효율적으로 데이터를 사용하게 되었고, 고급 분석에 대한 접근성은 크게 개선되었습니다. 2017년에는 고급 분석이 데이터 과학자가 아닌 사람들의 표준이 되어 이러한 두 현상이 융합될 것입니다. 이미 비즈니스 사용자는 K-평균 클러스터 분석 및 예측 등 강력한 분석 기능을 활용하고 있으며, 2017년에는 더욱 많은 분석 기술로 확대될 것입니다.

Marketwired 추가 자료

10: 데이터 해독 능력 - 미래의 기본 기술

2016년에 LinkedIn은 비즈니스 인텔리전스를 채용 직원이 갖추어야 할 최우선 기술 목록에 포함시켰습니다. 2017년에는 데이터 분석이 모든 유형의 전문가에게 의무 핵심 역량이 될 것입니다. 또한 사람들은 직관적인 BI 플랫폼을 통해 모든 단계에서 의사 결정을 내릴 수 있는 환경을 기대할 것입니다.

IDG 추가 자료