비즈니스 인텔리전스

비즈니스 분석에 사용되는 도구 및 애플리케이션

역사적으로 비즈니스 분석은 매우 특정한 기술 세트가 필요한 도구를 사용하여 수행되었습니다. 예를 들어 MiniTab 또는 Excel과 같은 소프트웨어에서 통계 분석을 완료할 수 있으며 SQL과 같은 코딩 및 쿼리 언어를 통해 보고서 작성을 수행했습니다. 이러한 도구와 기술은 모두 오늘날에도 여전히 필요하고 분명하지만 비즈니스 분석 도구는 중요한 데이터를 이해하는 일상적인 작업을 더 쉽게 만들기 위해 사용되었습니다.

오늘날 비즈니스 분석에 참여하는 조직에서 사용하는 일반적인 애플리케이션 및 도구에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 정보를 수집하고 보기, 정렬 및 이해하기 쉬운 방식으로 제공하는 비즈니스 인텔리전스 보고 소프트웨어. 종종 이러한 소프트웨어 프로그램은 기업이 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있는 대시보드와 함께 제공됩니다. 예를 들어 콜 센터를 관리하는 사람은 컴퓨터나 모바일 장치에서 현재 평균 응답 속도, 하루 동안의 통화량, 대기열에 있는 통화 수를 비롯한 모든 중요한 메트릭을 빠르게 볼 수 있습니다.
• 앞서 언급한 대시보드를 포함한 데이터 시각화 도구. 이러한 도구는 원시 데이터와 일부 분석을 차트와 그래프로 변환합니다. 이것은 대부분의 사람들이 데이터가 말하는 내용을 빠르게 이해할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. 막대 그래프 또는 선형 차트는 지표가 추세를 보이고 있는지 아니면 하락하고 있는지 몇 초 만에 알려줍니다. 또한 숫자가 필요한 범위 위 또는 아래로 떨어졌는지 여부를 누군가에게 알려줍니다. 시각화는 즉각적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 되지만 복잡한 데이터를 이해 관계자에게 제시할 때 내러티브를 만드는 데도 도움이 됩니다.
• 스프레드시트, MiniTab 및 숫자 계산에 도움이 되는 기타 도구를 포함한 통계 분석 도구. 많은 소프트웨어 솔루션에는 일반적인 질문과 쿼리를 처리하는 기본 제공 분석 도구가 포함되어 있습니다.
• 데이터 플랫폼 및 웨어하우스. 데이터를 보고 데이터를 보고하려면 데이터를 안전하게 저장할 수 있는 장소가 필요합니다. 원시 데이터가 모두 동일하지 않고 항상 즉시 사용할 수 있는 형식이 아니므로 데이터를 구성, 쿼리 및 변환하는 방법도 필요합니다.

비즈니스 인텔리전스의 일부인 프로세스는 무엇입니까?

비즈니스 인텔리전스에 포함된 프로세스는 회사마다 다릅니다. 특히 일부 비즈니스에서는 이 용어를 모든 데이터 수집, 웨어하우징 및 분석 작업을 포괄하는 데 사용하는 반면 다른 비즈니스에서는 설명적인 데이터 작업을 가리키는 데만 사용하기 때문입니다. 그러나 일반적으로 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 처리할 때마다 다음 프로세스 중 일부 또는 전부가 실행됩니다.

• 데이터 수집. 여기에는 정보 수집을 위한 절차 설정이 포함되며 일반적으로 자동화된 도구와 사람이 제공하는 도구 모두에 의존합니다. 예를 들어 웹에서 주문을 받는 회사는 주문과 관련된 모든 정보는 물론 사이트 방문, 링크 성능 및 장바구니 포기와 관련된 데이터를 자동으로 캡처할 수 있습니다. 그러나 소매 환경에서 출납원은 누군가에게 우편번호나 전화번호와 같은 데이터를 요청해야 할 수 있습니다.
• 데이터 저장. 비즈니스 인텔리전스 또는 분석 목적으로 필요할 때까지 데이터를 저장하고 안전하게 보관해야 합니다. 기본 옵션에는 사내 서버 또는 컴퓨터의 스토리지와 클라우드 스토리지가 포함됩니다. 현재 많은 회사에서 클라우드 스토리지를 선택하고 있습니다. 클라우드 스토리지는 하드웨어 구매 및 유지 관리 비용을 줄이고 데이터를 거의 항상 사용할 수 있도록 손쉬운 중복성을 허용하며 데이터 액세스 속도 및 보안을 보장할 수 있는 전문 공급업체와 협력할 수 있기 때문입니다. 정보의.
• 데이터 검색. 이는 소기업에서 고객 목록이 포함된 스프레드시트를 여는 것처럼 간단할 수 있습니다. 그러나 대규모 데이터 세트가 있는 경우 SQL과 같은 특수 보고 언어로 데이터베이스를 쿼리해야 할 수 있습니다. 많은 소프트웨어 공급업체는 정기적인 데이터 및 보고서를 가져오는 분석 및 기술 인력에 대한 의존도를 줄이는 미리 작성된 쿼리가 포함된 중소기업용 기본 데이터 프로그램을 제공합니다.
• 데이터를 분석합니다. 다시 말하지만, 소프트웨어 도구는 이 프로세스에 도움이 될 수 있으므로 누구나 정보를 분석하고 결정을 내릴 수 있는 보고서를 신속하게 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어를 통해 매일 얼마나 많은 고객이 있는지에 대한 시간 경과에 따른 추세를 볼 수 있습니다. 또한 현재 보유하고 있는 고객 수에 대한 예측을 추정할 수도 있습니다. 그러나 대규모 조직에서는 미리 코딩된 보고서 및 분석에 항상 의존할 수 없습니다. 데이터 세트와 질문이 복잡할수록 분석이 더 어려워질 수 있습니다. 이것이 특정 기업이 고유한 통계 솔루션을 적용하여 데이터로 스토리를 전달하고 예측할 수 있는 데이터 과학자와 분석가를 고용하는 이유입니다.
• 결론을 제시합니다. 종종 데이터를 검색하고 분석하는 사람들이 최종 결정권자가 아닙니다. 누군가는 원시 데이터와 그에 대한 분석을 취하여 해당 정보를 결론을 뒷받침하는 이야기로 변환할 수 있어야 합니다. 이해관계자(부서장, 임원 또는 주주)는 제시된 정보와 스토리를 기반으로 결론을 수락하거나 거부할 수 있습니다. 종종 비즈니스 인텔리전스 프로세스의 이 부분을 처리하는 가장 좋은 방법 중 하나는 숫자와 사실을 그림으로 뒷받침되는 내러티브로 변환하는 것입니다. 차트 뒤에 있는 원시 데이터보다 차트를 이해하는 것이 더 쉬운 경우가 많습니다. BI 대시보드는 실제로 이러한 데이터 시각화 스토리텔링 작업을 많이 수행할 수 있습니다.
• 데이터 기반 결정을 내립니다. 마지막으로, 누군가는 모든 관련 정보를 고려한 후에 결정을 내려야 합니다. 비즈니스 인텔리전스가 자동으로 올바른 결정을 내리도록 보장하지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 정확하고 적절하게 분석된 데이터는 더 강력한 결론을 뒷받침하지만 팀과 비즈니스 소유자는 여전히 경험, 논리 및 자신의 지식을 적용해야 합니다.

비즈니스 인텔리전스를 위한 공통 도구

조직 규모와 데이터 저장 및 분석 프로세스의 의도에 관계없이 비즈니스 인텔리전스는 일반적으로 다음과 같은 공통 유형의 도구에 의존합니다.

• 데이터 웨어하우스 또는 스토리지. 수집하는 정보를 보관할 장소가 필요합니다. 이것은 컴퓨터의 하드 드라이브(범위가 매우 제한적임), 현장 물리적 서버(다소 제한적이고 잠재적으로 유지 비용이 많이 들음) 또는 클라우드 솔루션이 될 수 있습니다.
• 분석 소프트웨어. 통계 분석 교육을 받은 개인은 Excel 및 MiniTab과 같은 도구를 사용하여 광범위한 분석을 수행할 수 있지만 작업을 처리하는 데 시간과 전문 지식이 필요합니다. 예를 들어, 대부분의 회사는 가장 일반적이거나 어려운 작업 중 일부를 처리하기 위해 임베디드 분석 소프트웨어에 투자하는 동시에 즉시 사용 가능한 솔루션이 요구 사항을 충족하지 않는 경우 데이터를 수동으로 조작하도록 예약합니다.
• 보고 대시보드. 분석 소프트웨어의 장점 중 하나는 일반적으로 관리자와 의사 결정자가 가장 중요한 보고서, 분석 및 수치에 빠르게 액세스할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 대시보드와 함께 제공된다는 것입니다. 종종 대시보드는 실시간으로 작동하여 하루 종일 의사 결정을 알립니다.

다른 비즈니스 인텔리전스 도구에는 데이터를 정규화하고 스토리지 및 보고 플랫폼 간에 데이터를 이동하는 기술이 포함됩니다. 데이터를 차트 및 그래프와 같은 시각적 표현으로 변환하는 도구 및 데이터 입력 인터페이스.