정확한 분석과 예측 능력은 기업의 경쟁력이며 성장과 직결된다. 비즈니스인텔리전스(BI)가 중요한 것은 이 때문이다.
최근 기존 한계를 극복하고 SOA, 웹 2.0, 모바일 2.0 그리고 엔터프라이즈 2.0 등 신기술을 최대한 활용하려는 ‘BI 2.0’이 부상하고 있다. BI 2.0은 훨씬 사용이 용이한 환경을 제공하고 웹 2.0을 통한 웹 환경 개선, 실시간 정보 분석 등이 대표적 특징이다.
기업은 통합 BI를 통해 재무, 제조 그리고 영업 판매시스템의 데이터를 유용하고 의미 있는 정보로 가공, 정보를 필요로 하는 사람들에게 언제든지 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 사용자는 BI를 통해 회사 내에서 발생하는 일들에 대해 좀 더 잘 이해하고 분석하고 예측할 수 있다. 그리고 가장 중요한 것은 BI 솔루션이 의사 결정권자들에게 심층적인 분석을 제공함으로써 기업의 수익성 있는 성장을 가능하게 한다는 것이다.
◇비즈니스 인텔리전스 포트폴리오=BI는 근간이 되는 데이터웨어하우스(DW), 다차원 분석을 위한 OLAP(On Line Analytical Processing), 데이터를 다양한 소스 시스템으로부터 추출하는 ETL(Extract, Transform and Load), DW 모델링 등 관련 요소 기술들과 함께 많은 변화와 발전을 거듭해 오면서 전사적자원관리(ERP), 제품수명주기관리(PLM), 고객관계관리(CRM), 공급망관리(SCM) 등의 애플리케이션과 함께 경영 관리 인프라의 핵심으로 발전해 왔다.
최근에는 더욱 다양해진 애플리케이션을 포함하면서 BI 영역은 크게 확장되었다. 기업성과관리(EPM:Enterprise Performance Management) 영역에 속하는 전략관리, 경영계획, 수익성분석 그리고 연결회계 등의 애플리케이션들과 위험규제관리(GRC:Governance, Risk, Compliance) 영역에 속하는 다양한 애플리케이션까지 모두 BI 애플리케이션 영역으로 정의되고 있는 것이다.
다양해진 BI 애플리케이션과 대형 BI 업체들의 인수합병에 따른 제품 통합화 움직임 때문에 BI 영역을 정확하게 분류하기 모호한 면도 있지만, 보편적으로 BI 영역은 △여러 소스에서 데이터를 추출, 가공, 관리하는 다양한 솔루션으로 구성된 정보관리(IMF:Information Management Foundation) △정보를 검색하고 전달하는 즉, 다차원 분석 및 리포팅 관련 솔루션이 포진되어 있는 전형적인 BI 영역인 정보전달관리(IDD:Information Discovery & Delivery) △기업성과관리(EPM) △위험규제관리(GRC) 등 크게 네 가지로 분류할 수 있다.
◇기존 BI 한계 해결=BI의 중요성과 솔루션 영역의 확장으로 인해 BI에 대한 요구와 기대치도 함께 증가하고 있다. 사용자층만 보더라도 예전에는 몇몇 전문가들만 사용했다면 현재는 BI의 전사적 활용이 독려되면서 현업과 임원들을 포함한 일반 사용자들의 BI 활용이 증가하고 있다.
그러나 기존 BI는 아래와 같이 몇 가지 한계점을 지니고 있다.
첫째. 사용자 측면을 보면 일반 사용자들은 BI 툴을 사용하는데 어려움을 느낀다. 전문가가 아닌 일반 사용자들도 쉽게 사용할 수 있는 환경이 아직도 절실하다.
둘째. 예측 분석 기능은 아직 한계점을 가지고 있다. 다양한 데이터 분석 기능은 제공되지만, 향후 전개될 가능성 있는 상황에 대한 예측과 이러한 분석 결과를 가지고 기업의 임원진 혹은 담당자가 어떤 의사결정을 해야 되는지 구체적인 방향을 제시하지 못한다는 것이다.
셋째. 웹 2.0, 모바일 2.0 등과 같은 다양한 기술적 혁신들을 최대한 활용하지 못하고 있다.
넷째. 데이터 검색 속도에 한계가 있다. 정확한 의사결정이나 분석을 위해 기업의 방대한 데이터를 검색해야 하는데, 이런 경우에 쿼리 응답이나 데이터 검색에서 대부분 실망스러운 응답속도로 생산성 감소를 가져온다. 응답 속도는 BI 사용에 있어서 가장 큰 약점으로 꼽히고 있으며, 속도 향상을 통해 BI 활성화를 보장하고 기업의 경쟁력을 도모해야 한다.
다섯째. 실시간 데이터 분석은 여전히 제한적이다. 다양한 애플리케이션으로부터 데이터를 실시간으로 DW에 저장하는 데 소요되는 시스템 부하와 아키텍처의 한계성 때문에 아직도 대부분의 분석 대상은 과거 데이터이다. 실시간 데이터에 의한 실시간 정보 분석에서는 한계점을 가지고 있는 것이다.
사용자가 언제 어디서나 양질의 정보에 빠르고 쉽게 접근할 수 있어야 하지만, 이러한 바람은 아직도 대부분의 기업들이 지닌 과제라 할 수 있다. 왜냐하면 사용자가 전통적인 BI 툴을 가지고 정보 검색이나 비정형 리포트를 작성하기 위해서 데이터 구조에 대한 깊은 이해가 요구되고 있기 때문이다. 따라서 효과적인 의사결정을 위해 비즈니스 사용자들은 광범위한 교육이나 IT 지원 없이 스스로 신속하고 수월하게 답변을 구할 수 있어야 하고 비즈니스 운영에 관한 보다 향상된 통찰력을 찾을 수 있는 기반이 절실하다.
◇비즈니스 인텔리전스의 진화=기존 BI가 지닌 한계점을 극복하고 SOA, 웹 2.0, 모바일 2.0 그리고 엔터프라이즈 2.0과 같은 새로운 기술적 발전을 BI 영역에서 최대한 활용하기 위해 BI 2.0이 대안으로 제시되고 있다.
BI 2.0에 대한 정확한 정의가 아직 산업적으로 표준화되어 있지는 않지만, 일반적으로 BI 2.0은 기존 BI에 비해 훨씬 사용이 용이한 환경을 제공하고 웹 2.0을 통한 웹 환경 개선과 실시간 정보 분석 등을 그 대표적인 특징으로 내세우고 있다.
BI 진화의 큰 축을 이루고 있는 BI 2.0은 아래와 같이 크게 다섯 가지 범주로 나누어 살펴볼 수 있다.
첫째. 사용자 측면 혁신. 기존 BI가 일반 사용자 입장에서 여전히 사용하기 어려운 툴이었다면 BI 2.0에서는 일반 사용자층을 대상으로 쉬운 인터페이스나 친숙한 워크플로우 등을 통해 사용이 용이한 환경이 제공되어야 한다. 또한 수치 중심보다는 시각화를 통해 보다 더 직관적이고, 언제 어디서든지 사용할 수 있는 환경, 즉 모바일 환경 등을 포함해 다양하고 포괄적인 사용 환경을 제공해야 한다.
둘째. 플랫폼 혁신. 기존 BI가 분산 환경에서 많은 관리 포인트를 가지고 있었다면 BI 2.0은 단일 플랫폼 통합 환경을 지향해야 한다. 또한 SOA 기반의 웹 서비스가 가능하고 온 디맨드를 제공해야 한다.
셋째. 네트워크 혁신. BI 2.0은 사용자가 중심이 되어 모든 종류의 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 기반을 제공해야 한다. 가령 비정형 데이터도 검색을 거쳐 필요한 정보를 추출할 수 있고, 데이터도 DW 영역뿐만 아니라 모든 애플리케이션의 데이터도 가져 올 수 있어야 한다. 또한 외부 데이터도 웹 서비스를 통해 가져오게 된다. 따라서 BI 2.0에서는 내부뿐만 아니라 외부 데이터까지 광범위하게 접근해 활용할 수 있게 된다.
넷째. 애플리케이션 혁신. 예전에는 ERP, SCM, CRM 등과 같은 비즈니스 프로세스 자동화에 집중했다면 이제는 정보중심의 애플리케이션, 즉 기업 성과관리와 같은 애플리케이션에 집중하고 있다. 따라서 BI 2.0은 단순한 OLAP이나 리포팅 위주의 전형적인 BI 영역에서 이제는 기업성과관리나 위험규제관리 솔루션까지 포함하는 총체적이고 포괄적인 솔루션 플랫폼으로 진화하고 있다.
다섯째. 커뮤니티 혁신. 매시업(Mashups)과 같은 기술적 발달, 작업방식 및 환경 변화에 따른 신속하고 효율적인 의사소통 방식을 통해 데이터 공유 그리고 분석결과를 공유하면서 협업을 통한 문제해결 방식이 가능한 기반을 제공해야 한다.
◇2009년 비즈니스 인텔리전스 동향=차세대 BI 즉, BI 2.0으로 표방되는 여러 가지 범주들이 이미 정의되어 있고 대부분의 BI 솔루션 업체들이 BI 2.0을 지원하기 위해 부단한 노력을 하고 있다. 따라서 전체적인 IT 영역에서의 움직임이 BI 영역과 연계되어 하나의 BI 동향으로써 보고되기도 한다. 현재 약 20여 개의 동향들이 논의되고 있으며 그 가운데 주목할 만한 흐름을 살펴본다.
①가이드 기반 검색(guided-search) 기술=검색 기술의 실질적인 가치는 검색 엔진을 통해 모든 기업 데이터 소스를 검색하고 결과를 분석할 수 있다는 데 있다. 이상적으로는 사용자들이 웹상에서 자신의 마음에 드는 검색 엔진을 사용하는 것처럼 쉽게 기업 컨텐츠를 검색할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 기술을 통해 사용자들은 기업 전역에 퍼져있는 구조화된, 혹은 비구조화된 모든 데이터 이외에도 BI 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있다.
②서비스형 소프트웨어(SaaS)=사용자가 필요로 하는 소프트웨어 기능만을 서비스로서 배포해 이용 가능하도록 한 소프트웨어의 배포 형태로써, SasS는 IT 인력이 부족한 중소형 규모의 회사에게는 굉장히 매력적인 오퍼링이다. BI 환경이 더 역동적인 운영 BI로 변화하기 시작하면서 BI에 특정 산업의 전문 기술이 접목되어 서비스형 BI로 제공된다.
③그린 컴퓨팅=BI 솔루션 업체들은 배출가스나 환경관리 등을 분석하고 각종 규제에 대응할 수 있는 솔루션을 제공하고 있다. 위기규제관리 영역에서의 솔루션 중에서 환경관리(EHSM: Environment, Health, Security Management) 솔루션에 대한 시장의 수요 및 요구는 지속적으로 증가하고 있다.
④분석 및 예측 기능 강화=대부분의 기업들은 코어(core) BI나 데이터웨어하우스, 컨텐츠 관리 플랫폼은 이미 구축했으며, 이제는 비즈니스 성과 최적화를 위해 주어진 기업 정보를 바탕으로 비즈니스 예측 기능, 데이터 마이닝, 통계 분석, 그리고 텍스트 분석 같은 기능 위주로 움직이고 있다
⑤실시간 BI=수년 전부터 실시간 BI에 대한 요구가 제기됐고 현재도 계속 진화하고 있다. 많은 비즈니스 영역에서 실시간 분석 및 실행에 대한 요구가 있기 때문에 BI 솔루션 업체들도 이러한 기능들을 포함한 제품을 제공하고 있다.
⑥운영(operational) BI=데이터 측면에서 운영 BI는 모든 데이터를 실시간으로 제공받기 보다는 필요한 데이터를 필요한 시간 내에 제공받을 수 있는 인프라이다. 비즈니스 측면에서는 기업 현장에서 수시로 발생하는 보편적인 의사결정을 지원하고 자동화함으로써 기업의 프로세스를 향상하고 작업의 질적 수준을 개선하는 것으로써 기업의 비즈니스 이벤트와 연계되어 있다
⑦BI의 대중화=지난 수 년 동안 BI 사용자 층은 전문가 층에서 현재는 일반 사용자 층으로 이동하고 있다. 하지만 여전히 일반 사용자들이 BI를 활용하는 데 어려움을 느끼고 있으며, BI가 더 많은 사용자 층을 수용하기 위해서는 아무런 교육 없이 사용할 수 있을 정도로 사용이 용이한 환경을 제공해야 한다.
⑧모바일 BI=오늘날 모바일 사용자들을 위한 기업 정보나 데이터 접근에 대한 시장의 요구는 꾸준하다. 하지만 모바일 기기의 특성 때문에 몇 가지 제한이 존재한다. 예를 들어 모바일 기기의 메모리와 프로세싱 파워에 맞는 즉, 가장 관련성이 높은 정보만을 전달해야 한다. 또 리포트는 소형 디스플레이에 맞게 구성되어야 하며, 구조적으로는 사용자가 모바일 BI를 사용하기 위해 별도의 응용 프로그램을 모바일 기기에 설치할 필요가 없어야 한다.
⑨오픈소스 BI=전 세계적인 금융위기 속에서 IT 예산을 줄일 필요성을 가진 많은 기업들이 기존 BI 툴을 추가 구입하는 대신 대안으로써 오픈 소스 BI에 대한 관심을 나타내고 있다.
⑩차세대 대시보드=대시보드가 훨씬 더 강력하고 유연하게 진화하면서 지금은 사용자가 예전 데이터의 분석을 바탕으로 다른 사람들과 더 긴밀하게 협력해 의사결정과 작업행동 사이에서 주어진 비즈니스 상황을 모델링 하거나 시뮬레이션 할 수 있도록 해준다. 사용자들이 데이터를 보고 어떻게 해석하고 어떤 행동을 취하는 게 좋은지 충분한 유도 분석 기능까지도 제공하는 차세대 대시보드로 진화하고 있다.
⑪클라우드=많은 전문가들이 클라우드가 하나의 큰 BI 동향이 될 것으로 예측하고 있다. 하지만 아직까지는 클라우드 BI에 대한 구체적인 솔루션이나 동향이 감지되고 있지는 않는 상황이다.
이 외에도 운영BI를 더 효과적으로 지원하기 위한 제휴 데이터 환경(federated data environment)으로의 변화, 소셜 네트워킹(Social networking) 기반 BI 업무로의 변화, 매시업과 같은 웹 2.0 개발 패러다임을 통한 다양한 변화 등이 BI 영역에서 감지되고 있다.
◇인메모리와 가이드 기반 검색=현재 BI 영역에서 가장 관심 있게 살펴봐야 할 것이 바로 가이드 기반 검색(guided-search) 기술이다. 특히 이 가이드 기반 검색 기술이 인메모리(in-memory) 기술과 결합되어 방대한 양의 기업 데이터를 즉각적으로 검색할 수 있는 검색 속도를 제공하고 있고, 또한 구글 검색처럼 키워드를 통한 간단한 검색이 가능하게 됨으로써 기업의 BI 활용 및 생산성에 엄청난 장점으로 대두되고 있다.
전형적인 BI 기술은 테이블과 다차원 큐브 형태로 되어있는 데이터를 디스크에 로드하고, 그 테이블이나 큐브의 데이터를 대상으로 쿼리를 수행하게 하는 것이다. 하지만 인메모리 기술은 이러한 한계를 극복하고 메모리상에 색인을 로드해 필요한 모든 정보를 빠르게 검색하도록 하기 때문에 데이터 검색 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
가이드 기반 검색(guided-search) 기술은 기본적으로 색인 기술에 기반하고 있다. 키워드 검색은 미리 정의된 색인에 의해서 연계된 모든 데이터와 그 관계를 한눈에 살펴볼 수 있을 뿐만 아니라, 추출되어 있는 데이터 중에서 관심 있는 데이터를 단순히 키보드나 마우스로 클릭하면서 데이터 층을 마음껏 검색할 수 있다.
BI 사용자들은 비즈니스 질의를 위해서 비정형 쿼리를 만들 필요도 없고 단순히 비즈니스 질의에 해당하는 키워드로 기업 데이터의 구석구석을 쉽고 자유롭게 검색할 수 있다. 따라서 가이드 기반 검색이 제공하는 사용의 간단함과 용이성 그리고 인메모리 기술의 고성능이 함께 제공되면 BI 사용자들에게는 획기적인 정보 검색의 장이 열리게 되는 것이다.
◇비즈니스 인텔리전스의 미래=시장조사기관 가트너는 전세계 BI 플랫폼 매출이 2012년까지 연평균 성장률 8.1%를 기록, 77억달러 규모를 형성할 것으로 전망하고 있다. 또한 2010년까지 대부분의 기업들이 시간과 기업 자원의 70%를 BI에 투자하고 비즈니스 프로세스의 80%에서 BI가 핵심적인 요소로 작용할 것으로 예측하고 있다. 대부분의 CIO들이 다른 IT 분야보다는 BI를 최우선적으로 고려하고 있는 만큼 BI 시장의 잠재력은 확고하다고 할 수 있다. 따라서 이러한 시장의 꾸준한 수요와 진행되고 있는 BI의 기술적 진화에 의해 BI는 앞으로도 많은 발전과 변화를 거치게 될 것이다.
◆정운갑 상무는
1960년생으로 뉴욕 페이스대학(PACE University)에서 컴퓨터공학 학·석사 학위를 취득했으며 미국 프로디지와 IBM 웟슨연구소, 한국IBM 개발연구소, 벨기에IBM 등에서 근무했다. 2008년 SAP코리아 입사 전에는 한국IBM 소프트웨어사업본부장을 지냈으며, 풍부한 글로벌 근무와 컨설턴트 경험을 토대로 SAP코리아에서는 비즈니스 유저 사업을 담당하고 있다.
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박현선기자 hspark@etnews.co.kr