분석의 혁신: 비즈니스 인텔리전스에서 AI의 역할

인공 지능(AI)과 비즈니스 인텔리전스(BI)는 결합 시 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하고 모든 사람이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 강력한 도구 세트를 제공하는 두 가지 기술 영역입니다. 이러한 시너지 효과를 통해 기업은 방대한 데이터 환경을 효율적으로 탐색하고 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다.

이 가이드는 비즈니스 인텔리전스에서 AI의 역할과 이점부터 BI 프로세스에 AI를 통합하기 위해 수행할 수 있는 첫 번째 단계까지 모든 것을 다룹니다.

비즈니스 인텔리전스에서 AI의 역할

기업을 위한 BI에서 AI의 장점

AI와 비즈니스 인텔리전스(BI)의 통합은 기업의 운영 방식을 혁신하고 있으며, 보다 효율적이고 정보에 기반하며 민첩한 비즈니스 관행을 추진하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다. AI가 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

기술적인 사용자가 아닌 사용자도 데이터에 액세스할 수 있도록 만들어졌습니다.

이는 AI에 AI가 도입되면서 가져온 가장 큰 변화입니다.

전통적으로 기술적 배경이 없는 마케터와 기타 전문가는 복잡한 데이터 세트와 도구를 탐색하는 것이 자신의 범위를 벗어났기 때문에 연구 및 분석을 위해 데이터 분석가에게 크게 의존해야 했습니다. 그러나 AI는 이러한 역동적이고 민주적인 데이터 액세스 및 분석을 변화시키고 있습니다.

이러한 맞춤형 접근 방식은 전문 데이터 팀에 대한 의존도를 크게 줄이고 전반적으로 더 빠르고 자율적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 본질적으로 AI는 숫자에 관한 데이터가 아니라 모든 팀원이 읽고 이해할 수 있는 통찰력 있는 스토리에 대한 데이터를 더 많이 만들어 조직의 전반적인 효율성과 전략적 역량을 향상시킵니다.

향상된 예측 정확도

AI 알고리즘은 패턴 인식에 뛰어나 과거 데이터를 조사하여 인간이 간과할 수 있는 추세를 식별합니다. 이 기능을 통해 시장 동향, 고객 행동 및 재고 요구 사항을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 계절별 구매 패턴을 분석하여 제품 수요를 예측함으로써 기업이 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄일 수 있도록 해줍니다.

시장 변화에 대한 신속한 대응

AI 시스템이 데이터를 처리하고 분석하는 속도는 기업이 이전보다 훨씬 빠르게 시장 변화에 대응할 수 있음을 의미합니다. AI 기반 BI 도구는 다양한 소스의 실시간 데이터 스트림을 모니터링하여 의사 결정자에게 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 중요한 이벤트를 알리고 신속한 전략적 조정을 가능하게 합니다.

의사결정의 일관성

AI는 의사결정 프로세스의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 편견이나 성과 수준의 변동에 영향을 받을 수 있는 인간과 달리 AI 시스템은 제공된 데이터를 기반으로 꾸준하고 신뢰할 수 있는 분석과 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

또한 대시보드는 해석 가능한 방식으로 데이터를 표시할 수 있으므로 잠재적으로 여러 부서에서 다양한 해석과 결정이 내려질 수 있습니다. 하지만 AI는 데이터를 처리해 명확한 답변을 제공하므로 누가 데이터를 쿼리하든, 몇 번 쿼리하든 일관된 결과를 보장합니다.

인적 오류 감소

AI는 인간의 실수를 크게 줄일 수 있습니다. 가장 부지런하고 경험이 풍부한 전문가라도 실수할 수 있지만 AI 시스템은 적절하게 설계되고 구현되면 높은 수준의 정밀도로 작동합니다.

광범위한 비즈니스에 지원이 필요함

AI는 비즈니스 프로세스 자동화, 통찰력을 위한 데이터 분석부터 고객과 직원의 보다 효과적인 참여에 이르기까지 광범위한 비즈니스 요구 사항을 지원할 수 있습니다.

경쟁 우위 강화

BI에 AI를 사용하면 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. AI 분석을 통해 얻은 통찰력을 통해 기업은 보다 현명한 투자를 하고, 운영을 개선하며, 경쟁사보다 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 대 기존 비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스는 전통적으로 회고적 분석 접근 방식인 반면, 인공 지능은 데이터 분석에 예측 및 규정 차원을 도입합니다. 이 비교에서는 둘 사이의 미묘한 차이점을 살펴보고 각각이 비즈니스 환경에서 고유한 목적을 어떻게 수행하는지 강조합니다.

서술적 분석: BI의 BI 서술적 분석의 기반

• 초점: 과거 데이터 분석
• 기능: 과거 실적 보고
• 도구: 표준 보고, 대시보드 및 스코어카드
• 결과: 과거 사업 활동에 대한 통찰력

예측 분석: AI의 장점

• 초점: 미래 결과 및 동향
• 기능: 예측 및 추세 파악
• 도구: 기계 학습 모델, 데이터 마이닝
• 결과: 미래 사건에 대한 예측

처방적 분석: AI의 사전 예방적 접근 방식

• 초점: 가능한 결과에 대한 조언
• 기능: 예측을 기반으로 액션 추천
• 도구: 시뮬레이션 알고리즘, 최적화 모델
• 결과: 의사결정을 위한 실행 가능한 권장사항

BI와 AI의 상호보완적 성격

기존 BI가 과거 비즈니스 성과를 이해하기 위한 기반을 제공하는 반면, BI의 AI는 예측과 전략적 지침을 제공하여 이를 보완합니다. AI를 BI 관행에 통합하면 기존 방법의 필요성이 대체되는 것이 아니라 오히려 향상되어 과거 성과와 미래 잠재력 모두에 대한 보다 포괄적인 시각을 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스에서 AI의 전략적 구현

AI를 비즈니스 인텔리전스에 통합하려면 잘 만들어진 계획, 적합한 도구 선택, 데이터 무결성에 대한 노력이 필요합니다. 다음 단계에서는 AI 구현이 기존 시스템과 원활하게 통합될 뿐만 아니라 비즈니스를 발전시키는 방법을 간략하게 설명합니다.

1. 비즈니스 요구사항 및 목표 평가

BI에서 AI를 구현하는 첫 번째 단계는 비즈니스 요구 사항과 목표를 철저히 평가하는 것입니다. AI를 통해 비즈니스가 달성하고자 하는 목표를 이해하면 도구 선택과 구현 계획 설계의 지침이 됩니다.

의사결정 과정을 간소화하기 위한 주요 질문은 다음과 같습니다.

• BI의 AI를 통해 해결하려는 구체적인 비즈니스 문제는 무엇입니까? 데이터 분석을 강화하고 예측 정확도를 향상하거나 특정 BI 프로세스를 자동화하는 것입니까?
• 우리 사업의 어떤 영역이 AI 통합으로 가장 큰 이익을 얻을 수 있습니까? 마케팅, 영업, 운영 등 즉각적인 개선이 가능한 특정 부서나 기능이 있습니까?
• 우리는 어떤 유형의 데이터를 보유하고 있으며, AI가 이를 분석하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있나요? 고급 처리 기능이 필요한 대량의 비정형 데이터를 처리하고 있습니까?
• 현재 BI 기능은 무엇이며, AI는 이를 어떻게 보완하거나 향상합니까? 기존 BI 도구를 AI로 강화하려고 합니까, 아니면 두 가지를 결합한 새로운 솔루션이 필요합니까?
• BI의 AI는 전반적인 비즈니스 전략과 어떻게 일치합니까? 통합이 시장 확장, 고객 경험 향상 또는 비용 절감과 같은 장기 목표를 지원합니까?
• AI를 BI 프로세스에 통합함으로써 예상되는 ROI는 무엇입니까? 성공을 어떻게 측정하며 핵심 성과 지표는 무엇입니까?

올바른 AI 도구 선택

올바른 AI 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 시장에서는 각각 고유한 특징과 기능을 갖춘 광범위한 AI 기반 BI 솔루션을 제공합니다. 기업은 데이터 시각화, 예측 분석, 자연어 처리 등 특정 요구 사항에 맞는 도구를 선택해야 합니다.

데이터 품질 보장

AI 시스템은 처리하는 데이터만큼만 우수합니다. BI에서 AI가 성공하려면 높은 데이터 품질을 보장하는 것이 필수적입니다. 이는 정확한 최신 데이터 세트를 유지하기 위해 데이터 수집, 정리 및 관리 프로세스를 확립하는 것을 의미합니다.

AI를 기존 BI 시스템과 통합

BI에서 AI를 구현할 때 통합은 핵심 과제입니다. 새로운 AI 도구는 기존 BI 시스템 및 데이터 인프라와 원활하게 작동해야 합니다. 이를 위해서는 호환성을 보장하고 지속적인 운영 중단을 최소화하기 위한 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다.

훈련과 발전

직원들은 AI로 강화된 BI 시스템을 사용하도록 교육을 받아야 합니다. 여기에는 기술 교육뿐만 아니라 AI가 인간의 의사 결정을 어떻게 보완할 수 있는지에 대한 이해를 높이는 것도 포함됩니다.

AI를 BI 시스템에 통합하면 다음과 같은 몇 가지 우려가 발생할 수 있습니다.

• 많은 직원들은 AI 도구가 너무 복잡해서 효과적으로 이해하고 사용할 수 없다고 걱정합니다. BI 시스템에 통합된 AI 도구에 사용자 친화적인 인터페이스가 있는지 확인하십시오. 비기술 직원을 위해 AI를 이해하는 포괄적인 교육 세션을 제공합니다.
• AI가 마케팅에 있어 매우 중요한 인간의 직관과 판단을 대체할 수 있다는 우려가 있습니다. AI는 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라 보완하기 위한 것임을 명확하게 전달합니다. AI가 데이터 기반 통찰력을 통해 인간의 직관을 어떻게 강화할 수 있는지 보여주세요.
• BI 시스템에서 AI를 구현하는 데 필요한 재정적 투자에 대한 우려를 해결하려면 초기 비용보다 더 큰 장기적인 비용 절감과 효율성 향상을 강조하세요.
• 전통적인 방법과 비교하여 AI가 생성한 통찰력의 정확성과 신뢰성에 대한 회의론은 또 다른 일반적인 과제입니다. 파일럿 프로그램을 사용하여 AI에서 생성된 통찰력의 정확성과 부가가치를 입증하세요.

모니터링 및 지속적인 개선

구현 후에는 BI 시스템에서 AI의 성능을 모니터링하고 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다. 비즈니스가 투자에서 최대 가치를 도출할 수 있도록 AI 모델을 개선하고 프로세스를 조정해야 할 수도 있습니다.

어떻게 시작할 수 있나요?

Improvado는 마케팅 성과를 분석하는 새로운 방법인 AI Assistant를 소개합니다. 분석 관련 질문을 쉬운 영어로 질문하고 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있는 채팅과 같은 플랫폼입니다. 도우미는 질문을 SQL로 변환하고 데이터세트를 쿼리하여 답변이나 보고서를 제공합니다.

어시스턴트에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

• 우리가 타겟 지역 전반에 걸쳐 광고 지출 속도를 어떻게 조정하고 있는지 보여주세요.
• 이번 분기에 가장 높은 ROI를 창출한 상위 5개 캠페인을 보여주세요.
• 지난 90일 동안 Google 및 Bing에서 CPA가 가장 높은 캠페인은 무엇입니까?
• 2023년 10월부터 9월까지 Google Ads의 전환율을 비교하세요.

모두 실제 사용자가 AI 어시스턴트에게 묻는 질문이다.

답변을 얻은 후에는 어시스턴트와 대화를 계속하고 어시스턴트에게 결과 해석을 요청하고 보다 세부적인 데이터 또는 캠페인 조언을 제공할 수 있습니다.

AI Assistant는 ChatGPT와 유사한 사용자 정의 대형 언어 모델(LLM)과 텍스트-SQL 변환 기술을 통해 지원되므로 영어를 해석하여 데이터를 쿼리하고 통찰력을 제공할 수 있습니다.

마케팅 데이터 분석에 대한 이러한 접근 방식은 복잡한 쿼리 및 코딩의 필요성을 크게 줄여 비기술적인 사용자가 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다.

자주 묻는 질문