2023년 상위 10가지 비즈니스 인텔리전스 동향 및 혁신

역동적인 비즈니스 세계에서 경쟁 우위를 유지하려면 데이터 기반 의사 결정과 시장 동향에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다. 여기서 비즈니스 인텔리전스(BI)가 작동합니다. BI는 기업이 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하여 정보에 입각한 결정을 내리고 새로운 기회를 열 수 있도록 지원합니다. 기술이 계속해서 발전함에 따라 비즈니스 인텔리전스의 미래는 경쟁 우위를 추구하는 대기업에게 막대한 잠재력을 안겨줍니다.

이 기사에서는 2023년 이후의 환경을 형성할 비즈니스 인텔리전스의 상위 10가지 최신 트렌드와 혁신을 살펴봅니다.

증강 분석

증강 분석과 기존 분석 방법의 주요 차이점은 전자가 자동화와 접근성을 강조한다는 것입니다. 전통적인 분석에는 일반적으로 수동 프로세스가 포함되며 데이터 과학 및 통계와 같은 영역에서 전문 기술이 필요합니다. 이러한 전제 조건은 특히 대량의 데이터를 처리할 때 분석 프로세스에서 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

반대로 증강 분석은 이러한 많은 프로세스를 자동화하여 데이터 분석을 더 빠르고 효율적으로 만듭니다. 또한 기술 전문 지식의 장벽을 제거하여 광범위한 데이터 과학 배경이 없는 개인이 복잡한 데이터 세트를 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.

자연어 처리(NLP)

비즈니스 인텔리전스 환경 내에서 NLP의 통합은 특히 의사 결정자가 데이터와 상호 작용하는 방식에 상당한 변화를 가져옵니다. 기존의 상호 작용 방법에는 명령 기반 쿼리, 코딩된 지침 또는 복잡한 인터페이스가 필요합니다. NLP를 사용하면 이러한 상호 작용이 일반 영어 또는 해당 문제에 대한 다른 언어로 질문을 입력하거나 말하는 것처럼 간단해집니다. 이러한 변화는 새로운 수준의 직관성과 접근성을 도입하여 개인이 다른 사람과 동일한 방식으로 데이터 분석 도구와 통신할 수 있도록 합니다.

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마케팅 관점에서 NLP는 고객 정서, 시장 동향 및 브랜드 인식에 대한 이해를 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다. 소셜 미디어 게시물, 고객 리뷰, 콜센터 기록과 같은 구조화되지 않은 데이터 소스를 분석하여 고객 선호도, 행동 및 정서에 대한 풍부한 통찰력을 제공합니다.

자연어 처리는 대화형 분석의 부상에도 중추적 역할을 합니다. 챗봇과 음성 비서의 도움으로 의사 결정자는 직접적인 질문을 하거나 데이터 분석 소프트웨어에 자연어로 명령을 내릴 수 있습니다. 그 대가로 소프트웨어는 소화 가능한 대화 방식으로 필요한 통찰력을 제공합니다. 이 양방향 자연어 상호 작용은 데이터 탐색 프로세스를 크게 단순화하여 경영진이 복잡한 데이터 인터페이스를 탐색하는 대신 의사 결정에 더 집중할 수 있도록 합니다.

데이터 스토리텔링

데이터에 대한 의존도가 높아지면서 기존 방법을 뛰어넘는 데이터 해석의 필요성이 대두되었습니다.

데이터 스토리텔링과 데이터 시각화 간의 주요 차이점 중 하나는 내러티브 구조에 있습니다. 데이터 시각화는 데이터가 말하는 내용을 시각적으로 표현할 수 있지만 데이터 스토리텔링은 한 단계 더 나아가 데이터가 중요한 이유를 설명하여 인사이트에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.

데이터 스토리텔링에는 장면 설정 및 배경 정보 제공이 포함됩니다.

• 이러한 스토리의 '캐릭터'는 논의 중인 다양한 데이터 포인트 또는 메트릭입니다.
• '플롯'은 일반적으로 데이터가 해결하는 데 도움이 될 수 있는 문제나 도전 과제 또는 데이터가 드러내는 기회를 포함합니다.
• 이야기의 '해결' 또는 결론은 데이터에서 파생된 통찰력을 제공하며 이러한 통찰력을 기반으로 어떤 조치를 취해야 하는지 설명합니다.

전반적으로 데이터 스토리텔링은 복잡한 시장 역학, 고객 행동 및 캠페인 성과를 이해하기 쉬운 형식으로 조명하여 시장 환경을 보다 철저히 이해할 수 있도록 합니다. 또한 데이터 스토리텔링은 이러한 통찰력을 구체적이고 실행 가능한 전략으로 변환하는 것을 촉진할 수 있습니다.

셀프 서비스 분석

셀프 서비스 분석 도구는 대화형 대시보드와 직관적인 인터페이스를 제공하여 비기술 사용자가 복잡한 데이터 쿼리를 수행하고 인사이트를 생성하며 맞춤형 보고서를 생성할 수 있도록 합니다. 이는 전문 데이터 팀에 대한 의존도를 줄이고 의사 결정 프로세스를 가속화합니다.

셀프 서비스 분석을 활용함으로써 의사 결정자는 데이터에 직접 액세스하고 데이터를 자유롭게 조작하며 목표와 가장 관련성이 높은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 유연성은 통찰력 생성 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정 문화를 조성합니다.

셀프 서비스 분석은 상당한 이점을 제공하지만 특정 고려 사항도 요구합니다. 사용자는 정확한 분석을 위해 데이터 원칙에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다. 또한 조직은 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 품질을 유지하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 정책을 구현해야 합니다.

클라우드 기반 BI 솔루션

하드웨어, 소프트웨어 및 유지 관리에 상당한 투자가 필요한 기존 온프레미스 BI 솔루션과 달리 클라우드 기반 BI 솔루션은 서비스 공급자가 유지 관리하는 서버에서 호스팅됩니다. 따라서 상당한 초기 비용과 지속적인 유지 관리가 필요하지 않으므로 보다 비용 효율적인 옵션이 됩니다.

클라우드 기반 BI 솔루션은 본질적으로 확장 가능하므로 기업은 필요에 따라 데이터 스토리지 및 처리 용량을 쉽게 조정할 수 있습니다. 이는 저장 및 처리 능력에 대한 요구가 변동될 수 있는 대량의 데이터를 처리할 때 특히 유용할 수 있습니다.

마케팅의 맥락에서 클라우드 기반 BI 솔루션은 수많은 이점을 제공합니다. 실시간 데이터 액세스를 통해 마케팅 담당자는 진화하는 시장 동향, 고객 행동 및 캠페인 성과를 파악할 수 있습니다. 시장 변화에 대한 신속한 대응을 촉진하여 기업에 경쟁력을 제공합니다.

예측 분석

반응하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날의 경쟁 환경에서는 능동적인 의사 결정이 필요하며, 여기에서 예측 분석이 빛을 발합니다.

예측 분석의 핵심에는 데이터 모델링이 있습니다. 과거 데이터를 사용하여 패턴을 식별하고 수학적 모델을 구성합니다. 현재 데이터 및 기계 학습 알고리즘과 결합된 이러한 모델은 미래 결과에 대한 예측을 제공합니다.

마케팅의 맥락에서 예측 분석은 게임 체인저가 될 수 있습니다. 고객 행동, 시장 동향 및 캠페인 성과를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 마케터가 전략을 미세 조정하고 리소스를 효율적으로 할당하며 마케팅 지출 최적화의 최대 73%에 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 예측 분석의 힘은 데이터 품질과 모델의 정확성에 달려 있습니다. 데이터 품질이 좋지 않거나 모델이 정확하지 않으면 잘못된 예측이 발생할 수 있습니다.

BI의 인공 지능(AI)

또 다른 떠오르는 BI 트렌드는 비즈니스 인텔리전스에 AI를 더 많이 도입하는 것입니다. 데이터 분석을 자동화하고 통찰력을 생성하며 결과를 예측하는 AI의 기능은 조직이 데이터와 상호 작용하는 방식을 재정의하고 있습니다.

BI의 AI는 일반적으로 기계 학습 알고리즘과 고급 분석 기술을 적용하여 데이터 처리 및 해석 작업을 자동화합니다. 데이터 수집 및 정리에서 분석 및 통찰력 생성에 이르기까지 AI는 수동 워크로드를 크게 줄여 전체 BI 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다.

또한 AI는 인간 분석가의 능력을 훨씬 뛰어넘는 크고 복잡한 데이터 세트를 관리할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 보다 포괄적이고 정교한 분석이 가능하여 간과될 수 있는 통찰력을 발견할 수 있습니다.

AI 기반 통찰력의 정확성은 데이터 및 알고리즘의 품질에 따라 달라집니다. 따라서 높은 데이터 품질을 유지하고 지속적으로 알고리즘을 개선하는 것이 필수적입니다. 또한, 특히 개인화된 마케팅과 같은 영역에서 AI를 활용할 때 윤리 및 개인 정보 보호 고려 사항을 해결해야 합니다.

고급 데이터 시각화

상호 작용은 고급 데이터 시각화의 핵심 기능입니다. 사용자는 시각적 요소를 조작하고, 특정 데이터 포인트로 드릴다운하고, 다양한 데이터 계층을 모두 실시간으로 탐색할 수 있습니다. 이 대화형 기능을 통해 사용자는 데이터를 더 깊이 탐구하고 특정 목표에 맞는 통찰력을 추출할 수 있습니다.

고급 데이터 시각화는 또한 통찰력의 전달을 향상시킬 수 있습니다. 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 데이터를 제시함으로써 이해 관계자가 통찰력을 이해하고 인정할 수 있도록 하여 더 많은 정보에 입각한 협업 의사 결정으로 이어집니다.

그러나 고급 데이터 시각화는 상당한 이점을 제공하지만 문제가 없는 것은 아닙니다. 시각화의 효과는 적절한 시각적 요소의 선택과 프레젠테이션의 명확성에 따라 달라집니다. 따라서 고급 데이터 시각화를 효과적으로 활용하려면 시각화 원칙과 관행에 대한 예리한 이해가 필수적입니다.

모바일 BI

모바일 BI는 접근성이 가장 중요하다는 점에서 몇 가지 뚜렷한 이점을 제공합니다. 모바일 장치에서 데이터 및 통찰력에 액세스할 수 있게 함으로써 의사 결정권자는 이동 중에도 실시간 정보로 최신 정보를 확인하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

모바일 BI의 또 다른 주요 이점은 협업을 개선할 수 있는 잠재력입니다. 어디에서나 액세스할 수 있는 데이터와 인사이트를 통해 서로 다른 위치에 있는 팀 구성원이 효과적으로 협업할 수 있으므로 의사 결정을 조율할 수 있습니다. 이는 팀이 지리적으로 분산된 조직에 특히 유용할 수 있습니다.

Mobile BI는 또한 데이터와의 보다 빈번하고 시기적절한 상호 작용을 촉진할 수 있습니다. 손끝에서 데이터 액세스를 제공함으로써 보다 정기적인 데이터 탐색 및 분석을 장려하고 데이터 기반 의사 결정 문화를 조성합니다.

윤리적 데이터 거버넌스

윤리적 데이터 거버넌스의 핵심 원칙은 모든 데이터 활동에서 개인의 프라이버시와 권리를 존중하는 것입니다. 여기에는 정보에 입각한 동의, 데이터 익명화 및 엄격한 액세스 제어를 보장하는 관행을 구현하여 개인 프라이버시를 보호하고 데이터 오용을 방지하는 것이 포함됩니다.

윤리적 데이터 거버넌스에는 데이터의 윤리적 사용도 포함됩니다. 데이터가 편견, 차별 또는 피해를 영속화하는 데 사용되지 않도록 합니다. 여기에는 알고리즘의 편향 검사, 공정성 감사, 데이터 사용의 투명성과 같은 관행이 포함됩니다.

마케팅 활동이 점점 더 데이터에 의존함에 따라 윤리적인 데이터 관행을 보장하면 고객 및 이해 관계자와의 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 위반 또는 비윤리적 데이터 관행과 관련된 잠재적 평판 위험으로부터 보호할 수 있습니다.

윤리적 데이터 거버넌스는 규정 준수도 지원할 수 있습니다. GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 규정이 데이터 개인 정보 보호 및 윤리에 대한 엄격한 표준을 설정함에 따라 강력한 윤리적 데이터 거버넌스 프레임워크는 기업이 규정을 준수하고 잠재적인 법적 및 재정적 처벌을 피할 수 있도록 도와줍니다.

비즈니스 인텔리전스의 미래 탐색

이러한 비즈니스 인텔리전스 추세를 수용함으로써 의사 결정자는 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 혁신을 주도하며 끊임없이 진화하는 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

트렌드와 혁신에 관계없이 한 가지 변함없는 근간은 고품질 데이터입니다. 증강 분석이든 모바일 BI이든 논의된 각 추세는 데이터에 의해 주도되고 데이터에 크게 의존합니다. 이 데이터의 품질, 정확성 및 포괄성은 BI 애플리케이션의 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 부정확하거나 불완전한 데이터는 잘못된 분석, 오해의 소지가 있는 통찰력, 궁극적으로 잘못된 비즈니스 결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 고품질 데이터를 보장하는 것은 선택적인 측면이 아니라 최신 BI에서 중요한 필수 요소입니다.

고급 마케팅 분석 플랫폼인 Improvado는 AI 통합 데이터와 강력한 솔루션을 제공하여 비즈니스 및 마케팅 인텔리전스를 향상함으로써 조직을 지원합니다. 진화하는 BI 트렌드와 회사 요구 사항에 원활하게 적응할 수 있는 미래 지향적인 솔루션을 제공합니다. Improvado는 500개 이상의 데이터 소스에서 추가 분석 데이터를 통합하고 준비하여 포괄적이고 정확한 데이터 세트를 보장합니다.

자주 묻는 질문