일부 회사는 비즈니스 인텔리전스와 비즈니스 분석과 같은 용어를 상호 교환적으로 사용하지만 기술적으로는 두 가지 다른 것입니다. 최소한 두 가지 측면이 동일한 동전입니다.
비즈니스 인텔리전스는 기존 데이터를 수집, 보고 및 이해하는 행위입니다. 이는 설명적인 성격을 가지므로 이미 발생했거나 현재 발생하고 있는 상황을 알려줍니다. 비즈니스 인텔리션과 관련된 데이터 또는 보고서의 예는 다음과 같습니다.
특정 기간 동안 특정 제품을 구매한 고객은 몇 명입니까?
현재 손에 있는 모든 재고 목록
이번 주 매일의 평균 통화 응답 속도
- 현재 통화에 응답하기 위해 대기 중인 고객은 몇 명입니까?
- 월별 또는 연간 판매 비교
- 경쟁사가 판매하는 제품은 몇 개입니까?
- 처음에는 비즈니스 분석이 동일한 것처럼 보이지만 BI는 무엇인지, 그 이유는 무엇인지, 그리고 그것이 회사에 어떤 의미인지 묻고 답하려고 하는 반면, 비즈니스 분석은 무엇인지 가져와서 무엇이 될 수 있는지 예측합니다. BI는 설명적이지만 BA는 예측적입니다. 비즈니스 분석과 관련된 데이터 또는 보고서의 예는 다음과 같습니다.
- 다음 달에 특정 제품을 구매할 가능성이 있는 고객은 몇 명입니까?
- 현재 수요를 충족하기 위해 기업이 주문해야 하는 재고는 얼마입니까?
예상되는 고객 통화량, 고객 기대치 및 인력 규모를 고려할 때 평균 응답 속도에 대한 현실적이고 적절한 목표는 무엇입니까?
- 다음 달에 예상되는 통화량은 얼마입니까?
- 예상되는 다음 분기 판매량
- 많은 경우 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 분석을 포함하는 포괄적인 용어로 사용됩니다. 이 경우 위의 모든 데이터 및 보고서는 비즈니스 인텔리전스 팀의 관할이 될 수 있습니다.
- 누가 비즈니스 인텔리전스를 필요로 합니까?
- 규모가 작은 회사는 비즈니스 인텔리전스를 대기업에만 필요한 것으로 간과하는 경향이 있습니다. 그러나 진실은 사람들에게 서비스를 제공하거나 이익을 창출하려는 모든 노력이 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 단기 및 장기 목표를 더 잘 지원하는 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.
In many cases, business intelligence is used as a catch all term that includes business analytics. When this is the case, all of the above data and reports may be the purview of the business intelligence team.
Who Needs Business Intelligence?
Smaller companies tend to overlook business intelligence as something only large corporations require. But the truth is that every endeavor that seeks to serve people or make a profit can use business intelligence to make decisions that better support short and long-term goals.
물론 모든 사람이 동일한 방식으로 비즈니스 인텔리전스를 수행할 필요는 없습니다. 소규모 지역 제과점에서 대규모 제조업체나 은행에서 사용하는 강력한 보고 및 분석 소프트웨어에 투자하는 것은 과도한 투자가 될 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 제빵사가 실제 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리지 않아도 되는 것은 아닙니다.
다음 예를 고려해 보겠습니다. 제빵사는 월요일 아침에 가게에 도착합니다. 그날 또는 그 주에 구워지고 판매될 품목에 대해 미리 재료와 반죽을 준비할 시간입니다. 제빵사가 무작위로 케이크, 컵케이크 또는 기타 품목의 수를 추정합니까? 아니요, 이미 접수된 주문 수와 과거 경험을 바탕으로 예상되는 주문 수를 고려하여 제품을 만듭니다.
데이터가 제빵사의 머릿속에 있든, 노트북에 기록되어 있든, 컴퓨터 데이터베이스에 저장되어 있든, 이것은 여전히 비즈니스 인텔리전스의 한 형태입니다. 제빵사가 더 많은 정보를 가지고 있을수록, 그리고 그 정보가 더 정확할수록 좋습니다. 따라서 대량으로 존재하며 하드 카피 또는 ”암기된” 데이터보다 작업하기 쉬운 디지털 데이터가 일반적으로 가장 효과적인 방법입니다.
