지속적 인텔리전스란 무엇인가요?
지속적 인텔리전스는 실시간 분석을 비즈니스 운영에 통합하는 도구와 프로세스를 활용하여 현재 및 과거 데이터를 처리하고, 비즈니스 질문, 어려움 및 기회에 대응하여 취해야 할 특정 조치를 추천하는 것입니다.
지속적 인텔리전스는 증강 분석, 비즈니스 규칙 관리, 최적화, 이벤트 스트림 처리 및 머신러닝과 같은 다양한 현대적인 기계 기반 접근 방식과 기술을 활용합니다. 즉, 지속적 인텔리전스는 데이터에서 지속적인 비즈니스 가치를 도출하는 것입니다. 이는 사용자가 데이터 소스나 볼륨에 관계없이 모든 데이터에 빠르게 접근하고 필요한 분석을 가속화할 수 있게 할 뿐만 아니라, 기계 기반 기술이 한 번 수행하는 것이 아니라 지속적으로 분석을 쿼리할 수 있도록 합니다.
지속적 인텔리전스는 기존 BI와 어떻게 다른가요?
지속적 인텔리전스와 기존 비즈니스 인텔리전스(BI)의 주요 차이점은, 기존 BI가 데이터 액세스부터 대시보드 생성에 이르기까지 데이터 분석 프로세스의 각 단계를 사람에게 의존하는 반면, 지속적 인텔리전스는 데이터 분석 프로세스의 각 단계에서 인간의 편향을 스마트하고 자동화된 AI로 대체하는 AI 기반의 기계 기반 분석 접근 방식이라는 점입니다.
또 다른 차이점은 과거의 기존 BI 도구들이 기술적으로 복잡하도록 만들어졌으며 일반적으로 유지 관리 및 관리를 위해 광범위한 IT 직원이 필요하다는 것입니다. 지속적 인텔리전스 플랫폼은 그러한 제한이 없으며, 대조적으로 모든 수준의 사용자에게 데이터의 힘을 제공합니다.
지속적 인텔리전스의 이점
끊임없이 변화하고 진화하는 비즈니스 환경과 분석 공간에서, 지속적 인텔리전스 기반 접근 방식은 기업이 시장을 선도하고, 변화하는 상황에 신속하게 대응하며, 직감보다는 통찰력에 기반하여 더 지능적인 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.
지속적 인텔리전스의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 영향 발생 시점에 자동화 및 가이드: 증강 분석은 지속적 인텔리전스의 핵심이며, AI 및 ML 알고리즘과 함께 인간의 개입 없이도 다운스트림 조치를 유발하는 프로세스를 완전히 자동화하는 데 어떤 조치를 취해야 하는지 사람들에게 안내합니다.
- 더 정확하게 예측: 현재 및 과거 데이터, 알고리즘, 머신러닝의 조합은 가정을 데이터에 대조하여 여러 결과를 검증하고 예측할 수 있게 합니다. 조직 전체에 지속적 인텔리전스를 활용함으로써 사용자는 더 정확한 예측을 위해 스스로 통찰력을 찾고 미래 상황을 예측할 수 있습니다.
- 실시간 영향 분석: 지속적 인텔리전스의 실시간 상황별 데이터는 다양한 비즈니스 프로세스의 여러 지점에서 함의에 대한 더 큰 이해를 제공하여, 실시간으로 데이터 분석 프로세스에 영향을 미치는 생산성 향상을 가져올 수 있는 운영 조정을 가능하게 합니다.
- 실시간 데이터와 과거 데이터 간의 격차 해소: 데이터는 일반적으로 활동과 행동의 증거입니다. 분석은 우리가 이를 더 잘 이해하도록 돕고, 결과적으로 무엇이었는지, 지금 무엇인지, 그리고 무엇일 것인지 사이의 격차를 해소합니다. 지속적 인텔리전스 기계는 미래를 위해 더 나은 비즈니스 솔루션을 개발하기 위해 실시간 및 과거 데이터를 살펴봅니다.
- 향상된 데이터 분석: 지속적 인텔리전스 접근 방식 뒤에 있는 AI 및 ML 기술은 복잡한 데이터를 효과적으로 분석하여 사용자가 깊고 더 정확한 분석을 기반으로 가장 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이는 사용자에게 상황에 대한 더 완전한 시야를 제공하고 궁극적으로 확증 편향을 피하는 데 도움이 됩니다. 또한 사용자가 필요하다고 생각지 못했던 통찰력을 밝히는 상황별 제안을 제공합니다.
- 데이터 패턴 인식: 습득된 지식과 통계 정보 연구를 포괄하는 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 식별하고 인식할 수 있습니다. 또한 데이터를 분류하고, 식별자를 적용하고, 새로운 알고리즘을 개발하며, 테스트 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다.
모든 산업 및 규모의 기업에 대한 지속적 인텔리전스의 실질적이고 광범위한 이점은 조직이 비즈니스를 향상시키고 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 디지털 전환을 수용하는 것을 쉽고 명백한 선택으로 만듭니다.
지속적 인텔리전스 사용 사례 및 예시
지속적 인텔리전스는 특정 산업에 국한되지 않으며 여러 산업에 적용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다.
헬스케어 분야의 지속적 인텔리전스
헬스케어 분야의 지속적 인텔리전스는 헬스케어 조직, 의사 그룹 및 병원이 환자의 건강 및 이력에 대한 360도 뷰를 기반으로 개별 환자에게 가장 좋은 것에 대해 실시간 가치 기반 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 헬스케어 분야의 예측 분석을 사용하는 것도 고위험 환자를 식별하고, 만성 질환의 발생을 예방하며, 가능한 질병 발생에 노출된 코호트를 식별하고, 장비 유지보수 필요성을 발생하기 전에 예측하는 등 훨씬 더 많은 것을 돕습니다.
예측 분석 및 헬스케어 분야의 지속적 인텔리전스에서 가장 중요한 사용 사례 중 하나는 치명적일 수 있는 인간의 오류를 방지하는 데 AI 기술이 도움을 주는 것입니다.
금융 분야의 지속적 인텔리전스
글로벌 금융 거래량이 계속 증가함에 따라 사기, 자금 세탁 및 내부자 거래를 감지하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 금융 분야의 지속적 인텔리전스는 AI를 사용하여 진행 중인 의심스러운 거래를 포착하고 금융 사기를 발생하기 전에 방지하는 자동화 시스템을 포함함으로써 이러한 주요 영역 및 그 이상에서 응용됩니다.
리테일 분야의 지속적 인텔리전스
리테일 산업의 지속적 인텔리전스의 도움을 받아 소매업체는 고객으로부터 최대 수익을 얻을 수 있습니다. CI가 리테일 산업에서 사용되는 한 가지 예는 스트리밍 데이터와 상세한 고객 구매 이력 및 선호도를 결합하여 적시에 개인화되고, 가장 중요하게는 효과적인 혜택을 제공하는 것입니다. 리테일 마케팅은 또한 마케터가 잠재 고객을 대상으로 미래 캠페인을 더 정확하게 계획하는 데 도움을 주기 때문에 분석의 이점을 얻습니다.
제조 분야의 지속적 인텔리전스
제조 분야의 지속적 인텔리전스를 활용하여 데이터를 활용하여 기계 사용 및 유지보수를 이해하고 최적화하는 것은 제조 조직을 경쟁사와 차별화할 수 있습니다. 실시간 및 과거 데이터가 실시간 분석을 위해 지속적으로 결합되어 빠르고 정확한 기계 기반 의사결정을 산출할 때, 제조업체는 에너지 소비에 대한 통찰력을 제공함으로써 운영 효율성을 쉽게 높이고, 시장 수요를 예측하며, 장비 유지보수 비용을 절감하고 비용을 낮출 수 있습니다. 분석 솔루션은 또한 비즈니스를 위험을 식별하고 공급망 전반의 추세와 패턴을 포착하여 미래 위험을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고급 공급망 분석은 또한 이러한 위험을 초기에 식별하는 데 도움을 줄 수 있으므로, 팀이 적절한 순간에 조치하여 비즈니스에 미치는 위험 영향을 줄일 수 있습니다.
지속적 인텔리전스 플랫폼을 선택하는 방법은?
지속적 인텔리전스 플랫폼은 현재 독립형 애플리케이션 또는 임베디드 분석 솔루션 제공의 일부로 존재합니다. 두 가지 유형의 지속적 인텔리전스 플랫폼 모두 기존 BI 도구 및 접근 방식을 개선하도록 구축되었습니다. 그러나 이들은 모두 비즈니스 의사결정 및 결과에 도움이 될 수 있는 기능과 역량의 범위가 다릅니다.
파트너로 선택할 지속적 인텔리전스 도구는 데이터 분석을 위한 근본적인 기반을 제공해야 한다는 것은 자명합니다. 즉, 데이터를 지속적으로 해석하고, 패턴을 발견하며, 데이터에서 가치 있는 것을 학습하는 AI 기반의 기계 기반 방식이어야 합니다.
지속적 인텔리전스 플랫폼에서 찾아야 할 다른 사항은 다음과 같습니다.
현대적인 애플리케이션 아키텍처**** – 현대적이고 클라우드 네이티브한 애플리케이션 아키텍처를 선택하면 시각화 및 차트 통합을 지원하고, 데이터에 대한 더 깊은 분석, 유연성 및 확장성을 확보할 수 있습니다. 현대적인 지속적 인텔리전스 플랫폼은 전체 스택의 통합 분석 기능을 지원하며 자체 앱과 원활하게 통합됩니다.
클라우드 기반 BI 채택 – 임베디드 분석 공간의 가장 큰 트렌드 중 하나인 클라우드 기반 BI는 여러 클라우드 인프라에 걸쳐 분산된 애플리케이션 워크로드를 실행하는 것을 가능하게 합니다.
데이터 기반 인텔리전스 – 모든 다양한 데이터 소스에서 실시간 실행 가능한 통찰력과 비즈니스 가치를 추출하는 능력.
협업 BI – 실시간 상황별 논의, 내부 및 외부 팀원 및 이해관계자와의 보고서 및 대시보드 공유의 용이성, 그리고 협업적 사고와 신속한 의사결정을 지원하는 댓글 및 토론 기능을 결합한 도구 및 기능.
지속적인 보안 – 끊임없이 확장되는 디지털 표면 전반에 걸쳐 보안 위협 및 데이터 유출을 방지하는 기능.
연결성 – 주어진 지속적 인텔리전스 플랫폼이 모든 데이터에 연결할 수 없다면, 아무 의미가 없습니다. 선택하는 공급업체가 데이터를 저장하는 모든 데이터 소스와 원활하게 통합을 제공하는지 확인하십시오.
API – 투자하기로 결정한 지속적 인텔리전스 플랫폼에는 대시보드 생성 및 렌더링, 딥 링크, 데이터 소스 확보를 위한 사용자 지정 UI, 그리고 멀티 채널 배포 기능을 갖춘 현대적인 API가 포함되어야 합니다.
가격 책정 – BI 공간의 많은 공급업체는 이윤을 극대화하기 위해 불투명한 가격 책정 전술을 사용합니다. 사용량 및 사용자 같은 예측할 수 없는 비용을 청구하는 공급업체와 파트너 관계를 맺고 싶지 않습니다. 앱 판매가 증가함에 따라 증가하지 않는 100% 투명한 가격 모델을 가진 지속적 인텔리전스 솔루션을 선택할 것을 권장합니다.
데이터 기반 의사결정
사용자에게 언제 어디서든, 어떤 장치에서든 실행 가능한 통찰력을 제공하세요.
