실제 의사결정을 내리는 비즈니스 인텔리전스 서비스

대부분의 회사에는 데이터가 부족하지 않습니다. 명확성이 부족합니다. 대시보드는 계속해서 늘어나고 보고서는 새로 고쳐지지만 의사 결정은 여전히 ​​본능에 따릅니다. 정보와 행동 사이의 이러한 격차는 오늘날 비즈니스 인텔리전스 서비스가 보고 계층이 아니라 일상적인 의사 결정에 일관성, 컨텍스트 및 신뢰성을 제공하는 시스템으로 재검토되고 있는 이유입니다.

데이터의 풍부함이 통찰력과 같지 않은 이유

다음은 산업 전반에 걸쳐 나타나는 패턴입니다. 누구나 숫자에 접근할 수 있지만 그 의미에 완전히 동의하는 사람은 없습니다.

회의는 정의에 대한 논쟁으로 흘러갑니다. 팀은 어떤 대시보드가 ​​"올바른"지 놓고 논쟁을 벌입니다. 합의가 나타날 때쯤이면 행동을 취할 순간은 이미 지나간 것입니다.

비즈니스 인텔리전스 서비스는 이러한 격차를 해소하기 위해 존재합니다. 더 많은 차트를 추가하는 것이 아니라 공유된 이해를 창출함으로써 가능합니다.

한번은 부사장이 반복하는 데 거의 지쳐서 "우리는 더 나은 데이터가 필요하지 않습니다. 누구의 숫자가 정확한지에 대한 싸움이 더 적으면 됩니다."라고 말하는 것을 들었습니다. 이는 여전히 BI의 실제 목적을 가장 솔직하게 요약한 것 중 하나입니다.

오늘날 비즈니스 인텔리전스가 실제로 의미하는 것

비즈니스 인텔리전스는 과거에는 미래 지향적이었습니다. 월별 보고서. 정적 대시보드. 결과가 확정된 후에도 오랫동안 검토된 수치입니다.

그 모델은 더 이상 작동하지 않습니다.

최신 비즈니스 인텔리전스 서비스는 관련성과 타이밍에 중점을 둡니다. 몇 주 후가 아니라 결정이 내려질 때 정보가 표면화됩니다. 더 중요한 것은 변화된 것뿐만 아니라 왜 변화하고 있는지에 대한 맥락을 제공한다는 것입니다.

오늘날의 BI는 발생한 일에 대한 답변보다는 팀이 다음에 수행할 작업을 이해하도록 돕는 데 더 중점을 두고 있습니다.

왜 그렇게 많은 BI 이니셔티브가 목표를 놓치고 있습니까?

대부분의 BI 실패는 기술적 문제가 아닙니다.

이는 불분명한 소유권에서 비롯됩니다. 리더십을 위해 설계되었지만 운영자는 이를 무시하거나 그 반대의 측정 기준을 사용합니다. 인상적으로 보이지만 실제 결정으로 연결되지 않는 대시보드에서.

효과적인 비즈니스 인텔리전스 서비스는 다음과 같은 불편한 질문에서 시작됩니다.
이 데이터는 누가 사용하나요?
어떤 결정을 지원합니까?
통찰력이 지연되거나 잘못된 경우 어떻게 됩니까?

이러한 답변이 모호한 상태로 유지되면 최고의 도구라도 소음 발생기로 변합니다.

기업이 비즈니스 인텔리전스 서비스에 재투자하는 이유

데이터 소스가 계속해서 늘어나고 있습니다.
CRM, 금융 시스템, 제품 분석, 마케팅 플랫폼, 운영 도구. 각각은 약간 다른 이야기를 들려줍니다.

비즈니스 인텔리전스 서비스는 조정에 중점을 두고 시스템 전반에 걸쳐 공유 정의와 일관된 보기를 생성합니다.

이제 속도가 완벽함을 능가합니다.
팀은 완벽하게 깨끗한 데이터를 기다릴 수 없습니다. 조치를 취하기에 충분한 시기적절한 통찰력이 필요합니다.

강력한 BI 시스템은 이론적 정확성을 추구하기보다는 정확성과 유용성의 균형을 유지합니다.

신뢰는 협상할 수 없게 되었습니다
팀이 숫자를 신뢰하지 않으면 숫자를 사용하지 않을 것입니다. 마침표.

이것이 현대 BI 작업이 시각화만큼 데이터 품질, 거버넌스, 투명성을 강조하는 이유입니다.

일반적으로 비즈니스 인텔리전스 서비스에 포함되는 내용

일반적인 가정에도 불구하고 BI가 대시보드에만 국한되는 경우는 거의 없습니다.

발견 및 지표 정렬
좋은 BI는 비즈니스가 성공을 정의하는 방식에서 시작됩니다. 팀 전체에 걸쳐 KPI를 조정하면 새 보고서를 작성하는 것보다 더 많은 가치를 얻을 수 있는 경우가 많습니다.

데이터 모델링 및 파이프라인
원시 데이터가 일관된 이야기를 전달하는 경우는 거의 없습니다. BI 서비스에는 메트릭이 어디에서나 동일한 의미를 갖도록 변환, 검증 및 모델링이 포함됩니다.

이 작업은 올바르게 수행하면 눈에 띄지 않으며 건너뛰면 고통스러울 정도로 분명해집니다.

특정 질문에 답하는 시각화
대시보드는 여전히 중요하지만 생산적인 방식으로는 지루해야 합니다. 명확하고 집중적이며 목적에 맞게 제작되었습니다.

고급 분석 및 예측
많은 BI 이니셔티브는 예측 분석, 세분화 또는 시나리오 모델링으로 확장되어 계획을 지원합니다.

채택 및 활성화
BI 시스템은 기존만으로는 성공하지 않습니다. 교육, 반복 및 피드백 루프는 실제 비즈니스 인텔리전스 서비스의 일부입니다.

비즈니스 인텔리전스가 가장 큰 영향을 미치는 곳

경영진 정렬
공유된 지표는 논쟁을 줄이고 더 빠른 전략적 결정을 지원합니다.

운영 인식
실시간 가시성을 통해 팀은 문제가 에스컬레이션되기 전에 이를 발견할 수 있습니다.

재정적 명확성
데이터가 일관되고 시기적절할 때 예측, 비용 분석 및 수익성 추적이 향상됩니다.

제품 및 고객 통찰력
사용 패턴과 행동 추세가 올바르게 표시되면 로드맵과 경험 결정을 안내합니다.

BI를 내부적으로 구축할 것인가, 아니면 외부적으로 협력할 것인가?

내부 팀은 도메인 지식을 가져옵니다. 외부 비즈니스 인텔리전스 서비스는 특히 복잡한 데이터 환경에서 구조, 입증된 패턴 및 속도를 제공합니다.

많은 조직에서는 두 가지를 모두 결합합니다. 외부 팀은 핵심 모델과 대시보드를 설계합니다. 내부 팀은 이를 유지하고 발전시킵니다.

가장 중요한 것은 소유권이다. 명확한 소유자가 없는 BI는 대부분의 팀이 예상하는 것보다 빠르게 성능이 저하됩니다.

팀이 과소평가하는 경향이 있는 과제

측정항목 과부하
KPI가 너무 많으면 집중력이 흐려집니다. BI는 조직의 복잡성을 반영하는 것이 아니라 의사결정을 단순화해야 합니다.

데이터 품질 부채
데이터 문제를 조기에 무시하면 나중에 복합적인 문제가 발생합니다.

변화저항
사람들은 결함이 있는 보고서라도 친숙한 보고서를 신뢰합니다. 채택에는 인내심이 필요합니다.

비즈니스 인텔리전스가 향하는 곳

BI는 더욱 적극적으로 변하고 있습니다. 경고는 보고서를 대체합니다. 통찰력이 워크플로우에 더 가까워졌습니다.

AI와 자동화가 성장함에 따라 비즈니스 인텔리전스는 점점 더 기초 계층, 즉 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터가 다른 모든 것에 영향을 미치게 됩니다.

그 변화가 기대를 높인다. BI는 더 이상 과거를 기록하는 것이 아닙니다. 상황이 진행되는 동안 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.

적합한 BI 파트너를 선택하는 방법

강력한 BI 파트너는 도구보다 결정에 대해 이야기합니다. 그들은 통찰력이 표시되는 방법뿐만 아니라 통찰력이 어떻게 사용될 것인지 묻습니다.

대화가 대시보드로 바로 이동하는 경우 주의하세요. 맥락이 없으면 중요하지 않습니다.

마무리 생각

비즈니스 인텔리전스 서비스는 백그라운드로 사라질 때 가장 잘 작동합니다. 팀이 숫자에 대한 토론을 멈추고 그에 따라 행동을 시작할 때.

올바르게 수행하면 BI는 사람들에게 무엇을 결정해야 할지 알려주지 않습니다. 이는 그들이 잘 결정할 수 있을 만큼 명확하게 볼 수 있도록 도와줍니다.

그리고 대부분의 조직에서는 이러한 명확성이 진정한 경쟁 우위입니다.