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Perplexity
비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석 세계는 매년 거대한 변화를 겪고 있습니다.
스프레드시트는 마침내 숨겨진 보물을 쏟아내며 통찰력 있는 데이터 시각화와 상호 작용적인 고효율 대시보드로 진화했습니다.
데이터는 빅데이터로 폭발했습니다.
데이터 분석은 모든 비즈니스 사용자에게 접근 가능해졌습니다.
이처럼 비즈니스와 고객이 데이터를 소비하고 작업하는 방식은 엄청나게 변화했습니다.
BI가 모든 규모의 조직에 필수적인 자산이 되었으며, 그 중요성은 더욱 커질 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.
데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 즉석 결정을 내리고, 수익을 늘리고, 성장을 가속화하며, 생산성을 개선하려는 조직은 BI 및 데이터 분석 분야의 최신 트렌드와 기술을 지속적으로 따라가야 합니다.
그렇다면 앞으로 무엇이 올까요?
다음은 BI의 미래를 형성할 최고의 임베디드 분석 트렌드입니다:
최고의 임베디드 분석 트렌드
- 컨텍스트 강화 분석
- 데이터 중심 데이터 분석
- 데이터 품질 개선
- 클라우드 기반 BI 채택
- 로우코드 개발 도구
- 협업 BI
- 증강 분석
- 미래는 임베디드 AI
- 효과적인 거버넌스
- 스토리텔링의 부상
- 교차 기능 임베디드 분석
1. 컨텍스트 강화 분석
가트너의 “12 Data and Analytics Trends to Keep on Your Radar” 보고서에 따르면, 2025년까지 컨텍스트 기반 분석과 인공지능(AI) 모델이 기존의 전통적인 데이터 기반 모델의 60%를 대체하고 비즈니스 사용자의 의사 결정 과정을 개선할 것입니다.
컨텍스트 분석 또는 컨텍스트 강화 분석은 분석 기능과 해당 기능이 임베딩된 비즈니스 애플리케이션을 결합하여 데이터를 최종 사용자의 이익을 위해 더욱 컨텍스트화하고 개인화하는 것입니다. 데이터 자체만으로는 항상 제공할 수 있는 모든 가치를 제공하지 못합니다. 사람들이 원시적인 숫자를 볼 때, 데이터 속에 숨겨진 통찰력을 해석하고 이해하기 어려워 전략적으로 활용하여 결정을 개선할 수 없습니다.
실시간 컨텍스트 분석은 다양한 데이터 포인트 간의 관계와 데이터 포인트 자체를 사용하여 더 깊은 분석을 가능하게 합니다. 이는 사용자가 필요한 데이터를 얻기 위해 창과 애플리케이션을 전환할 필요 없이, 유사성, 제약 조건, 경로 및 커뮤니티를 기반으로 상황의 컨텍스트를 식별하는 데 도움을 줍니다.
2. 의사 결정 중심 데이터 분석
가장 크고 어쩌면 가장 중요한 임베디드 분석 트렌드 중 하나는 의사 결정 인텔리전스라는 분야에 초점을 맞추고 있습니다. 의사 결정 인텔리전스란 조직의 모든 비즈니스 결정과 프로세스가 데이터에 기반한다는 것을 의미합니다.
데이터 기반 기업이 되는 것은 비즈니스가 수집한 데이터를 최대한 활용하고, 적절한 분석 도구로 처리하며, 결과에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것을 필요로 합니다.
의사 결정 인텔리전스의 가치는 새로운 소식이 아니지만, 많은 기업들이 여전히 이 방향으로 전환하지 못하고 있습니다. 비즈니스는 산업이나 규모에 관계없이, 소수의 선택된 사람들에게만 데이터와 통찰력에 대한 접근을 허용하는 성장 전략에서 벗어나, 모든 사람이 영향 지점에서 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 조직 전체에 데이터가 확산되고 접근 가능하도록 변화해야 합니다.
3. 데이터 품질 개선
데이터 품질은 가장 큰 임베디드 분석 과제 중 하나입니다. 데이터가 정확하고, 일관되며, 최신 상태가 아니라면 전체 비즈니스 전략, 가치 및 수익성 기회에 손상을 입힐 수 있습니다. 가트너는 “How to Improve Your Data Quality” 보고서에서 낮은 데이터 품질이 조직에 매년 약 1,290만 달러의 비용을 초래한다고 추정합니다.
낮은 데이터 품질이 수익에 미치는 영향 외에도, 데이터 생태계의 복잡성을 증가시키고 잘못된 의사 결정으로 이어집니다. 올바른 결정은 오직 품질이 보장된 정확한 데이터에만 기반할 수 있습니다.
조직의 결정을 안내하기 위해 정확하고 일관되며 최신 통찰력을 얻으려고 할 때, 좋은 데이터 품질은 매우 중요하며, 이러한 이유로 데이터 품질 관리 트렌드가 높아지고 있습니다. 데이터 품질 관리(DQM)는 기술, 프로세스, 조직 문화뿐만 아니라 모든 사용자가 이익을 얻을 수 있는 정확하고 유용한 데이터를 제공하기 위한 적절한 인력을 결합합니다.
4. 클라우드 기반 BI 채택
지난 2년간 원격 근무가 광범위하게 채택되면서, 클라우드 기반 BI 채택은 현재 임베디드 분석 분야에서 가장 큰 트렌드입니다. 분석 모델, 데이터 소스, 데이터 저장 및 컴퓨팅 파워를 포함한 거의 모든 BI 및 데이터 분석 요소가 이미 클라우드로 이동하여 위험을 줄이고 유연성을 높였습니다.
클라우드 기반 BI는 언제 어디서든, 어떤 장치에서든 데이터 및 분석 애플리케이션에 액세스할 수 있도록 합니다. 이를 염두에 두고, 임베디드 분석이 처음이거나 파트너를 찾고 있는 경우(또는 더 나은 적합성을 위해 현재의 솔루션을 떠나고 싶은 경우), 클라우드 기반 배포 모델을 지원하고 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하며 우수한 사용자 경험을 제공하는 네이티브 SDK를 제공하는 임베디드 분석 플랫폼을 선택해야 합니다.
5. 로우코드 개발 도구
기술 리소스의 많은 노력을 들이지 않고도 엔드투엔드 임베디드 분석 솔루션을 만들 수 있다는 점은 앞으로 주목해야 할 최고의 임베디드 분석 트렌드 중 하나입니다.
Reveal’s top software challenges for 2022 report에 따르면, 시민 개발자(citizen developers)와 로우코드 도구는 더 적은 리소스로 더 빠르게 완전히 기능하는 애플리케이션을 구축해야 하는 수요를 충족하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 설문조사 응답자의 54%는 로우코드/노코드(app builder) 도구를 사용하여 많은 개발자/IT/분석가 프로세스를 자동화함으로써 2022년에 비용을 절감할 계획이라고 답했습니다.
6. 협업 BI
협업 BI는 임베디드 분석 분야에서 완전히 새로운 트렌드는 아니지만, 분산된 팀이 표준이 되면서 원격 협업이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
협업 BI는 기존 BI 도구와 협업 도구를 결합하며, 실시간 컨텍스트 토론, 내부 및 외부 팀원 및 이해관계자와의 보고서 및 대시보드 공유 용이성, 효율적인 의사 결정을 지원하는 댓글 및 토론 기능을 허용합니다. 이는 외부에서 핵심 비즈니스 데이터에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 의사 결정 과정에 관련된 모든 사람에게 더 큰 가시성을 제공합니다.
7. 증강 분석
글로벌 IT 리서치 회사인 가트너에 따르면, 증강 분석은 주목해야 할 최고의 데이터 분석 트렌드 중 하나입니다. AI와 머신러닝이라는 두 가지 최고의 분석 기술을 기반으로, 증강 분석은 사용자가 컨텍스트 수준에서 데이터를 준비하고, 분석하고, 시각화하고, 상호 작용하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
증강 분석은 사용자가 대화형 언어를 사용하여 데이터를 탐색함으로써 질문을 하고 통찰력을 자동으로 생성할 수 있도록 합니다. 따라서 AI와 ML이 우리의 일상생활에 더욱 얽히고설켜 우리 주변의 실제 세계에 큰 영향을 미치면서, 데이터 준비, 자연어 인터페이스, 안내 추천과 같은 기능을 포함하는 임베디드 분석 파트너를 선택하는 것이 매우 중요합니다.
8. 미래는 임베디드 AI
인공지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 구축하는 과학입니다. BI로 증강된 임베디드 분석은 조직이 데이터를 관리하고 분석하는 데 필요한 인력을 줄이고 있습니다.
AI와 머신러닝 알고리즘은 데이터 패브릭 기능, 지능형 조직 데이터 카탈로그, AI 기반 데이터 정리, 셀프 서비스 데이터 준비 등 사용자가 분석 및 데이터 관리와 상호 작용하는 방식을 개편합니다:
- 예측(Prediction) – 더 정확한 ML 모델을 얻거나 SQL 주입으로부터 오는 무단 출처의 사기성 쿼리를 찾기 위해 필요한 데이터를 예측합니다.
- 자동화(Automation) – 속도를 높이고 수동 작업의 필요성을 방지하여 시간을 절약합니다.
- 최적화(Optimization) – 개선하고 모범 사례를 적용할 새로운 방법을 제공합니다.
앞으로 몇 년 동안 조직은 AI 기반 시스템에 훨씬 더 많은 것을 요구하기 시작할 것으로 예상되며, AI는 오늘날보다 더욱 책임감 있고 확장 가능한 기술이 되기 위해 더욱 발전할 것입니다.
9. 효과적인 거버넌스
BI 및 분석 관리(비즈니스 관리 시스템을 위한 데이터 준비 및 제시를 중점적으로 다룸)와 달리, 데이터 거버넌스는 이러한 시스템의 실제 데이터와 내부 데이터 표준 및 정책에 기반하여 가용성, 사용성, 무결성 및 조직 데이터의 보안을 관리하는 과정에 관한 것입니다.
데이터 거버넌스는 역할 기반 액세스, 인증 프로토콜 및 감사(auditing)를 통해 비즈니스 자산의 품질을 보장합니다. 데이터를 관리, 모니터링 및 보호하기 위한 규칙과 프레임워크를 포함함으로써, 데이터 거버넌스는 비즈니스 전략이 분석 프로세스로 어떻게 번역되는지를 다루는 데이터 전략으로 필요합니다.
조직은 기존 운영상의 문제를 해결하고, 유연성과 확장성을 제공하며, 영향력이 큰 전략적 비즈니스 과제와 끊임없이 변화하는 시장 역동성에 매우 민감하게 대응하기 위해 모든 수준에서 효과적인 데이터 거버넌스가 필요합니다.
10. 스토리텔링의 부상
가트너가 “4 Data and Analytics Trends CFOs Can’t Afford to Ignore” 보고서에서 예측한 또 다른 임베디드 분석 트렌드는, 2025년까지 데이터 스토리가 분석을 소비하는 가장 광범위한 방식이 될 것이며, 스토리의 75%는 증강 분석 기술을 사용하여 자동으로 생성될 것이라는 것입니다.
데이터 기반 스토리텔링은 원시 데이터를 사용자가 통찰력을 행동으로 전환하는 데 도움이 되는 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 스토리로 변환하는 능력입니다. 이는 데이터 시각화 기술, 인포그래픽, 대시보드 및 기타 시각적 요소를 통해 데이터 통찰력을 전달하기 위한 구조화된 접근 방식입니다.
비즈니스에서 통찰력을 데이터 스토리로 전환하는 것은 매우 중요합니다. 왜냐하면 이를 통해 비즈니스 사용자나 의사 결정권자 모두가 트렌드를 보고, 문제를 이해하거나, 영업 전략, 웹사이트 성능 또는 마케팅 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지 해석할 수 있게 해주기 때문입니다. 데이터 자체만으로는 상황의 컨텍스트에서 이해되어야 하므로 그러한 의미를 제공할 수 없습니다.
11. 교차 기능 임베디드 분석
역사적으로 분석 도구는 우리의 비즈니스 애플리케이션 및 프로세스와 분리되어 제3자 도구로만 제공, 액세스 및 사용되어 왔습니다. 이러한 불편함 때문에 대부분의 비즈니스 사용자는 제공된 분석 기능을 실제로 활용하지 못했으며, 그 결과 핵심 비즈니스 통찰력, 성장 및 수익 기회를 놓치고 있습니다.
Ventana Research에 따르면, 2024년까지 영업 라인 인력의 3분의 2 이상이 자신의 워크플로우 및 프로세스에 임베딩된 교차 기능 분석에 즉시 액세스할 수 있게 될 것입니다.
Reveal과 같은 임베디드 분석 플랫폼의 부상은 기업이 분석 활동을 변화시키고 매일 더 지능적인 비즈니스 결정을 내리기 시작하는 데 점점 더 도움을 주고 있습니다. — 더 빠르고, 더 쉽고, 더 효과적으로.
데이터 기반 결정을 내리세요
사용자에게 언제 어디서든, 어떤 장치에서든 실행 가능한 통찰력을 제공하세요.
마지막 말…
AI, 머신러닝, NLP 및 기타 분석 기능의 부상과 함께 BI 환경과 임베디드 분석 공간은 지속적이고 빠르게 진화하고 있습니다.
그리고 이러한 모든 분석 기술과 기능이 비즈니스 세계에서 점점 더 접근 가능하고 중요해짐에 따라, 모든 산업과 모든 규모의 조직은 자신의 통찰력을 지능적이고 적절한 순간에 효과적으로 활용하기 위해 노력해야 합니다.
임베디드 분석에 대해 더 많이 배우고 이러한 도구가 귀하의 비즈니스에 무엇을 할 수 있는지 알아보려면, 임베디드 분석에 대한 궁극적인 가이드를 확인해 보시고, 비즈니스 요구 사항에 맞는 올바른 공급업체를 선택하는 것부터 어디서 시작해야 할지 모른다면, 제품 적합성 가이드를 확인해 보세요.
Reveal을 알아보고 그것이 제공하는 이점을 직접 확인하려면, Reveal SDK를 다운로드하거나 빠른 제품 데모를 예약할 수 있습니다.
