빅데이터의 진정한 도입 이유는 비즈니스에 필요한 인사이트를 도출해 기업의 경쟁 우위를 높이는 것이다. 미국의 '1천대 기업’들의 경우, 빅데이터 사용량을 10% 정도만 늘려도 한화로 약 769억 원의 추가 순익을 얻을 수 있다고 한다.

국내 기업들도 ERP, SCM, CRM 등과 같은 운영 프로세스를 개선하기 위한 대규모 프로젝트가 완료됨에 따라 이들 운영 시스템에서 생성되는 데이터 분석을 위해 투자를 대폭 늘려오고 있다. 빅데이터 분석을 위한 기술도 다양하게 개발된 상태다. 인메모리, 하둡(Hadoop), 오픈소스, 엔지니어드 시스템, 클라우드 서비스 등을 활용하여 기업에 맞는 BI솔루션을 도입하고 데이터시각화로 한 단계 나아갈 시점이다.

■ 새로운 비즈니스 분석 트렌드

최근에 나타나고 있는 가장 큰 특징은 비즈니스 분석 솔루션 도입에 대한 의사 결정권이 IT부서에서 실무부서로 이동하고 있다는 점이다. 이에 따라 데이터 디스커버리(Data Discovery), 셀프서비스 애널리틱스(Self-Service Analytics), BI 클라우드 등이 새로운 비즈니스 분석 솔루션으로 각광 받고 있다. 기업들이 자체적으로 보다 쉽고, 간편하게 빅데이터 분석을 실행할 수 있도록 비즈니스 분석 솔루션들이 사용자 친화적이고, 간단한 관리 방법을 지원하기 위한 진화를 지속하고 있다.

기업 내 분석의 요구가 다양해지고 BI에 대한 수요가 커지면서 현업 사용자가 직접 분석 모델링을 할 수 있는 BI 클라우드가 대세로 떠오르고 있다. BI 클라우드 서비스는 국내에도 이미 다양한 산업의 여러 업무에 적용돼 비정형분석과 대시보드 작성도 가능하다. 사용자는 BI 클라우드 서비스로 쉽고 빠르게 비정형분석을 수행하고 차트갤러리, 동적 시각화 등의 기능을 활용하여 보고서를 작성할 수 있다. 또한 공유가 가능하여 다른 사용자도 편집 및 추가할 수 있다. 대시보드는 경고, 커뮤니케이션 등 활용도를 높이는 기능으로 리포트 조합과 조회조건 추가를 통해 경영현황을 분석하여 HR, CRM 등 기업의 부서 관련 주요 의사결정을 지원한다.

■ 개별 직원도 쉽게 사용 가능한 셀프서비스 BI

최근에 분석영역에서 강조되고 있는 키워드는 셀프 서비스다. 모두가 데이터 과학자가 될 수 있다는 것인다. 그러나 현재 기업에 구축되어 있는 BI시스템의 경우 데이터 인터페이스와 BI모델링 기능이 IT를 전문가들의 시각에 맞춰 설계되어있어, 실질적인 셀프 서비스 BI구축에는 어려움이 많다. 자유롭게 셀프 서비스 BI를 구현하기 위해서는 데이터 적재, 모델링 및 분석이 용이해야 한다.

사용자는 자신이 보유한 데이터의 즉각적인 분석이 필요하거나, 기 보유한 BI의 주제영역의 데이터와 결합해 분석이 필요한 경우 BI 클라우드 서비스를 사용하게 된다. 셀프서비스를 지향하는 BI 클라우드 서비스는 일반 사용자가 쉽게 분석모델을 만들 수 있는 모델링 환경과 각종 데이터베이스 함수를 제공한다. 분석모델링이 완료되면 사용자는 분석리포트를 만들기 위해 분석데이터를 정의한 후, 다양한 분석 컴포넌트를 활용해 시각화를 하게 된다.

BI클라우드는 전문가가 아니라도 쉽게 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. 분석에 필요한 데이터 수집과 이동, 추출, 시각화까지 기존 BI 도구를 사용해본 사람이라면 몇 시간 만에, 비전문가라도 하루 정도의 교육을 통해 사용할 수 있다. 그리고 사용자는 BI 클라우드 서비스에서 제공하는 다양한 학습 컨텐츠를 활용해 분석 역량을 극대화 할 수 있다.

■ 데이터시각화를 통한 인사이트 도출

이제 기업들은 다양한 원천의 대용량 데이터를 자유롭게 조합하고, 빠르게 시각화하여, 데이터 속에 숨겨져 있던 패턴과 특이 사항을 찾아가는 데이터시각화 솔루션을 필요로 한다. 보다 쉽고, 빠르게 데이터를 조합하고, 정보를 찾아가는 과정을 원하는 것이다. 그러나 비정형보고서, 대시보드, 정형보고서, KPI모니터링 등 사전 정의된 ‘모델’에 기반한 BI의 보고서는 이와 같은 탐색적 분석 용도로는 적합하지 않다.

이에 최신 BI 솔루션들은 데이터 탐색에 대한 고객 요구에 맞춰 비쥬얼 분석 기능을 BI플렛폼에 추가했다. 오라클의 경우, BI클라우드 서비스에 포함된 비쥬얼 애널라이저를 통해 다양한 데이터간의 복잡한 조합을 쉽게 시각화 하고, 검색 및 필터링 기능을 활용하여 효과적인 데이터 탐색을 지원한다. 또한 분석과정에서 PC에 저장되어 있는 파일과 전사 데이터 간의 통합 분석이  필요한 경우에는 매시-업 기능을 활용할 수 있다. 또한, 관리, 성능, 편의성, 모바일 등에 있어서 많은 진화를 실현하고 있다.