3가지 비즈니스 인텔리전스 도구. BI에는 인공지능이 필요한가? | 비즈니스에서의 AI #16

데이터가 새로운 화폐가 되고 있는 세상에서는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구가 핵심입니다. 그러나 인공지능(AI)을 방정식에 삽입하는 것은 필수 사항입니까, 아니면 단지 유행하는 추가 사항입니까? AI가 BI 도구를 어떻게 강화할 수 있는지 알아보기 위해 BI 도구의 세계를 살펴보겠습니다.

비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?

비즈니스 인텔리전스는 단순히 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하는 프로세스가 아닙니다. 이는 데이터를 의사 결정과 연결하여 기업이 시장, 경쟁 및 운영을 더 잘 이해할 수 있도록 하는 다리입니다. 비즈니스 인텔리전스의 핵심 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 – 가공되고 분석되어 정보가 되는 원재료입니다.
• 정보 – 상황에 맞게 적절하게 해석되고 배치됩니다.
• 데이터와 정보에 기반한 지식은 건전한 비즈니스 결정을 내리는 열쇠입니다.

가장 인기 있는 3가지 비즈니스 인텔리전스 도구

데이터에서 AI 지원 지식으로의 전환을 개선하는 가장 인기 있는 도구를 살펴보겠습니다.

1. Tableau – 인공 지능을 사용하여 사용자가 대화형 보고서와 대시보드를 만들 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. Tableau의 가장 흥미로운 기능은 다음과 같습니다.
• 데이터에 질문(Ask Data) – 자연어로 질문하면 Tableau가 시각화 형식으로 답변을 제공합니다.
• 데이터 설명 – 데이터 이면의 내용을 이해하고 이상 현상과 추세를 설명하는 데 도움이 됩니다.
• 스마트 추천 – 데이터를 시각화하고, 데이터 소스를 결합하고, 계산을 생성하는 최선의 방법을 제안합니다.
• Einstein Discovery – 고급 예측 모델을 신속하게 생성 및 구현하고 그 결과를 Tableau에 표시할 수 있습니다.

또한 Tableau는 Salesforce, Google Cloud, Amazon Web Services(AWS) 등 여러 플랫폼과 통합되어 비즈니스를 위한 유연하고 다양한 솔루션을 제공합니다.



Tableau의 데이터 시각화.

출처: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – 사전 구축된 또는 사용자 지정 기계 학습 모델을 통해 쉽고 빠르게 데이터를 강화할 수 있는 풍부한 AI 구성 요소 세트를 제공합니다. 인공 지능을 기반으로 하는 Microsoft Power BI 기능을 AI Insights라고 하며 여기에는 다음이 포함됩니다.
• 텍스트 분석 – 처리된 텍스트의 감정 분석, 핵심 문구 추출, 언어 감지 및 고유명사 인식이 가능합니다. 따라서 고객 피드백을 검토하고, 제품 리뷰에서 주요 주제를 자동으로 이해하고, 이메일 언어를 감지하거나, 신문 기사에서 사람, 조직 및 장소의 이름을 식별할 수 있습니다.
• 비전 – 자동으로 이미지에 태그를 지정하고 이미지 내용을 설명하는 레이블로 이미지를 분리할 수 있습니다. 무엇보다도 제품 사진을 분류하고, 풍경이나 동물 사진에 태그를 지정하고, 얼굴이나 로고를 인식하거나, 이미지의 장면을 설명하는 캡션을 생성할 수 있습니다.

Power BI는 Azure와 통합되어 고급 분석 모델과 클라우드 기능을 지원합니다.



Microsoft Power BI의 데이터 시각화.

출처: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – 다음 영역에서 AI 구성 요소를 갖춘 포괄적인 솔루션입니다.
• 생성적 AI – 보고서, 프레젠테이션 등 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
• 예측 작업 – 과거 및 현재 데이터를 기반으로 미래 행동, 성과 및 추세를 예측합니다. 예를 들어, Oracle BI는 내장 또는 맞춤형 분석 모델을 사용하여 수요, 판매, 수익성, 위험, 고객 충성도 및 기타 여러 비즈니스 지표를 예측할 수 있습니다.
• 책임 있는 AI – 절차적 투명성을 통해 데이터 분석에 대한 자신감을 구축합니다. 이 Oracle BI 구성 요소는 사용자가 논리를 이해하고 AI 권장 사항에 대한 타당성을 제공하고, 분석 모델의 성능과 정확성을 모니터링하고, 데이터와 알고리즘의 편향과 차별을 감지 및 제거하고, 다른 사용자 및 전문가와 협력하여 품질을 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다. 비즈니스 정보의 가치.


Oracle Business Intelligence의 데이터 시각화.

출처: docs.oracle.com

BI와 AI – 차이점 및 예제 애플리케이션

비즈니스 인텔리전스가 데이터 분석에 중점을 두는 반면, 인공 지능은 방정식에 스스로 결론을 도출하고 결정을 내리는 기능을 추가합니다.

BI(비즈니스 인텔리전스)는 비즈니스 정보를 수집, 통합, 분석 및 표시하기 위한 다양한 도구와 기술을 가리키는 용어입니다. 비즈니스 인텔리전스의 목표는 정확하고 시의적절하며 관련성 높은 정보를 제공하여 더 나은 의사 결정을 지원하는 것입니다.

반면 AI(인공지능)는 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정이 필요한 작업을 다룬다.

BI와 AI의 세 가지 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 목표 : 비즈니스 인텔리전스는 정확하고 시기적절한 정보를 제공하여 더 나은 의사결정을 지원하는 것을 목표로 하며, AI의 목표는 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는 것입니다.
• 기술 : BI는 데이터를 수집, 통합, 분석하는 다양한 도구와 기술을 갖추고 있으며, AI는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만들기 위한 고급 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 갖추고 있습니다.
• 범위 : 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 데이터를 분석하고 의사결정 지원 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있으며, AI는 BI 운영 지원, 데이터에서 결론 도출 등 다양한 영역에 적용될 수 있습니다.

예를 들어 BI는 고객의 구매 행동에 대한 데이터를 수집하고 분석하고, AI를 사용하면 고객의 구매 행동 분석을 기반으로 고객에게 제품을 추천하는 시스템을 만들 수 있습니다. 이들의 공통점은 주로 '지능'이라는 단어인 것 같다.

AI 지원 비즈니스 인텔리전스에 대한 관점

인공 지능은 BI 도구를 풍부하게 할 뿐만 아니라 새로운 가능성을 열어줍니다. AI 덕분에 BI 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자의 요구를 더 잘 이해하고,
• 보다 정확한 예측을 제공하고
• 변화하는 시장 상황에 자동으로 적응합니다.

미래에는 AI와 비즈니스 인텔리전스의 통합이 더욱 활발해질 것으로 예상되며, 이는 기업에 새로운 기회와 도전을 가져올 것입니다. AI는 많은 분석 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 자동 입력 청소,
• 통계 모델이나 기계 학습의 생성뿐만 아니라
• 시각화 및 보고서 생성.

AI는 또한 인간이 간과할 수 있는 데이터의 새로운 패턴과 관계를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 기업이 운영에 대한 새로운 통찰력을 얻고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다.

BPM, 비즈니스 분석 및 AI 지원 BI – 차이점은 무엇입니까?

BPM은 비즈니스 프로세스를 관리하고 개선하는 데 중점을 두고 있으며, 비즈니스 분석 도구는 데이터를 분석하고 비즈니스 성과에 대한 통찰력을 제공합니다. BI는 두 영역을 모두 포괄하며 더 나은 의사 결정을 지원하기 위해 다양한 도구와 기술을 사용합니다. 이러한 영역 간에 일부 중복이 있음에도 불구하고 각 영역에는 다음과 같은 초점과 도구 세트가 있습니다.

• BPM(비즈니스 프로세스 관리)은 조직의 비즈니스 프로세스를 관리하고 개선하는 분야입니다. BPM 도구는 비즈니스 프로세스를 설계, 모델링, 실행, 모니터링 및 최적화하여 효율성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
• 비즈니스 분석 도구는 데이터를 분석하고 비즈니스 성과에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다. 여기에는 데이터 마이닝, 예측 분석 및 통계 분석 도구가 포함됩니다. 비즈니스 분석 도구는 데이터의 추세, 패턴 및 관계를 식별하여 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.
• 비즈니스 인텔리전스(BI)는 BPM과 비즈니스 분석을 모두 포함하는 더 넓은 용어입니다. BI에는 비즈니스 정보를 수집, 통합, 분석 및 제시하기 위한 다양한 도구와 기술의 결합이 포함됩니다. BI의 목표는 정확하고 시의적절하며 관련성이 높은 정보를 제공하여 더 나은 의사결정을 지원하는 것입니다.

BI에는 인공지능이 필요한가요?

디지털 트랜스포메이션 시대, 빅데이터를 활용하는 비즈니스 인텔리전스와 인공지능의 결합은 필수가 되어가고 있습니다. Tableau, Power BI, Oracle BI와 같은 도구는 이러한 기술의 결합이 얼마나 강력해졌는지 보여주며 기업이 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다.

그런데 BI에는 인공지능이 필요한가? 이것은 명확한 답이 없는 질문입니다. 한편으로 인공 지능은 대규모 데이터 세트를 분석하고 해석하는 데 도움을 주어 의사 결정자에게 귀중한 정보와 지침을 제공할 수 있습니다. 반면에 비용이 많이 들고 복잡하며 오류나 조작이 발생하기 쉽습니다.

앞으로는 BI와 AI의 통합이 더욱 활발해질 것으로 예상되며, 이는 기업에 새로운 기회와 도전을 가져올 것입니다. 데이터가 성공의 열쇠인 세상에서 BI와 AI의 책임 있는 결합은 정말 중요한 문제가 되고 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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