클라우드가 BI를 만날 때: 비즈니스를 개선하는 Cloud BI 솔루션

클라우드는 오랫동안 모든 비즈니스 운영의 구세주로 선전되었습니다. 속도, 규모, 혁신 및 생산성 향상은 광범위한 디지털 비즈니스 기회를 추구하는 데 기본이 됩니다. 비즈니스 인텔리전스는 조직이 데이터를 대규모로 분석, 보고 및 조치할 수 있도록 하는 급증하는 가치 창출의 또 다른 기둥입니다.

하지만 이 둘을 교배하면 어떨까요? 54%의 기업이 이미 이를 수행했으며 클라우드 기반 BI 솔루션이 현재 및 미래 이니셔티브에 필수적이라고 보고했습니다. 또 다른 비즈니스 인프라가 클라우드 컴퓨팅과 잘 어울리는 이유를 살펴보겠습니다.

클라우드 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?

클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 또는 클라우드 BI는 부분적으로 또는 전체적으로 클라우드 컴퓨팅의 도움으로 데이터를 통합하고 처리하는 프로세스를 말합니다. 클라우드가 제공하는 탁월한 확장성과 처리 속도를 통해 기업은 로컬에서 실행되는 인프라와 관련된 오버헤드 없이 다양한 장치와 애플리케이션에서 데이터로부터 새로운 의미를 끌어낼 수 있습니다.

클라우드 BI는 어떻게 작동합니까?

클라우드에 비즈니스 인텔리전스를 배포할 때 조직에는 프라이빗, 퍼블릭 또는 하이브리드 솔루션의 세 가지 옵션이 있습니다. 추상화, 풀링, 확장 가능한 컴퓨팅 리소스 공유 세 가지 각각은 네트워크에서 확장 가능하지만 모두 인프라에 대한 제어 수준에 따라 다릅니다.

사적인

이러한 유형의 클라우드 기반 분석 비즈니스 인텔리전스는 공급업체 소유의 임대 데이터 센터를 기반으로 합니다. 사적으로 운영되는 클라우드라는 일반적인 의견과 달리 BI는 오프프레미스에 위치할 수 있지만 여전히 특정 회사의 요구 사항에만 전념하고 있습니다. 이러한 유형의 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 일반적으로 규정 준수를 준수해야 하는 규정 준수가 많은 조직을 위한 이동 옵션입니다.

공공의

퍼블릭 클라우드 비즈니스 인텔리전스는 온디맨드 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션으로 액세스됩니다. 퍼블릭 BI 애플리케이션은 여러 회사에 적합하며 클라우드 공급자의 전적인 통제하에 있습니다. 모든 임차인에게 비용이 분담되기 때문에 공공 비즈니스 인텔리전스는 규정 준수 요구 사항이 중간에서 낮은 중소기업 사이에서 크게 선호됩니다.

잡종

이 액세스 모델은 개인 환경과 공용 환경 사이의 중간 지점입니다. 하이브리드 클라우드 인프라는 프라이빗 클라우드에서 비즈니스 크리티컬 워크로드를 실행하는 반면 덜 민감한 데이터는 퍼블릭 클라우드 자산으로 유입됩니다. 두 환경은 나란히 원활하게 작동하며 워크로드가 상호 연결된 두 환경 간에 이동할 수 있습니다.

클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 아키텍처

Cloud BI 솔루션은 데이터 분석을 더욱 활성화하는 통합 데이터 허브에서 번성합니다. 그렇기 때문에 클라우드 비즈니스 인텔리전스 도구에는 서로 다른 데이터 흐름을 관리하고 다양한 소스의 데이터를 하나의 후드로 가져오기 위한 데이터 웨어하우스가 필요합니다.

데이터 웨어하우스는 온프레미스 웨어하우스보다 더 확장 가능하고 유연하며 일상적인 관리 부담이 적고 컴퓨팅 리소스의 공유 풀이 있는 올인 데이터 스토리지 옵션으로 우위에 있습니다. 기업은 더 이상 물리적 데이터 센터에 얽매이지 않고 진화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 스토리지를 동적으로 늘리거나 줄일 수 있습니다.

하지만 어떻게 모든 데이터가 웨어하우스에 보관됩니까? 클라우드 BI ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스는 원시 통찰력을 변환하고 여러 지점의 스토리지 준비 비트를 단일 데이터 웨어하우스에 주입하는 데 도움이 됩니다. 기업은 클라우드 기반 ETL 기술을 사용하여 전체 데이터 수명 주기를 자동화하고 원본 데이터를 정기적으로 웨어하우스 대상에 복사하여 데이터 가져오기를 용이하게 할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 및 ETL 외에도 조직은 클라우드 BI 소프트웨어를 구축하기 위해 몇 가지 다른 추가 기능이 필요합니다. 보고서에 따르면 사용자들은 관계형 데이터베이스 지원을 다양한 테이블(트랜잭션, 고객 정보 등)의 데이터를 클라우드 데이터 웨어하우스에 연결하여 비즈니스 성과를 보다 종합적으로 평가하는 요소로 높이 평가합니다.

ERP 및 CRM과 같은 온프레미스 디지털 자산 및 개방형 클라이언트 커넥터와의 호환성도 클라우드 아키텍처와 원활한 데이터 공유를 위한 중요한 우선 순위입니다. NoSQL 소스 지원은 아키텍처 우선순위와는 별개로, 퍼블릭 클라우드는 대부분 독립 실행형 애플리케이션의 맥락에서 볼 수 있음을 시사합니다.

클라우드 BI 솔루션에서 무엇을 얻을 수 있습니까?

2028년까지 글로벌 클라우드 분석 시장은 필수 데이터 연결에 힘입어 860억 달러 이상에 이를 것으로 예상됩니다. 확산에 기여하는 클라우드 BI의 핵심 이점은 다음과 같습니다.

빠르고 쉬운 구현

클라우드 비즈니스 인텔리전스는 추가 하드웨어 또는 소프트웨어 설치 및 클러스터 설정이 필요하지 않기 때문에 온프레미스 에코시스템에 비해 더 빠르게 도약합니다. 다양한 내장 기능, 모듈 및 거버넌스 조치는 모든 구성에 대한 방법을 알고 있는 경우 구현의 속도와 용이성을 제공합니다.

사용의 용이성

Cloud BI 도구는 간단한 질문, 손쉬운 시각적 분석 및 직관적인 웹 기반 저작 인터페이스를 통해 셀프 서비스 통찰력 수집을 가능하게 합니다. 가이드 워크플로의 기타 기능은 클라우드 분석에 대한 채택 장벽을 최소화하여 사용자 동의를 높이고 학습 곡선을 낮춥니다.

확장 가능한 리소스

클라우드 아키텍처는 고가용성으로 증가하는 사용자에 맞게 자동으로 확장되며 진화하는 BI 이니셔티브에 맞춰 리소스를 동적으로 할당합니다. 이는 팀이 높은 작업 부하를 위해 즉시 데이터베이스를 구축할 필요가 없으며 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 쉽게 확장 또는 축소할 수 있음을 의미합니다.

비용 절감

클라우드 BI의 비용 절감 가능성은 하드웨어에 돈을 쓸 필요가 없기 때문에 낮은 CapEx에서 비롯됩니다. 복잡한 구성이 방정식에 들어가는 운영 비용으로 인해 더 까다로워집니다. 전담 팀이 없으면 클라우드 도메인을 미세 조정하면서 구성 비용을 낭비할 위험이 있습니다.

고급 데이터 공유

클라우드 분석은 모든 팀 구성원이 데이터 자산에 원활하고 이동 중에 액세스할 수 있도록 하기 때문에 협업 지식 공유 및 공동 워크플로의 전형입니다. 또한 인프라를 통해 온프레미스 및 클라우드의 데이터를 혼합하고 단일 인터페이스 내에서 실시간 및 웹 기반 통찰력으로 데이터를 보강할 수 있습니다.

자동 업데이트

업데이트 관리는 클라우드 인프라에서 번거롭지 않은 온프레미스 자산에 짜증나는 불편입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 중요한 작업에 집중할 수 있도록 호스팅, 유지 관리 및 업데이트를 처리합니다.

신속한 데이터 처리

복잡하고 방대한 분석을 위해 기업은 클라우드에서 사용할 수 있는 고성능 컴퓨팅을 활용할 수 있습니다. 추가 비용으로 사용할 수 있는 클라우드 고속 데이터 처리는 최대의 정확성과 일관성을 위해 입력을 다시 확인하면서 많은 하드웨어 없이 리소스 집약적인 분석 속도를 높일 수 있습니다.

통합 용이성

로컬 및 클라우드 비즈니스 인텔리전스 모두 풍부한 데이터 통합 ​​잠재력을 자랑하지만 클라우드 도구는 여전히 기본 제공 데이터 커넥터에서 뛰어납니다. 기업은 데이터베이스, 온라인 서비스 및 기타 지원되는 데이터 연결 유형의 모든 데이터를 응집력 있는 전체로 통합하여 데이터에서 통찰력, 시각적 표시로 즉시 전환할 수 있습니다. 반대로 온프레미스 솔루션은 바로 사용할 수 있는 데이터 커넥터가 없기 때문에 데이터의 통합 블랭킷을 설정하기 위해 더 많은 노력이 필요합니다.

보안 및 규정 준수

Cloud BI 규정 준수 벤치마크는 클라우드 공급자가 끊임없이 변화하는 규제 환경에 집중할 때 우수한 기본 보안을 제공합니다. BI 솔루션은 강력한 기본 제공 보안 조치 및 컴플라이언스 인에이블러(선물 포장)를 제공하여 공통 산업별 표준 및 현지 규정을 관리하는 데 도움이 됩니다.

분석 도구는 데이터 암호화, 자동화된 보안 업데이트, 다중 계층 캐싱 및 고급 인증 조치로 보안을 유지합니다. 지침을 따르지 않고 스스로 조치를 취하는 대신 전체 데이터 보안 전문가 팀을 마음대로 사용할 수 있는 것과 같습니다.

클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에서 주의해야 할 사항은 무엇입니까?

비즈니스 인텔리전스 도구는 광범위한 데이터 소스에서 데이터를 발견, 분석 및 보고하기 위한 다양한 구성 요소로 구성된 포괄적인 인터페이스입니다. 스터핑은 솔루션마다 다르지만 모든 BI 도구는 데이터 우수성의 맛을 전달하기 위해 네 가지 주요 요소가 필요합니다.

데이터 관리

데이터 품질에서 보안, 거버넌스에 이르기까지 종단 간 데이터 관리 전략에는 회사, 직원 및 디지털 에코시스템으로 강화된 다분야 접근 방식이 필요합니다. 클라우드 기반 BI 도구는 전체적인 데이터 관리 체계를 보완할 수 없습니다. 그러나 데이터 자산을 통합, 상황화, 분석 및 보호하여 더 나은 데이터 상태를 촉진하는 가장 필수적인 자산이 될 수 있습니다.

일부 BI 솔루션은 단일 인터페이스 내에서 데이터를 준비, 모델링 및 실현하는 데 도움이 되는 내장형 데이터 관리 기능을 제공합니다. Microsoft BI 스택은 목적에 맞게 만들어진 다양한 도구를 사용하여 비즈니스 인텔리전스 여정의 각 단계를 안내하는 종단 간 분석 아키텍처의 대표적인 예입니다.

고급 분석

복잡한 분석 기능은 설명적인 통찰력을 규범적인 지식으로 바꿉니다. 그렇기 때문에 비즈니스 인텔리전스 시스템은 이미지 태깅, 감정 분석 등과 같은 기본 제공 AI 기능을 전제로 하여 모든 데이터가 유리하게 작동하도록 해야 합니다.

데이터 시각화 및 보고

시각화는 모든 의사 결정권자가 인사이트를 더 이해하기 쉽게 만들고 숫자 스프레드시트에 퍼즐을 던지는 대신 데이터가 이야기를 전달하도록 도와줍니다. BI 도구를 사용하면 사용자 지정 끌어서 놓기 대시보드와 함께 내장된 차트, 그래프 및 맵을 사용하여 시각화를 분할, 필터링, 강조 표시 및 드릴할 수 있어야 합니다.

협동

마지막으로 도구는 여러 협업 채널과 공유 옵션을 통해 통합된 팀 작업을 촉진해야 합니다. 일부 솔루션에는 보고서를 표시하는 프레젠테이션 모드, 원활한 데이터 공유를 위한 내장 기능, 사용자 기반 보고서 생성을 위한 공유 데이터 세트도 있습니다.

한 보고서에 따르면 다른 BI 주요 기능에는 더 많은 틈새 비즈니스 질문에 대한 임시 쿼리, 제조 회사를 위한 생산 보고, IT 독립 비즈니스 단위를 위한 셀프 서비스 기능이 포함됩니다. 백분율 분포는 또한 기능 집합과 사용자의 작업 기능 간의 직접적인 상관 관계를 나타냅니다.

클라우드 BI 솔루션의 이점을 가장 많이 누릴 수 있는 사람은 누구입니까?

지난 몇 년 동안 비즈니스 인텔리전스는 다양한 산업 분야에서 게임 체인저로 부상했습니다. 그러나 일부 업종은 클라우드 분석으로 적중했습니다.

Statista에 따르면 마케팅과 영업이 클라우드 BI의 가장 큰 이득을 얻고 있으며 응답자의 50%가 이 자산이 중요하다고 답했습니다. R&D 영역에서도 BI의 중요성이 커지고 있으며 응답자의 42.5%가 중요한 잠재력을 보고했습니다.

또 다른 보고서는 고등 교육 및 고객 서비스의 클라우드 분석에 대한 가중 평균 관심을 보여 주지만 의료 및 금융 서비스는 여전히 비즈니스 인텔리전스의 물을 테스트하고 있습니다.

특정 산업의 이러한 상승 추세는 해당 분야의 데이터 증가, 더 큰 비즈니스 유연성에 대한 요구 및 비즈니스 성과를 대규모로 측정해야 할 필요성과 관련이 있음을 의미합니다. 이 모든 것이 클라우드 비즈니스 인텔리전스에 편리하게 포함되어 있습니다.

어떤 클라우드 BI 공급자를 선택해야 합니까?

비즈니스 인텔리전스 이니셔티브가 처음부터 크게 성공할 필요는 없습니다. 유명한 클라우드 공급자의 인기 있는 SaaS 솔루션을 테스트하여 소규모로 시작할 수 있습니다. Microsoft Azure는 사용자의 77%가 중요하거나 매우 중요한 영향을 보고하는 이 분야의 인정받는 리더입니다.

긍정적인 사용자 정서는 성숙한 클라우드 에코시스템 위에 데이터 분석, BI 및 시각화 도구의 완전한 제품군을 제공하므로 Microsoft Azure에 대해 충분히 정당화됩니다. 96개 규정 준수 제품과 함께 다계층 보안 접근 방식을 지원하는 Microsoft Azure는 회사가 타사 도구의 지원 없이 전략적으로 안전하게 데이터를 사용할 수 있도록 지원합니다.

Microsoft Azure의 우위는 부인할 수 없습니다. 이 에코시스템은 데이터 레이크, Power BI, Azure Synapse Analysis 및 Azure Stack으로 구축할 수 없는 모든 트랙에서 데이터 걱정을 처리합니다.

— Ivan Dubouski, BI 선임 전문가, *instinctools

인증된 Microsoft Azure 파트너인 *instinctools는 기업이 Power BI 채택을 가속화하고 고유한 비즈니스 및 데이터 요구 사항에 맞게 이 클라우드 에코시스템을 최적화하도록 돕습니다.

Amazon Web Services와 Google Cloud Platform도 각각 66%와 41%의 중요 점수와 매우 중요 점수를 합산하여 선도적인 BI 플랫폼 위에 자리잡고 있습니다. 둘 다 사용자가 대화형 대시보드, 패턴 감지 및 기계 학습으로 구동되는 이상값을 통해 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다.

비즈니스 인텔리전스와 클라우드의 강력한 듀오

점차 승자 독식적인 비즈니스 환경에서 데이터를 유용하게 사용하지 않는 조직은 빌린 시간에 의존하게 됩니다. Cloud BI 도구를 사용하면 언제든지 저렴한 비용으로 편리하게 데이터로 비즈니스 효과를 달성하고 포괄적인 관점을 얻을 수 있습니다. 분석 및 시각 자료로 구동되는 클라우드 BI 솔루션은 데이터에 음성을 제공하고 숫자의 언어를 행동의 언어로 변환하도록 돕습니다.

이 기사는 원래 여기에 게시되었습니다.