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비즈니스 인텔리전스(BI)는 통찰력을 얻고 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 조직의 원시 데이터를 분석하는 데 사용되는 일련의 전략, 프로세스, 애플리케이션 및 기술입니다. 이를 통해 조직은 데이터를 수집, 저장, 액세스 및 분석하여 새로운 기회를 식별하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스는 단순한 보고에서 복잡한 예측 분석에 이르기까지 다양한 데이터 분석 기술을 포괄하는 광범위한 용어입니다. 조직의 운영 및 성과에 대한 통찰력을 얻고 새로운 기회를 식별하고 잠재적인 위험을 발견하는 데 사용됩니다.
BI는 내부 시스템, 외부 소스 및 타사 데이터베이스를 비롯한 다양한 소스의 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터는 정형 또는 비정형일 수 있으며 고객 데이터, 재무 데이터, 판매 데이터, 재고 데이터 등을 포함할 수 있습니다.
BI 도구 및 응용 프로그램은 추세를 식별하고 이상값을 발견하고 패턴을 발견하는 데 사용할 수 있는 시각화 및 보고서를 제공하여 조직이 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 비즈니스 운영 및 전략에 대한 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스는 수십 년 동안 사용되어 왔지만 강력한 데이터 분석 도구 및 응용 프로그램의 출현으로 인해 최근 몇 년 동안 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이 용어는 1950년대 후반 IBM 연구원 Hans Peter Luhn에 의해 처음 만들어졌습니다. 그 이후로 BI는 데이터 웨어하우스, 데이터 마이닝, 예측 분석 등과 같은 다양한 기술을 포함하도록 발전했습니다.
비즈니스 인텔리전스 도구 및 애플리케이션에는 일반적으로 다음과 같은 다양한 기능이 포함되어 있습니다.
예를 들어 소매 조직은 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 고객 데이터를 분석하여 구매 패턴과 경향을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 제품 가격 책정, 마케팅 전략 및 재고 관리에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스의 주요 이점은 다음과 같습니다.
비즈니스 인텔리전스의 주요 단점은 다음과 같습니다.
비즈니스 인텔리전스는 데이터를 사용하여 통찰력을 얻고 의사 결정을 내리는 프로세스인 데이터 과학과 밀접한 관련이 있습니다. 데이터 과학은 종종 BI와 함께 추세를 식별하고, 패턴을 발견하고, 미래 추세를 예측하는 데 사용됩니다.
비즈니스 인텔리전스는 또한 기계를 사용하여 인간 지능을 시뮬레이션하는 프로세스인 인공 지능(AI)과 밀접한 관련이 있습니다. AI는 데이터 분석을 자동화하고 다른 방법으로는 얻기 어렵거나 불가능한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스는 데이터에서 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하므로 모든 규모의 조직에 필수적인 도구입니다. BI는 구현하는 데 복잡하고 비용이 많이 들 수 있지만 시간과 리소스를 기꺼이 투자하려는 조직에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.