*비즈니스 인텔리전스의 개념
비즈니스 인텔리전스(BI)는 비즈니스 환경에서 사용하는 데이터의 통합, 분석, 보고를 위한 기술 도구들을 말해. 이를 통해 기업은 데이터를 활용하여 중요한 의사결정을 할 수 있어.
*비즈니스 인텔리전스의 구성요소
- BI 인프라: 데이터의 통합, 저장, 관리를 담당해.
- BI 분석 도구: 데이터 분석을 위한 소프트웨어 도구들이야.
- 경영관리 기법: 비즈니스 전략과 성과지표를 활용한 관리 방법이야.
- 분석 플랫폼: 데이터 분석 결과를 조직 구성원에게 제공하는 역할을 수행해.
- 사용자 인터페이스: 데이터 분석 결과를 표현하는 보고서 및 데이터 시각화 도구들이야.
*데이터 저장 인프라
- 데이터 웨어하우스: 경영 의사결정에 사용되는 분석용 데이터베이스로, 여러 운영 시스템에서 현재 및 과거 데이터를 추출하여 통합해. 예를 들면, 대출고객 데이터를 수년간 모아서 데이터 웨어하우스에 통합하고, 채무 연체자의 특성을 분석하여 신규 대출 승인에 활용할 수 있어.
- 데이터 마트: 데이터 웨어하우스의 부분 집합으로, 특정 부서에 필요한 데이터만을 모아둔 소규모 데이터베이스야. 이렇게 하면 특정 업무에 초점을 맞춘 빠른 분석이 가능해. 예를 들면, 고객 데이터 중에서 판매 업무에 필요한 데이터만을 추출하여 별도의 데이터 마트를 구축할 수 있어.
*데이터 분석 도구
- 쿼리: 데이터베이스 프로그래밍 언어인 SQL을 사용하여 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에 저장된 데이터를 조회해.
- OLAP(온라인 분석 처리): 데이터를 다차원으로 분석하는 도구로, 다양한 관점에서 데이터를 살펴볼 수 있어. 지역별, 제품별, 기간별 판매량 등 다양한 차원에서 판매 데이터를 분석할 수 있어.
- 데이터마이닝: 대량의 데이터를 분석하여 패턴이나 규칙을 찾아 미래를 예측하는 기법이야. 예를 들면, 고객 구매 패턴을 분석해서 향후 구매 동향을 예측할 수 있어.
*빅데이터의 통합
- 빅데이터 분석 이슈: 최근에는 웹트래픽, 이메일, SNS 콘텐츠, 센서 데이터 등 방대한 양의 비구조화된 빅데이터가 증가하고 있어요. 기존의 관계형 데이터베이스 방식으로는 이러한 빅데이터를 처리하기 어렵습니다.
- 빅데이터 인프라 - 하둡(Hadoop): 하둡은 수천 대의 저렴한 컴퓨터를 활용하여 방대한 양의 빅데이터를 분산 처리하는 기술이에요. 빅데이터 문제를 작은 데이터 세트로 분할하여 수천 대의 컴퓨터에 분산하여 처리하는 방식이에요. 예를 들면, 실시간 항공요금 검색과 같이 매우 큰 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다.
*비즈니스 인텔리전스 관련 용어 30가지
1. 비즈니스 인텔리전스(BI): 비즈니스에서 데이터를 수집, 통합, 분석하고 의사결정에 활용하는 기술을 말해.
2. 데이터 웨어하우스(data warehouse): 경영 의사결정에 사용되는 분석용 데이터베이스로, 여러 운영 시스템에서 데이터를 추출하여 통합해.
3. 데이터 마트(data mart): 데이터 웨어하우스의 부분 집합으로, 특정 부서에 필요한 데이터만을 모아둔 소규모 데이터베이스야
4. OLAP(온라인 분석 처리): 다차원으로 데이터를 분석하는 도구로, 다양한 관점에서 데이터를 살펴볼 수 있어.
5. 데이터마이닝(data mining): 대량의 데이터에서 패턴이나 규칙을 찾아 미래를 예측하는 기법이야.
6. 데이터 인프라: 데이터의 통합, 저장, 관리를 담당하는 시스템과 구조를 의미해.
7. 데이터 분석 도구: 데이터 분석을 위한 소프트웨어 도구들을 말해.
8. 쿼리(query): 데이터베이스 프로그래밍 언어인 SQL을 사용하여 데이터를 조회하는 것을 의미해.
9. 보고서: 데이터 분석 결과를 텍스트나 그래프로 정리하여 표현한 문서야.
10. 데이터 시각화: 데이터를 그래프나 차트로 시각적으로 표현하는 기술이야.
11. 경영관리 기법: 비즈니스 전략과 성과지표를 활용하여 효율적으로 경영을 관리하는 방법이야.
12. 분석 플랫폼: 데이터 분석 결과를 조직 구성원에게 제공하는 플랫폼을 말해.
13. 빅데이터: 매우 크고 다양한 종류의 데이터를 의미해.
14. 데이터 엔지니어링: 데이터를 수집, 저장, 처리하는 기술과 방법을 연구하는 분야야.
15. 데이터 품질: 데이터의 정확성, 완전성, 일관성 등의 속성을 말해.
16. 데이터 가공: 데이터를 분석에 적합하게 가공하고 정제하는 과정을 말해.
17. 데이터 시각화 도구: 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 소프트웨어 도구들을 의미해.
18. ETL(추출, 변환, 적재): 데이터를 추출하고 변환한 뒤 목적지에 적재하는 과정을 말해.
19. 데이터 모델링: 데이터를 구조화하여 데이터베이스에 표현하는 과정을 의미해.
20. 데이터 시각화: 데이터를 그래프나 차트로 시각적으로 표현하는 것을 말해.
21. 데이터 분석: 데이터를 통해 정보와 인사이트를 얻는 분석 과정을 말해.
22. KPI(성과 지표): 기업의 성과를 평가하기 위해 사용되는 핵심 지표를 의미해.
23. 데이터 통합: 여러 소스로부터 수집된 데이터를 통합하여 사용할 수 있도록 하는 과정을 말해.
24. 시각적 대시보드: 그래프와 차트를 이용하여 데이터를 시각적으로 표현한 대시보드를 말해.
25. 실시간 분석: 데이터를 즉시 분석하여 실시간으로 정보를 얻는 분석 방법을 의미해.
26. 데이터 스토리텔링: 데이터를 이용하여 효과적으로 이야기를 전달하는 기술을 의미해.
27. 클라우드 BI: 클라우드 기반의 비즈니스 인텔리전스 서비스를 말해.
28. 데이터 시각화 인포그래픽: 데이터를 이용하여 시각적으로 이해하기 쉬운 인포그래픽을 만드는 것을 의미해.
29. 자연어 처리: 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술을 말해.
30. 데이터 보안: 데이터를 보호하기 위한 보안 관련 기술과 정책을 의미해.
