10가지 비즈니스 문제 BI 자동화 균열

BI(비즈니스 인텔리전스)는 데이터에서 가치를 도출하는 데 있어 탁월한 도우미입니다. 더 빠르고 정확한 보고, 더 나은 운영 효율성, 개선된 의사 결정, 완벽한 직원 및 고객 만족 등을 목표로 합니다. 그러나 단순히 BI 시스템을 구현하는 것만으로는 회사에서 데이터의 잠재력을 최대한 발휘할 수 없습니다. 자동화된 도구와 결합될 때만 BI는 가능한 모든 잠재력을 제공할 수 있습니다. 이것이 바로 비즈니스 인텔리전스 자동화가 전성기인 이유입니다.

자동화에 대한 수요는 주요 분석 플랫폼에서 빠르게 증가하고 있습니다. 예를 들어, 유명한 분석 공급업체인 Tibco는 2021년 말에 RPA 공급업체 중 선구자인 Blue prism과 합병을 앞두고 있었고 Alteryx는 RPA 기반 플랫폼도 제공하는 UiPath와 파트너십을 맺었습니다. 자동화는 이제 반복되는 프로세스의 촉진자일 뿐만 아니라 통찰력 전달의 필수적인 부분으로 간주됩니다. 따라서 데이터 기반 조직으로의 여정을 시작하는 단계에 있거나 잠시 동안 BI를 활용해 온 사용자를 위해 BI 자동화가 해결하는 데 도움이 될 수 있는 문제 목록은 다음과 같습니다.

1. 통찰력을 발견하고 순위를 매기는 효율적인 프로세스

데이터 기반 인사이트를 수동으로 추출하고 순위를 지정하는 것은 상당히 힘든 과정입니다. 또한 팀이 더 중요한 작업에 전념할 수 있는 귀중한 작업 시간을 훔칩니다.

BI 대시보드의 구현은 데이터에 압도된 조직을 위한 현명한 단계입니다. 시간과 인력 낭비를 피하고 전반적인 워크플로를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 발견하는 것 외에도 자동화된 도구를 통해 사용자는 우선 순위를 지정할 수 있으므로 보다 현명한 의사 결정에 기여합니다.

BI 자동화가 수반하는 기회에 대해 말하자면, 의료는 가장 열망하는 산업의 생생한 예입니다. 엄청난 양의 데이터를 생성하는 의료 조직은 제한된 수의 직원으로 로드된 이기종 데이터를 처리해야 하는 문제에 종종 직면합니다. 그들은 임상 환경에서 고급 소프트웨어를 구현하는 방법에 대해 혼란스러워할 수 있습니다.

따라서 의료 조직은 Tableau의 클러스터링 기능을 사용하여 추세 및 인구 통계를 탐색하는 데 보다 능동적으로 대처할 수 있습니다. 이 솔루션은 표시된 속성을 기반으로 통계적으로 유사한 그룹을 정의하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 소아과에 대한 통찰력의 순위를 매기고 단기 입원 환자와 장기 입원 환자를 비교합니다.

2. 열악한 데이터 품질

많은 양의 데이터를 처리할 때 인적 요소를 극복하고 모든 단일 오류를 현장에서 감지하는 것은 너무 어렵습니다. 데이터 품질을 희생하면 막대한 재정적 손실, 회사 평판 손상, 부정확한 타겟팅, 정보에 기반하지 않은 결정 등이 발생하므로 많은 비용이 들 수 있습니다.

특히, 잘못된 데이터는 판매 및 마케팅 파이프라인에 영향을 줄 수 있습니다. 메일링 리스트에 "위생"이 부족하거나 잘못된 연락처 정보가 있거나 이미 구독을 취소한 수신자가 포함된 경우 이탈률이 매우 높아지고 잠재 고객을 잃을 가능성이 높습니다.

이와 관련하여 데이터 전처리는 정확하고 안정적인 분석을 위한 투쟁에서 큰 문제가 됩니다. 그러나 데이터 사이언티스트는 급한 시간 부족으로 인해 철저한 사전 처리를 수행하지 못하는 경우가 많습니다. Microsoft Power BI와 같은 플랫폼을 사용하면 반복적인 수동 데이터 정리의 필요성을 없앨 수 있습니다. Power Query Editor를 사용하면 중복, 누락된 값 또는 오류를 자동으로 식별하고 제거하여 전체 회사 생산성에 대한 또 다른 장애물을 제거할 수 있습니다.

3. 이종 시스템의 데이터 분석

일부 회사는 디지털 전환 속도를 따라가지 못하고 레거시 시스템에서 보다 현대적인 시스템으로 마이그레이션하는 데 뒤처져 있습니다. CIO Insider의 최근 설문 조사에 따르면 모든 산업 분야의 평균 IT 부서는 새로운 혁신 기능을 구축하는 대신 기존 인프라를 유지 관리하는 데 기술 예산의 약 55%를 지출하고 있습니다. 이러한 방식으로 레거시 시스템은 많은 조직에서 비용이 많이 드는 유지 관리와 현대 생태계와의 통합 부족으로 인해 큰 부담이 됩니다.

비즈니스 인텔리전스 자동화는 차례로 한 시스템에서 다른 시스템으로의 데이터 흐름을 효과적으로 간소화하고 데이터를 단일 소스로 수집하는 데 도움이 됩니다. 또한 자동화된 솔루션은 콘텐츠 구성을 단순화하여 분석 준비를 완료합니다.

4. 기술 인력에 의존하여 정보에 대한 접근 제한

조직 내 모든 팀의 데이터에 방해받지 않고 액세스하는 것이 확실한 것처럼 보이지만 실제로는 이 방식으로 작동하지 않습니다. 대부분의 경우 레거시 시스템은 유연성이 부족하고 데이터 기반 통찰력을 도출하고 이를 회사의 모든 수준에 배포하기 위해 데이터 과학자의 참여가 필요합니다.

BI 도구 집합을 적용하면 정보의 민주화에 크게 기여합니다. Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 데이터베이스를 사용하면 깊은 기술 지식이 없는 사용자도 회사 웨어하우스의 모든 정보에 액세스하고 데이터를 편리한 형식으로 변환하여 IT 부서와 독립적으로 기업 채널을 통해 중요한 콘텐츠를 빠르게 공유할 수 있습니다.

5. 열악한 고객 경험

대부분의 기업은 더 나은 고객 경험을 제공하는 것을 목표로 하지만 실제로 성공하는 기업은 거의 없습니다. 혼란스러운 관리자는 종종 불충분하거나 신뢰할 수 없는 데이터에 근거하여 결론을 내리기 때문에 그 이유는 무작위 추측입니다. 이 모든 것이 잘못된 상품, 서비스 또는 기능을 홍보하여 ​​고객을 만족시키지 못하게 합니다.

이 경우 BI 자동화가 윈-윈 시나리오인 이유는 무엇입니까? 커뮤니케이션이 핵심이라고 해도 과언이 아닙니다. 고객 스스로가 원하는 것이 무엇인지 압니다. 이와 관련하여 대화형 인앱 또는 온라인 설문조사를 통해 피드백을 수집하고 웹사이트에서 고객 행동을 추적하는 것은 고객의 요구를 이해하고 시장 변화에 보다 신속하게 대응하며 수익을 늘리는 데 앞장서고 있는 단계입니다.

6. 수동 데이터 입력

수동 데이터 입력은 오류와 오타가 발생하기 쉬운 시간 소모적인 일상적인 프로세스이므로 대부분의 회사에서 실용적인 옵션이 아닙니다. HR 목적으로 이력서에서 개인 정보를 캡처해야 하거나 회계 보고서를 위해 송장에서 중요한 데이터를 추출해야 하는 경우 자동화된 OCR 기반 소프트웨어는 이러한 작업을 성공적으로 최적화할 수 있습니다.

이러한 솔루션은 PDF, 사진 또는 웹 사이트를 포함한 다양한 리소스에서 데이터를 자동으로 가져와 몇 번의 클릭으로 구조화된 가시적 형식으로 전달하는 데 도움이 됩니다.

7. 수동 쿼리

정보 검색 및 요약에 직원의 시간을 낭비하는 대신 자동화된 솔루션은 사람의 노력 없이도 여러 소스에서 데이터를 수집하고 보고서를 생성하여 일정에 맞게 표시합니다.

Netflix 및 TLC와 같은 거대 기업은 자동화 여정에 착수했으며 이들의 성과는 다른 사람들도 같은 일을 하도록 영감을 줍니다. 특히 TLC는 생산성이 25% 증가했다고 주장했으며 Netflix는 자동화된 보고 솔루션을 활용하여 매일 직원 시간을 50시간 절약했습니다.

최근에 우리 팀은 미디어 서비스 공급자가 셀프 서비스 BI를 배포하여 의사 결정 흐름을 최적화하도록 도왔습니다. 구현된 솔루션은 비즈니스 사용자가 번거로운 보고서를 생성하지 않아도 되도록 하여 매월 약 280시간을 절약하고 고객 만족도를 85% 높였습니다.

8. 경쟁자가 무엇을 하고 있는지 전혀 모른다

오늘날의 경쟁이 치열한 비즈니스 환경으로 인해 기업은 그 어느 때보다 자신의 위치를 ​​놓고 고군분투하고 있습니다. 그들이 말했듯이 사전 경고는 무장되어 있으며 BI 자동화는 성능 추적의 주요 무기가 되어야 합니다.

Ahrefs와 Semrush는 경쟁자의 키워드를 찾는 데 도움을 줄 수 있지만 온라인에서 경쟁자가 언급되면 Google 알리미가 적시에 알려줍니다. 스마트 BI 자동화 도구로 주요 성과 지표를 감지하고 분석하면 실시간으로 시장 상황에 대한 최신 정보를 얻을 수 있으며 실행에서 벗어날 위험이 있는지 알 수 있습니다.

9. 낮은 직원 생산성 및 몰입도

요즘 직원 소진이 코로나19 팬데믹 만큼이나 빠르게 확산되고 있습니다. Deloitte의 최근 연구 결과에 따르면 직원의 77%가 현재 직장에서 번아웃 문제에 직면해 있습니다. 추가 근무, 휴가 부족 외에도 응답자들은 불확실한 직무 기대와 직장 내 의사 소통 부족을 이유로 들었다.

직원들에게 동기를 부여하도록 하는 것은 비즈니스 인텔리전스 자동화를 통해 여러 방향으로 해결할 수 있습니다.

• BI 대시보드는 중요한 메트릭을 시각화하고 중요한 통계를 제공하므로 직원에게 회사의 사명, 비전 및 우선 순위에 대한 정보를 제공하는 도구로 사용할 수 있습니다. 투명한 정보 흐름은 참여 의식과 공통 목표에 대한 소속감을 조성합니다.
• 개인 성과 측면에서 BI 대시보드는 직원들이 버튼 클릭만으로 필요한 모든 메트릭에 쉽게 액세스하고 개선할 영역을 식별할 수 있도록 하는 유용한 도우미이기도 합니다. 이러한 분석을 통해 팀은 강점과 약점을 명확하게 이해하고 우선 순위를 더 잘 식별하며 사내 커뮤니케이션을 개선하여 과부하를 피하고 소진 위험을 최소화할 수 있습니다.

10. 과로하고 압도된 HR 부서

COVID-19 전염병은 기업이 워크플로를 진행하는 방식에 영향을 미쳤으며 HR 부서는 새로운 상황에 가장 먼저 적응했습니다. HR 리더의 98%는 팬데믹 기간 동안 자신의 역할과 책임에서 상당한 변화를 경험했다고 강조합니다.

자동화된 BI를 통해 채용 담당자는 한 곳에서 과거, 현재 및 잠재적 직원에 대한 데이터를 수집하여 직원의 강점과 약점을 성공적으로 평가하고, 성과를 추적하고, 관련 전문 과정을 제공하고, 직원에게 동기를 부여하고, 갈등과 소진을 방지하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

자동화로 지금까지 볼 수 없었던 비즈니스 인텔리전스의 힘

비즈니스 인텔리전스는 조직의 규모와 영역에 관계없이 모든 운영 분야의 귀중한 자산이자 핵심 요소입니다. 의미 있는 데이터 통찰력을 놓치지 않고 더 높은 수준에서 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 자동화만이 BI의 사명을 현실로 만듭니다. *instinctools에서 우리는 수백 명의 비즈니스 사용자가 지능형 자동화를 적용하고 BI 모험을 직관적이고 안전하게 만들어 생산성과 리소스의 신중한 사용을 보장하도록 도왔습니다.