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[정보계 혁신] 셀프서비스 BI, 정보계 고도화 방향은?

디지털데일리 발행일 2019-08-21 08:36:01
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이상일
정부의 데이터 경제 정책 등 디지털 시대의 ‘쌀’이라 할 수 있는 데이터에 대한 관심이 다시 뜨거워지고 있다. 빅데이터, 분석 등 다양한 데이터 활용 과제가 기업은 물론 사회 전반의 관심사로 떠오르고 있는 상황이다. 금융 및 공공, 그리고 일반 기업에서 데이터가 적재에 초점이 맞춰져 있었다면 앞으로는 빠른 분석과 활용을 위한 효율성, 실시간, 예측 분석 등에 집중될 것으로 보인다. 이를 만족하기 위해선 그동안의 데이터 시스템 구축과는 다른 접근 방법이 필요하다. <디지털데일리>는 데이터를 중심으로 한 정보계시스템의 향후 전개 방향에 대해 알아본다.

[디지털데일리 이상일기자] KB국민은행이 그룹 BI(비즈니스 인텔리전스) 시스템 구축에 나선다.

KB국민은행은 계열사 및 지주 현업 부서의 그룹 데이터 활용 증대 및 비즈니스 의사결정 지원을 위한 시스템 인프라를 구축하게 된다.

국민은행은 이번 사업을 통해 ▲계열사별 상품, 서비스, 고객 등 주요 지표 시각화 구현 ▲ 데이터 인식 개선, 원 펌(One Frim) 인식 확대 등 데이터 활용 관점 개선 ▲그룹 데이터 접근 방법, 접근 범위, 데이터 적재 방법 등 데이터 활용 환경 개선에 초점을 맞춘다.

그동안 BI시스템은 정보계 시스템에 있어 최종 사용자단에 보여 지는 시스템으로 흔치않게 경영진이나 현업 일부에서 체감할 수 있는 시스템으로 각광을 받았다. 또 글로벌 BI솔루션 벤더들이 오라클(하이페리온), IBM(코그너스), SAP(비즈니스 오브젝트) 등 토털 솔루션 벤더들에 인수되면서 이들 업체들의 정보계 포트폴리오가 강화되는데 일조하는 등 시장과 기업 모두에게 중요한 솔루션으로 자리했다.

다만 최근 들어 BI 자체에 대한 관심은 떨어진 상황이다. BI를 주요 내용으로 내건 사업은 2010년대를 전후해서 왕성하게 벌어졌지만 이후에 BI를 중심으로 사업 추진되는 것은 금융권의 경우 정보계 차세대시스템을 통한 고도화 혹은 재구축 등이 전부였다.

여기에 2015년을 전후해서 데이터 시각화가 주목을 받으며 단순히 숫자로 경영 가시성 등에 대한 자료를 보여주던 BI가 적극적으로 시각화 솔루션과 결합하기 시작했다. 최근 세일즈포스닷컴이 데이터 시각화·분석툴 회사 태블로 소프트웨어를 157억 달러(약 18조 6천280억원)에 인수하면서 시각화 솔루션에 대한 시장의 관심을 다시 한번 증명하기도 했다.

물론 BI가 시각화로 끝나는 것은 아니다. 수면위에 오르지 못했을 뿐 BI시스템 역시 꾸준한 고도화가 진행돼왔다. 하지만 최근 들어선 전통적 BI에서 한단계 더 나아간 ‘셀프 서비스(Self Service) BI’가 화두로 떠오르고 있다.

셀프서비스 BI는 말 그대로 현업이 직접 데이터를 분석하고 의사결정을 하자는 데서 출발한다. 그동안 BI는 CRM 담당자나 마케팅 담당자가 일부 사용했지만 사실 경영진을 위한 솔루션이었던 것이 현실이다. 경영진들이 시간, 장소, 목적 별로 현재의 상황을 파악하고 의사결정하는데 도움을 주는데 초점을 맞췄기 때문이다. 하지만 이러다보니 경영진이 상황을 파악하고 하부 조직에 지시를 내리는데 걸리는 시간이 문제가 됐다.

현업에서 정작 중요 정보에 접근하지 못하면서 타임 투 마켓 시장에 제대로 대응하지 못한다는 지적도 있었다. 하지만 셀프 서비스 BI는 현업에서 바로 데이터를 분석하고 결과를 받아 볼 수 있다는 점에서 실시간 분석을 가능하게 할 것으로 기대받고 있다.

셀프 서비스 BI는 최근 국내에서 벌어지고 있는 데이터 활용 화두와도 맞닿아 있다. 데이터의 분석과 활용을 현업, 또는 개인이 잘 할 수 있게 하자는 것이 최근 데이터 활용을 위한 정부 정책과 기업의 방향인데 셀프서비스 BI와 사상이 유사하다.

다만 셀프서비스 BI를 위해선 컴퓨팅 자원과 분석 역량이 확보되어야 한다. 결국 현업에서 데이터를 분석하기 위해선 강력한 정보계 인프라가 필요한 셈이다. 그리고 최근에는 클라우드의 도입에 따라 정보계시스템 구성 요건이 예전과 다르게 변모했다. 셀프서비스 BI를 비롯한 빅데이터 분석 등 자가분석이 현업에 정착하기 위해선 데이터 흐름의 근간인 정보계 혁신이 필요하다는 이유다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr

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