두 가지의 기존 차이점에 대한 명확성을 높이기 위해 다음 시나리오를 고려해 보겠습니다. 재고에 있는 모든 제품, 품목 번호, 판매 가격, 각 품목의 월별 판매가 포함된 자세한 판매 보고서가 있다고 가정해 보겠습니다. 데이터가 너무 많으면 보고서에서 귀중한 통찰력을 얻는 것이 어려워집니다. 제품이 수백 개이면 보고서의 데이터가 방대해질 수 있습니다. 동일한 내용을 분석하여 의미를 이해하려면 상당한 시간을 소비해야 하므로 비즈니스 결정이 지연됩니다. 여기서 비즈니스 인텔리전스가 구출에 나섭니다.
비즈니스 인텔리전스로 구동되는 보고 도구가 있으면 시각적으로 매력적인 차트, 게이지, 그래프 등으로 데이터를 표현할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 기능, 여러 필드에 대한 사용자 정의 필터 등이 있는 도구를 사용하면 새로운 데이터 관계를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 일년 중 다른 달에 가장 적게 팔리는 제품과 가장 많이 팔리는 제품을 빠르게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 달이나 계절에 다양한 제품에 대한 수요 변화에 대한 명확한 정보를 얻을 수 있습니다. 이처럼 귀중한 통찰력을 갖추면 전체 판매를 늘리는 강력한 마케팅 전략을 고안할 수 있습니다. 당연히 비즈니스에 둘 다 필요합니다. BI와 보고 도구의 융합이 이제 현실이 되었습니다.
데이터 시각화의 이점
저명한 컴퓨터 프로그래머인 다니엘 키스 모란에 따르면, “정보 없이 데이터를 가질 수는 있지만, 데이터 없이 정보를 가질 수는 없습니다.” 기업가로서, BI 보고 도구가 제공하는 데이터 시각화를 통해 가능한, 귀중한 비즈니스 통찰력을 즉시 얻을 수 있는 솔루션이 필요합니다. 경쟁적인 환경에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 역량을 갖춘 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있는 더 나은 위치에 있습니다.
속도가 성공을 이루는 열쇠가 되었고, 데이터 시각화는 기업이 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공함으로써 동일한 목표를 달성하도록 돕습니다. 데이터 시각화 전문가인 Stephen Few는 “숫자는 말할 중요한 이야기를 가지고 있습니다. 그들은 당신이 그들에게 명확하고 설득력 있는 목소리를 주기를 바랍니다.”라고 말했을 때 옳았습니다. 데이터 시각화의 힘을 활용하려면 보고 도구와 BI의 융합이 필수적이었습니다.
진화하는 기술 발전으로 융합이 마침내 현실이 되었습니다. 융합은 복잡한 데이터와 최종 사용자 간의 격차를 손쉽게 메웁니다.