2015년은 비즈니스 인텔리전스 분야에 큰 변화가

있었던 해입니다. 보다 많은 조직들이 직원에게 데이

터를 공개하고, 더욱 많은 사람들이 데이터를 작업을

완료하기 위한 핵심 도구로 사용했습니다. 비즈니스

인텔리전스의 일반적인 통념이 변화하고 있으며, 일부

업무 환경에서는 전반적인 기업 문화를 변화시키고

있습니다. 빠르게 진화하는 기술과 데이터에서 가치를

창출하는 방식이 이러한 변화를 유도하고 있습니다.

해마다 Tableau에서는 업계에서 관심을 끌만한 이슈

로 토론을 이끌고 있습니다. 이 토론을 통해 다음 해에

관심을 끌만한 BI 추세 목록을 만듭니다. 2016년도에

예측된 상위 BI 추세 목록은 다음과 같습니다.

#datatrends16

거버넌스 및 셀프 서비스 분석이 서로 협력합니다.

추가 자료: 분석 문화를 확장하는 방법 - Citrix 사례

(How to Scale a Culture of Analytics - The Citrix Story)

많은 사람이 거버넌스와 셀프 서비스 분석이 경쟁 관

계에 있다고 생각했습니다.

그래서 이러한 사람들은 거버넌스와 셀프 서비스가

협력 관계에 있는 것에 놀라워합니다. 논쟁은 끝났고

비즈니스와 기술 간의 문화적인 거리는 좁혀지고 있

습니다.

많은 조직이 데이터 거버넌스를 올바르게 수행할 때

분석 장려 문화가 발전하고 비즈니스 요구 사항을 충

족할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

사람들은 중앙에 있는 데이터 원본에 빠르게 액세스

할 수 있으며 IT 담당자가 보안과 성능을 책임지고 있

다는 것을 인지할 때 능동적으로 데이터를 분석할 가

능성이 큽니다.

1

2

데이터는 이사회실, 미디어 및 소셜 미디어에서 이루

어지는 대화를 변화시키고 있습니다. 사람들은 데이

터를 시각화하여 질문을 탐색하고 통찰력을 발견하고

데이터 전문가 및 비전문가와 스토리를 공유하고 있

습니다. 데이터 사용률이 증가함에 따라 더 많은 사람

이 전문적인 질문 및 개인적인 질문에 대한 답을 찾

기 위해 데이터를 활용하게 될 것입니다. 또한 고용주

는 데이터를 능동적으로 활용할 수 있는 사람들을 직

원으로 채용하려 할 것입니다.

시각적 분석은 공통 언어의 역할을 담당하며 사람들

이 빠르게 통찰력을 발견하고 의미 있는 방식으로 공

동 작업을 수행하고 데이터를 기반으로 커뮤니티를

구축할 수 있도록 돕게 될 것입니다.

추가 자료:

데이터 기반 문화 구축을 위한 채용 가이드

(A Hiring Guide for Building a Data-Driven Culture)

시각적 분석이 공통 언어가 됩니다.

3 일련의 데이터 분석 제품이 대중화됩니다. 셀프 서비스 분석 도구는 사람들의 기대치를 완전히

변화시켰습니다. 2016년에는 사용자들이 데이터

영역 전반에서 데이터를 활용할 수 있는 방법을 찾게

될 것입니다. 밀레니엄 세대가 노동 인구에 합류함에

따라 이러한 현상은 더욱 강화될 것입니다.

비즈니스 사용자가 반복적으로 작업을 수행하려면

특정 데이터를 빠르게 정형화할 수 있어야 합니다.

이에 따라 셀프 서비스 분석이 자연스럽게 확장되어

셀프 서비스 데이터 준비 도구 및 셀프 서비스 데이

터 웨어하우스에 대한 요구가 증가하게 될 것입니다.

이러한 대중화 덕분에 사람들은 변화하는 우선 순위

에 빠르게 대응할 수 있습니다.

추가 자료: 데이터 준비의 다음 단계는 무엇인가요?

(What’s Next for Data Preparation?)

일련의 데이터 분석 제품이 대중화됩니다.

4

오늘날에는 많은 회사에서 대응력이 뛰어난 분석

기능을 요구합니다. 회사는 적합한 데이터를 적합한

사람들에게 신속하게 제공하고자 합니다. 데이터가

다양한 장소에 저장되어 있으므로 이는 쉬운 문제가

아닙니다. 여러 데이터 원본을 사용하는 작업은 번거

롭거나 불가능할 수 있습니다.

2016년에는 데이터 통합 분야에 많은 새로운 업체들

이 등장할 것입니다. 세련된 도구가 제공되고 새로운

데이터 원본이 추가되면 회사들은 모든 데이터를 한

곳에 수집하려는 노력을 멈출 것입니다. 데이터 탐색

가는 각 데이터 집합이 저장된 곳에서 데이터에 연결

하고 더욱 대응력이 뛰어난 도구와 방법을 통해 데이

터를 결합하고 통합하거나 조인하게 될 것입니다.

추가 자료: 향후 10년 동안 데이터 통합을 이끌게 될 5가지 요소

(5 Things That Will Drive Data Integration over the Next 10 Years)

데이터 데이터 통합이 쉬워집니다.

5

조직에서 분석가가 아닌 사람들도 더욱 능숙하게

작업을 수행하고 있으며, 데이터에서 차트 이상의 정

보를 기대하게 되었습니다. 그들은 더욱 깊이 있고 의

미 있는 분석 환경을 원합니다.

따라서 조직에서는 사용자가 통계를 적용하고 일련의

질문을 하고 분석의 흐름을 유지할 수 있는 플랫폼을

채택하게 될 것입니다.

추가 자료: Tableau를 사용한 고급 분석

(Advanced Analytics with Tableau)

고급 분석은 더 이상 분석가만을 위한 것이 아닙니다.

6

2015년에 사람들은 클라우드를 사용하기 시작했습니

다. 클라우드에 데이터를 저장하는 것이 간편하며 확

장성이 뛰어나다는 것을 알게 되었고, 클라우드 분석

을 사용하면 대응력을 향상시킬 수 있다는 것도 알

게 되었습니다. 2016년에는 더 많은 사람이 클라우드

로 전환하게 될 것입니다. 그 원인 중 하나는 웹 데이

터를 활용할 수 있는 도구가 있기 때문입니다. 얼리

어댑터는 이미 이 데이터로부터 많은 정보를 얻고 있

으며 다른 사람들도 이렇게 해야 한다는 것을 깨닫고

있습니다. 또한 많은 회사에서 클라우드 분석을 통해

데이터를 더욱 빠르게 분석할 수 있게 되며, 다른 중

요한 엔터프라이즈 시스템처럼 이에 의지하게 될 것

입니다.

추가 자료: 클라우드 데이터의 빠른 성장 추적

(Tracking the Rapid Rise in Cloud Data)

클라우드 데이터와 클라우드 분석이 활성화됩니다.

7

추가 자료: 비즈니스 인텔리전스에서의 확장성: 당신이 생각했던 것과

다릅니다.

(Scalability in Business Intelligence: It's Not What You Think)

분석 지원 센터(COE)가 더 우수해 집니다.

셀프 서비스 분석을 채택할 수 있도록 지원 센터를

구축하는 조직의 수가 증가할 것입니다. 이러한 지원

센터는 데이터 기반 문화를 구현하는 데 있어 중요한

역할을 수행합니다. 지원 센터에서는 온라인 포럼,

일대일 교육 등의 지원 프로그램을 통해 전문가가

아닌 사람도 의사 결정에 데이터를 활용할 수 있도록

지원합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 지원 센터는

데이터를 통해 전체 조직에 워크플로우를 알릴 수

있게 됩니다.

8

모바일 분석이 발전하여 독자적으로 운영되고

있습니다.

모바일 분석은 더 이상 기존 비즈니스 인텔리전스

제품에 대한 인터페이스가 아닙니다. 2015년에

모바일 환경이 우선시되는 유연한 제품이 출시되기

시작했습니다.

현장에서 데이터 작업을 수행하는 것이 더 이상

번거로운 일이 아니라 분석 과정 중 일부가 되어

가고 있습니다.

추가 자료: Tableau, iPad에서 사용할 수 있는 데이터 시각화 제품 출시

(Tableau Puts Data Visualization On The iPad)

모바일 분석이 독립적으로 운영됩니다.

9

사물 인터넷은 2016년에 더욱 일반적으로 보급될

것입니다. 중앙으로 정보를 전송하는 센서가 모든 사

물에 부착될 것으로 보입니다. 휴대 기기가 하루 동안

생성하는 데이터에 대해 생각해 보십시오. 이는 한

부분에 불과합니다. IoT 데이터의 양이 증가함에 따라

통찰력을 얻을 수 있는 잠재력도 증가합니다. 기업은

사용자가 데이터를 탐색한 후, 발견한 정보를 안전하

고 상호 작용이 가능한 방법으로 공유하도록 지원하

는 도구를 찾게 될 것입니다.

추가 자료: '사물 분석' 인터넷

(The Internet of 'Thingalytics')

사람들이 IOT 데이터를 분석하기 시작합니다.

BI 에코시스템에는 여러 가지 신기술이 있습니다. 이

러한 기술의 출현으로 격차가 발생하고 이를 줄여야

합니다. 그리고 이러한 격차를 메울 새로운 회사가 등

장하게 될 것입니다. Hadoop 가속기, NoSQL 데이터

통합, IoT 데이터 통합, 개선된 소셜 미디어 등은 모두

신생 기업이 생겨날 기회를 제공합니다. 2016년에 격

차를 줄여주는 회사가 다수 출현하여 시장 통합을 선

도할 것입니다. 또한 조직은 지속적으로 단일 솔루션

에서 벗어나 이러한 새로운 기술이 포함된 유연한 공

개 스택을 채택하게 될 것입니다.

추가 자료: BI의 변곡점: 새롭고 빠른 데이터 탐색에 대한 요구

(BI’s Inflection Point: The New Fast Data Exploration Mandate)

격차를 메울 수 있는 신기술이 개발됩니다.

10

Tableau에서 제공하는 비즈니스 인텔리전스에 대한 혁신적인 새로운 접근 방법을 사용하면 PC부터 iPad까지 원활한 환경에서 데이터에 빠르게 연결하고

이를 시각화하고 공유할 수 있습니다.

www.tableau.com에서 자세히 알아보십시오.